L’Internet delle cose al servizio della logistica

Il Politecnico di Hong Kong ha depositato la domanda di brevetto n. 18111830.1 per realizzare un sistema di gestione del magazzino basato sull’IoT. L’obiettivo è rendere più efficiente l’impiego delle risorse umane, ottimizzando l’analisi costante dei dati per la migliore esecuzione degli ordini e delle scorte in magazzino.

La crescente eterogeneità dei gusti dei consumatori dà luogo a scelte continue nel settore della logistica. In particolare, per le realtà commerciali la gestione del magazzino ha un’importanza strategica. Il Politecnico di Hong Kong ha quindi sviluppato un sistema IoT per le operazioni di gestione del magazzino che riduce costi e tempi di gestione, supportando attivamente le risorse umane.

Un sistema di gestione logistica robotica intelligente basato sull’IoT industriale

Oggi la maggior parte dei volumi è costituita da un gran numero di ordini piccoli ma molto vari. Per questo la produzione, la fase di evasione degli ordini e la sincronizzazione dei dati diventano fondamentali per la corretta gestione del magazzino.

A questo proposito, un team di ricercatori di Hong Kong ha sviluppato un sistema intelligente con l’aiuto dell’IoT per dimostrare, attraverso la ricerca, la validità di questo metodo. Ha infatti ridefinito le operazioni di prelievo (picking) in magazzino e di rifornimento delle scorte tramite robot autonomi. È stato dimostrato che è possibile passare da un sistema ad alta intensità di capitale umano a un sistema estremamente automatizzato.

Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale, anche processi storicamente conservatori come la logistica hanno tratto benefici. Attraverso un caso di studio è stato dimostrato come produttività, accuratezza e operazioni di prelievo dei pacchi possano migliorare in efficienza ed efficacia. Le caratteristiche più importanti di questa metodologia sono:

• Automazione dei processi di gestione del magazzino
• Previsione ed eliminazione di collisioni e rotture di stock
• Efficienza delle operazioni di rifornimento del magazzino
• Ottimizzazione delle operazioni di prelievo
• Corretta esecuzione degli ordini

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