AI nel warehouse management: impatti e casi d'uso

Negli ultimi anni, il magazzino è diventato un luogo molto interessante. La continua crescita dell'e-commerce porta con sé una corsa a tempi di consegna sempre più rapidi e, per i retailer tradizionali, la pressione di mantenere gli scaffali dei negozi ben riforniti per essere all'altezza della concorrenza. Queste pressioni hanno trasformato i magazzini di prodotti finiti e i centri di distribuzione in postazioni di prima linea per le aziende che vogliono aumentare l'efficienza operativa, garantire la soddisfazione del cliente e rispondere alle mutevoli dinamiche di mercato. Per tenere il passo, i sistemi di gestione del magazzino (WMS) hanno assistito a un afflusso di tecnologie intelligenti, tra cui l'AI, che contribuiscono a migliorare la visibilità, la precisione, i risparmi sui costi e la velocità delle operazioni di evasione degli ordini.

Cosa si intende per AI nella gestione del magazzino

L'uso principale dell'intelligenza artificiale in un sistema di gestione del magazzino è nella fase di evasione degli ordini, per contribuire a ottimizzare il posizionamento dei prodotti e i pattern di prelievo, addestrare e controllare i robot, identificare gli ordini a rischio e a supportare altri flussi di lavoro del centro di evasione ordini per migliorare la produttività e le performance dei dipendenti. L'intelligenza artificiale svolge anche un ruolo importante nell'aiutare le aziende a migliorare la previsione della domanda, rispondere alle fluttuazioni del mercato, ottimizzare i livelli delle scorte e pianificare le operazioni di magazzino in modo più efficace.

Concetti chiave

• La gestione del magazzino, l'evasione degli ordini e le previsioni sono tra i principali ambiti in cui l'intelligenza artificiale può contribuire a migliorare la precisione e l'efficienza nel magazzino.
• L'intelligenza artificiale può contribuire a migliorare la produttività e la velocità di elaborazione degli ordini, individuando i pattern di ordinazione dei clienti e consigliando di posizionare vicini tra loro gli articoli in genere prelevati insieme dal magazzino.
• Le applicazioni basate su cloud e l'analisi dei dati aiutano a misurare il ROI delle iniziative AI e supportano gli sforzi di miglioramento continuo.

AI nella gestione del magazzino nel dettaglio

Il software di gestione del magazzino comprende le funzioni e le capacità che le aziende utilizzano per gestire le scorte, la movimentazione dei materiali e le operazioni di evasione degli ordini all'interno di un magazzino o di un centro di distribuzione. La crescente maturazione delle tecnologie basate su intelligenza artificiale (AI) offre maggiori opportunità per perfezionare le operazioni di magazzino. Nel contesto di un magazzino, queste tecnologie possono contribuire a colmare il divario tra il mondo fisico e quello digitale, supportando cambiamenti significativi nelle operazioni di magazzino. Secondo un rapporto del 2023 di Accenture, il 96% dei dirigenti ha indicato che l'unione di tecnologie informatiche e tecnologie operative avrà un impatto trasformativo sul loro settore nei prossimi 10 anni. Questa convergenza IT/OT è già in atto nei magazzini di evasione degli ordini ad alta efficienza, ad esempio tramite sensori sulle apparecchiature per la manutenzione predittiva e sistemi di prelievo robotizzati supportati da dati di ordini e magazzino in tempo reale.

Più in generale, l'obiettivo aziendale principale nell'integrazione dell'AI nei processi di gestione del magazzino è quello di contribuire a rendere tali processi più efficienti e precisi. L'intelligenza artificiale può elaborare grandi quantità di dati a velocità elevata per eseguire attività che aiutano a prevedere i tempi di consegna delle spedizioni, rilevare anomalie delle apparecchiature che potrebbero segnalare un guasto imminente o prevedere la domanda e confrontarla con il magazzino e le spedizioni in arrivo per valutare l'offerta. I modelli basati su AI possono anche suggerire i percorsi migliori per il prelievo e la spedizione dei prodotti, contribuendo a ottimizzare il modo in cui i dipendenti lavorano e a migliorare i tempi di consegna.

Impatto dell'AI nella gestione del magazzino

La diffusione dell'intelligenza artificiale nella gestione del magazzino potrebbe avere vantaggi di vasta portata per le organizzazioni che sapranno ripensare le proprie operazioni per trarre vantaggio da questa nuova ondata tecnologica.

• Produttività: in un magazzino, la produttività è la stella polare. Determina il costo e la velocità di un'operazione di magazzino, che, insieme alla precisione, è un indicatore chiave del successo operativo. Nell'ambito del magazzino, quasi tutti gli investimenti tecnologici o i miglioramenti dei processi hanno lo scopo di aumentare la produttività, e l'intelligenza artificiale può contribuire a rendere l'elaborazione degli ordini più rapida e meno laboriosa. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può supportare lo slotting e lo stoccaggio dinamici per contribuire a ridurre i tempi di prelievo e migliorare la produttività. Gli algoritmi di slotting basati su AI possono suggerire continuamente il posizionamento ottimizzato degli articoli all'interno del magazzino in base ai modelli di domanda e alla popolarità degli articoli, ad esempio consigliando di posizionare gli articoli maggiormente richiesti più vicino alle aree di spedizione e imballaggio.
• Precisione degli ordini: la precisione degli ordini è essenziale nei magazzini dedicati all'evasione degli ordini e nei centri di distribuzione. Utilizzando sistemi di visione artificiale e di elaborazione delle immagini che scansionano ogni articolo prelevato, i sistemi basati su AI possono aiutare a individuare errori come pacchi etichettati in modo errato o selezioni di prodotti errate e a identificare gli ordini a rischio di ritardo. Ciò consente ai responsabili di magazzino di segnalare i problemi e informare i clienti di potenziali ritardi. L'intelligenza artificiale è anche vantaggiosa per l'automazione del magazzino, con algoritmi che possono aiutare i robot mobili autonomi a spostare gli articoli in meno tempo e con maggiore precisione.
• Previsioni: nei magazzini di evasione degli ordini, le previsioni sono un mezzo per assicurare la giusta quantità di scorte, anche durante i cicli stagionali e le variazioni della domanda di mercato. Generalmente noto come "previsione della domanda", questo processo è sempre più legato all'intelligenza artificiale, che può apprendere le tendenze e prevedere i picchi di domanda per aiutare le aziende a mantenere in magazzino la giusta tipologia e quantità di prodotti. Un sistema WMS basato su AI può aiutare a rilevare gli articoli esauriti e ad avvisare di conseguenza i responsabili, contribuendo a mantenere adeguati livelli di magazzino evitando scorte insufficienti o eccessive. L'intelligenza artificiale può apprendere i modelli di domanda stagionali, come i picchi del ritorno a scuola, di Halloween e del Natale, per prevedere quali articoli saranno probabilmente più richiesti in tali particolari periodi.
• Elaborazione: i responsabili di magazzino cercano costantemente di ridurre i tempi necessari per ricevere un articolo su un pallet, posizionarlo su uno scaffale e prelevarlo ed elaborarlo in modo efficiente al momento dell'acquisto per evadere un ordine. L'intelligenza artificiale può aiutare in questo sforzo apprendendo gli schemi di ordinazione dei clienti e fornendo informazioni su quali articoli debbano essere posizionati più vicini tra loro. I dipendenti del magazzino possono quindi assemblare gruppi di articoli che vengono comunemente ordinati insieme senza spostarsi da un'estremità all'altra del magazzino. L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per estrarre i dettagli dell'ordine da fatture e avvisi di spedizione, riducendo l'inserimento manuale dei dati e contribuendo ad accelerare l'elaborazione degli ordini.
• Pianificazione di ingombri e spazi: proprio come il feng shui può aiutare a progettare uno spazio abitativo equilibrato, l'intelligenza artificiale può aiutare a ottimizzare la disposizione del magazzino per massimizzare il flusso di lavoro e l'efficienza del prelievo. Ciò comporta la pianificazione dell'infrastruttura del magazzino per ridurre al minimo lo spazio da affittare o acquistare, lo stoccaggio di articoli correlati più vicini tra loro per un'elaborazione più rapida degli ordini, la mappatura dei percorsi di prelievo ottimali per evitare ingorghi in magazzino e l'agevolazione del flusso efficiente di materiali e attrezzature.
• Durata delle attrezzature: l'intelligenza artificiale dovrebbe diventare più efficiente man mano che viene utilizzata e che aumenta la quantità di dati che acquisisce. In termini di monitoraggio dello stato di salute di apparecchiature e macchinari in un magazzino, l'intelligenza artificiale può osservare variazioni rispetto alla norma in termini di calore, vibrazioni, produttività o altri fattori. Rilevare tali anomalie con l'intelligenza artificiale può facilitare l'individuazione di malfunzionamenti o guasti delle apparecchiature prima che si verifichino o che la situazione peggiori. Di conseguenza, i responsabili del magazzino possono predisporre ordini di manutenzione preventiva prima che una macchina si guasti, il che può contribuire a mantenere produttività e resa prolungando potenzialmente la durata delle apparecchiature.
• Sicurezza: lavorare in un magazzino può essere fisicamente impegnativo, quindi adottare misure per promuovere la sicurezza dei dipendenti e ridurre il rischio di infortuni è una priorità assoluta per le aziende. L'intelligenza artificiale, addestrata sui dati dei protocolli di sicurezza di un magazzino può aiutare a determinare quando e dove è più sicuro per le macchine manovrare e gestire le attività rispetto ai magazzinieri. L'intelligenza artificiale può anche contribuire a mettere in atto pratiche ergonomiche e di sicurezza nell'ambito della gestione del magazzino, ad esempio raccomandando di non posizionare oggetti pesanti in alto.
• Visibilità: l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei dati aziendali può ampliare la visibilità sull operazioni, che i leader aziendali possono quindi utilizzare per migliorare l'efficienza di processi come l'inventario e il monitoraggio degli ordini. Grazie alle funzionalità di previsione della domanda e manutenzione predittiva, l'intelligenza artificiale può anche supportare il processo decisionale in materia di produzione, procurement e spese in conto capitale. Inoltre, gli strumenti AI possono monitorare costantemente le operazioni di magazzino per identificare inefficienze, colli di bottiglia e aree di miglioramento.
• Riduzione dei costi: l'intelligenza artificiale può aiutare i responsabili di magazzino a ottenere informazioni su come ridurre i costi in diverse aree, tra cui l'utilizzo di energia e risorse, l'impiego di manodopera e la gestione dell'inventario. Ad esempio, la visione artificiale basata su AI e i sistemi basati su sensori possono regolare l'illuminazione e la temperatura del magazzino in base all'attività in un determinato spazio. Raggiungere una maggiore efficienza in questi processi aiuta a ridurre al minimo gli sprechi e, in definitiva, ad abbassare i costi operativi. Anche l'automazione può contribuire a ridurre i costi, affidando a robot autonomi e macchinari di smistamento la gestione di attività ripetitive e di routine come il prelievo, l'imballaggio e lo smistamento, reindirizzando al contempo i dipendenti verso attività più strategiche.
• Sostenibilità: la gestione di un magazzino richiede molta elettricità, quindi molte aziende stanno implementando l'intelligenza artificiale per operare in modo più sostenibile. I sistemi AI possono aiutare a gestire il consumo energetico controllando l'illuminazione, il riscaldamento e il raffreddamento in base all'attività in tempo reale in diverse aree del magazzino. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può contribuire a ridurre il consumo di elettricità abbassando le luci negli spazi non utilizzati o regolando le impostazioni della temperatura nelle ore non di punta. L'efficienza nella gestione del magazzino basata su AI può anche contribuire a ridurre il consumo di energia durante il processo di prelievo.

Tecnologie AI nel magazzino

Sono numerose le tecnologie basate su AI che stanno avendo un impatto sulle operazioni di magazzino. Di seguito sono descritte alcune tecnologie che stanno già contribuendo a favorire l'automazione, a promuovere l'efficienza e a supportare un migliore processo decisionale.

• Robot di prelievo e robot mobili autonomi: i robot mobili autonomi (AMR) sono progettati per spostare gli articoli in magazzino in meno tempo, con maggiore facilità e con maggiore precisione rispetto ai dipendenti del magazzino, utilizzando l'intelligenza artificiale per suggerire il percorso migliore anziché un percorso pre-programmato. Questi robot possono anche svolgere compiti che potrebbero essere difficili o pericolosi per il personale del magazzino, come il prelievo di articoli dagli scaffali più alti.
• Manutenzione predittiva: la manutenzione predittiva utilizza l'intelligenza artificiale per identificare i problemi dei macchinari prima che diventino gravi. Avvisare i dipendenti di intervenire prima che si verifichi un guasto può contribuire a migliorare l'affidabilità delle apparecchiature, ridurre al minimo i tempi di fermo e i costi di riparazione. I sensori vengono spesso utilizzati per monitorare robot e apparecchiature in tempo reale, raccogliendo e trasmettendo i dati in un WMS, dove possono essere analizzati rispetto ai dati storici per individuare eventuali irregolarità. Il compito dell'intelligenza artificiale è quello di aiutare a determinare se un punto dati è considerato un'irregolarità e se segnala un potenziale problema o un malfunzionamento imminente.
• Smart warehousing: lo smart warehousing è un concetto che comprende molte delle funzionalità basate su AI implementate in un sistema di gestione del magazzino. Ciò include l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per ottimizzare la disposizione del magazzino e il posizionamento degli articoli o per identificare le fluttuazioni stagionali della domanda per una pianificazione del magazzino basata sui dati. Lo smart warehousing comprende anche l'uso di tecnologie Internet of Things, come tag RFID e sensori per apparecchiature, per semplificare la scansione e l'etichettatura degli articoli, ad esempio, e per monitorare le prestazioni di apparecchiature e robot ai fini di una manutenzione predittiva.
• Visione artificiale : la visione artificiale è un tipo di intelligenza artificiale che aiuta i robot mobili autonomi a muoversi nel magazzino, evitare ostacoli e trasportare le merci senza l'intervento umano. Può anche riconoscere e classificare pacchi o materiali, contribuendo a semplificare i processi di smistamento e verificare che gli articoli vengano inviati al luogo corretto per l'ulteriore elaborazione degli ordini. Le telecamere e i sistemi di riconoscimento delle immagini possono scansionare codici a barre o codici QR sui prodotti in tempo reale, consentendo aggiornamenti automatici delle scorte e contribuendo a ridurre il rischio di errore umano.
• Elaborazione del linguaggio naturale: l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un tipo di intelligenza artificiale che può essere utilizzato in un WMS per riepilogare i documenti e automatizzare le attività di comunicazione e inserimento dati. Gli assistenti digitali basati sull'NLP possono utilizzare i dati di spedizione provenienti da un sistema di magazzino per svolgere alcune funzioni di assistenza clienti, fornendo aggiornamenti sugli ordini in tempo reale e risposte alle richieste dei clienti. L'NLP può anche automatizzare l'estrazione dei dati da avvisi di spedizione, fatture, ricevute di consegna e altri documenti per ridurre gli errori manuali e accelerare i tempi di elaborazione.
• Previsione intelligente e analytics predittivi: la combinazione di intelligenza artificiale, analytics dei dati e applicazioni cloud consente una previsione intelligente della domanda e una pianificazione delle scorte nelle operazioni di magazzino. Con l'aiuto delle previsioni e degli gli analytics predittivi basati su AI, le aziende possono gestire le materie prime e i prodotti finiti nei loro magazzini in linea con l'andamento della domanda e la stagionalità. Gli analytics predittivi possono anche aiutare a calcolare il tempo necessario per prelevare, imballare e spedire un ordine, fornendo così stime più accurate dei tempi di completamento. Queste previsioni possono anche aiutare a segnalare gli ordini a rischio di ritardo o di mancato rispetto dei livelli di servizio e delle finestre di spedizione previsti, con conseguente miglioramento dell'evasione degli ordini.

Sfide dell'implementazione AI nel magazzino

Secondo un rapporto pubblicato dall'associazione di logistica e supply chain MHI, solo il 16% delle organizzazioni afferma di non voler adottare tecnologie AI entro i prossimi cinque anni. Sebbene la maggior parte delle aziende di logistica e supply chain abbia già iniziato a mappare alcuni utilizzi dell'intelligenza artificiale, molte esitano ancora a impegnarsi per via delle numerose incognite che circondano questa tecnologia. Le aziende devono affrontare diverse sfide importanti nell'implementazione dell'intelligenza artificiale in magazzino.

• Privacy e sicurezza dei dati: l'implementazione dell'intelligenza artificiale comporta la gestione di grandi quantità di informazioni, il che può sollevare preoccupazioni in merito alla conformità in materia di sicurezza e privacy dei dati, soprattutto nei settori che gestiscono dati sensibili, come la finanza e la sanità. Le aziende hanno la responsabilità di garantire che gli strumenti AI in uso rispettino policy di privacy e sicurezza dei dati accettabili. Ciò richiede una conoscenza approfondita di crittografia, anonimizzazione, controllo degli accessi e altre misure di sicurezza, nonché del modo in cui i dati dei clienti possano essere utilizzati per addestrare ulteriormente i modelli AI di un fornitore.
• Adozione della forza lavoro: l'implementazione dell'intelligenza artificiale nella gestione del magazzino probabilmente metterà in discussione gli approcci consolidati a cui i dipendenti sono abituati. I dipendenti potrebbero temere che l'intelligenza artificiale possa far perdere loro il lavoro. Anche i requisiti in merito alle conoscenze tecniche potrebbero rappresentare una preoccupazione. Mentre le aziende valutano se dispongono della forza lavoro giusta per operare con gli strumenti AI, i dipendenti potrebbero preoccuparsi di quali competenze dovranno acquisire per conservare il posto di lavoro.
• Complessità tecnica: l'integrazione di modelli AI con sistemi e software legacy può essere complessa e costosa, nonché richiedere notevoli sforzi IT per aggiornare o sostituire tecnologie obsolete. Gli strumenti AI basati su cloud possono contribuire a ridurre questa complessità e a rafforzare il successo di un'implementazione. Tuttavia, i sistemi AI richiedono ancora efficaci strategie di integrazione delle informazioni per estrarre i dati da un'intera organizzazione in un'unica piattaforma centralizzata per l'analisi.
• Realizzazione del ROI: può essere difficile quantificare l'esatto ritorno sull'investimento derivante dalle iniziative AI nel magazzino, soprattutto nel breve termine. Senza metriche chiare sul ROI, le aziende potrebbero avere difficoltà a giustificare la spesa in tecnologia AI. Le aziende potrebbero dover sviluppare nuove metriche e obiettivi di performance per dimostrare il valore dell'intelligenza artificiale in un ambiente di magazzino.

Strategie per un'implementazione AI di successo nel magazzino

Un'implementazione di successo dell'intelligenza artificiale nella gestione del magazzino inizia con il supporto della leadership aziendale, con gli sponsor esecutivi che sostengono la trasformazione. Questo è il momento da cui iniziare a delineare come sarà effettivamente l'implementazione, inclusi obiettivi, tecnologie e metriche specifici per misurarne il successo.

1. Stabilire gli obiettivi: quali vantaggi concreti si spera di ottenere con l'implementazione dell'IA? Identifica risultati ottimali e raggiungibili che puoi quantificare, come un'evasione degli ordini più rapida e costi inferiori. Scopri quali sono i problemi aziendali più urgenti e se l'IA può aiutarti a risolverli.
2. Identificare le tecnologie giuste: l'intelligenza artificiale comprende un'ampia gamma di funzionalità, con diversi casi d'uso e risultati raggiungibili all'interno di ogni sottoinsieme di questa tecnologia. Ad esempio, c'è il machine learning per l'analisi predittiva, l'elaborazione del linguaggio naturale per i chatbot, l'analisi del testo e la visione artificiale per il riconoscimento delle immagini. Per raggiungere i risultati desiderati, valuta la possibilità di abbinare gli obiettivi aziendali stabiliti alle funzionalità giuste.
3. Eseguire un test pilota: una volta adottato uno strumento AI, per ridurre al minimo le interruzioni operative è possibile testarlo in un ambiente controllato o in un singolo magazzino prima di passare a una distribuzione su larga scala. Questo test pilota consente di identificare potenziali problemi e apportare le modifiche necessarie senza troppi rischi. Rappresenta anche un'opportunità per raccogliere feedback dagli utenti e da altri stakeholder per determinare se il sistema può effettivamente soddisfare le esigenze aziendali. Un avvertimento: prendi in considerazione solo sistemi di test che, in caso di riuscita, puoi sicuramente implementare rapidamente su larga scala.
4. Sviluppare una roadmap: l'implementazione di un magazzino basato su AI non è un progetto una tantum con una conclusione definitiva. Piuttosto, è un impegno continuo che richiede una strategia a lungo termine. Definire una roadmap può aiutare l'azienda a visualizzare come l'implementazione evolverà per raggiungere gli obiettivi futuri, inclusi ulteriori investimenti tecnologici e strategie di scalabilità all'interno dell'organizzazione.
5. Valutare e misurare i miglioramenti: per misurare il successo, comprese le piccole vittorie, di un'implementazione AI, sono utili metriche chiare che consentano di monitorare i progressi verso obiettivi aziendali chiave, come un'elaborazione più rapida degli ordini, risparmi sui costi, una maggiore precisione e un'aumento della produttività nell'evasione degli ordini. Oltre ad aiutare a ottenere guadagni a breve termine, queste metriche possono anche contribuire alla valutazione del valore strategico a lungo termine dell'intelligenza artificiale, come un servizio clienti migliorato o un lancio più rapido di nuovi prodotti.

Tendenze future dell'AI nella gestione del magazzino

Il futuro dell'intelligenza artificiale nella gestione del magazzino rimarrà probabilmente focalizzato sull'aumento dell'automazione, sul miglioramento della produttività, sulla riduzione dei costi, sull'aumento della precisione e sul miglioramento del processo decisionale. La robotica, le attrezzature per la movimentazione dei materiali e i sistemi di automazione del magazzino dovrebbero continuare a evolversi con funzionalità più avanzate, come gli AMR in grado di adattarsi in tempo reale agli ambienti in continua evoluzione. L'intelligenza artificiale potrebbe anche svolgere un ruolo sempre più fondamentale nella gestione dell'inventario e nella previsione della domanda all'interno del magazzino, contribuendo a rilevare i livelli delle scorte, identificare le tendenze e prevedere le esigenze future con maggiore precisione. Anche l'uso dell'intelligenza artificiale a supporto di iniziative nell'ambito della sostenibilità potrebbe essere un obiettivo costante, come le strategie di magazzino per contribuire a ridurre il deterioramento dei prodotti o le emissioni dei trasporti. Trovare modi per continuare a migliorare l'efficienza delle attività di magazzino con la tecnologia indossabile è un altro probabile aspetto dell'innovazione.

Ottimizzare la produttività del magazzino con Oracle

L'intelligenza artificiale si sta evolvendo rapidamente, ma già oggi sono disponibili soluzioni AI efficaci e implementabili per la gestione del magazzino. I vantaggi in termini di produttività e throughput sono solo l'inizio dei miglioramenti che l'intelligenza artificiale può apportare alle operazioni di magazzino e di evasione degli ordini.

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) offre una suite integrata di applicazioni che si estendono all'intera supply chain, inclusi pianificazione, logistica e procurement. Oracle Fusion Cloud Warehouse Management, parte di Oracle Fusion Cloud SCM, offre gestione delle scorte basata su cloud, ottimizzazione del magazzino e gestione della manodopera. Supporta inoltre processi di evasione degli ordini avanzati, tra cui integrazione di robotica e automazione, analytics predittivi e stoccaggio e recupero automatizzati. Sfruttando l'intelligenza artificiale e il machine learning, Oracle Warehouse Management offre analytics predittivi per aiutare a prevedere la domanda, i livelli di magazzino e il fabbisogno di manodopera per un processo decisionale proattivo. Essendo una soluzione basata su cloud, Oracle Fusion Cloud SCM è scalabile all'interno dell'organizzazione, con aggiornamenti regolari che garantiscono l'accesso a innovazioni continue, come le funzionalità AI e GenAI.

Domande frequenti sull'AI nella gestione del magazzino

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nel magazzino?
I principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale nel magazzino sono il supporto all'evasione degli ordini e alla gestione delle scorte, due aree che includono i flussi di lavoro più importanti nelle operazioni di magazzino.

L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per la gestione del'inventario?
Sì, l'intelligenza artificiale viene utilizzata per la gestione dell'inventario in molti sistemi di gestione del magazzino, offrendo automazione, visibilità in tempo reale e funzionalità di ottimizzazione.

Che cos'è un sistema intelligente di gestione del magazzino?
Un sistema di gestione intelligente del magazzino è un'applicazione software che combina tecnologie come AI, robotica, Internet of Things e l'automazione per contribuire a migliorare le operazioni di un magazzino o di un centro di distribuzione.