Algoritmi avanzati per progettare il magazzino perfetto

29/03/2022
VISIONE IMPRENDITORIALE

La crescita del volume di informazioni generate dalle aziende ha promosso lo sviluppo di nuove applicazioni e metodi in grado di gestire la diversità dei dati e analizzarli in modo efficiente. Il machine learning è un ramo dell'intelligenza artificiale che, con l'aiuto di algoritmi avanzati, interpreta i dati per creare previsioni con l’obiettivo di migliorare i processi e risolvere problemi. L’ufficio tecnico di Mecalux adopera algoritmi e machine learning per ottenere una maggiore redditività ed efficienza nei processi logistici come la previsione della domanda, la gestione delle scorte e la progettazione del magazzino.

Algoritmos de análisis de datos de Mecalux

La logistica è un processo che mira a fornire un servizio veloce ai clienti, consegnando la giusta quantità di merce al momento e nel posto giusto, anche se può essere condizionata dai cambiamenti nelle tendenze dei consumatori o da altri fattori esterni. Le aziende usano la tecnologia per identificare i rischi nella supply chain e implementare misure per aiutare a ridurre le conseguenze.

Uno dei sistemi di previsione con il maggior potenziale è l'apprendimento automatico, più conosciuto come machine learning; un ramo dell'intelligenza artificiale che utilizza algoritmi avanzati per elaborare un enorme volume di informazioni e individuare modelli. Attraverso la ripetizione continua di analisi, il sistema affina il suo funzionamento fino ad ottenere risultati più accurati. Secondo lo studio di ricerca Machine learning and deep learning dell'Università di Würzburg (Germania): "La capacità del machine learning di risolvere problemi si basa su modelli analitici che generano previsioni, regole, risposte, raccomandazioni o risultati simili”.

L'apprendimento automatico consiste nell’applicazione di algoritmi che imparano iterativamente dai dati, permettendo ai sistemi informatici di trovare intuizioni nascoste e modelli complessi.

Nel campo della logistica, secondo un rapporto del MIT Center for Transportation & Logistics, il machine learning può essere applicato alla supply chain per fare un'adeguata pianificazione della domanda o per automatizzare operazioni come il controllo delle scorte o l'organizzazione dei percorsi di distribuzione degli ordini.

In che modo Mecalux utilizza il machine learning?

Quando si tratta di migliorare i magazzini dei clienti, Mecalux utilizza una piattaforma di analisi dei dati con algoritmi di apprendimento automatico in grado di trarre conclusioni e proporre soluzioni per risolvere qualsiasi esigenza logistica.

Con i dati storici del magazzino, gli algoritmi possono prevedere comportamenti, tendenze e prestazioni delle macchine. Basate su dati oggettivi, le previsioni sono altamente affidabili e facilitano le decisioni strategiche di business.

Mecalux adopera un processo di machine learning, noto come AutoML, che analizza parte dei dati del magazzino alla ricerca delle migliori decisioni aziendali. Una volta che l'analisi è completa, gli algoritmi confrontano la previsione fatta con gli altri dati per verificare quale potrebbe essere il suo tasso di fallimento. Perché? Ogni previsione può avere numerosi vincoli e alternative. Per esempio, immaginate un'azienda che ha bisogno di incrementare il numero di ordini giornalieri. Per raggiungere questo obiettivo, può prendere una moltitudine di decisioni ugualmente valide: aumentare il numero di SKU, trovare modi per ottimizzare i movimenti degli operatori, implementare un software di gestione del magazzino o utilizzare dispositivi per il pick-to-light.

AutoML, il processo di apprendimento automatico utilizzato da Mecalux, analizza parte dei dati del magazzino alla ricerca delle migliori decisioni aziendali

Quali tipi di dati raccoglie il sistema di apprendimento automatico di Mecalux per prevedere le esigenze future del magazzino? Tra i tanti, i movimenti effettuati dai mezzi di movimentazione, il tempo impiegato dalle macchine nello svolgimento di un'attività (ad esempio lo stoccaggio dei prodotti nel caso dei trasloelevatori), il numero di flussi, il numero di entrate e uscite giornaliere o i tipi di ordini preparati.

Il sistema di apprendimento automatico sviluppato da Mecalux è estensibile: può essere esteso con più dati, metriche ed elementi predittivi per risolvere le sfide logistiche attuali e anticipare le esigenze future. Per ogni cliente si possono gestire decine di milioni di dati, fornendo un'analisi più dettagliata in cui vengono prese in considerazione più variabili e scenari. Il sistema di previsione viene alimentato con nuovi dati per migliorarsi automaticamente e per rilevare possibili miglioramenti nei magazzini.

Cosa fanno gli algoritmi di Mecalux con i dati? Gli strumenti di machine learning di Mecalux svolgono quattro funzioni principali:

  • Selezionare tra milioni di dati le informazioni rilevanti per ogni analisi, scartando i dati non necessari al fine di ottenere una previsione affidabile.
  • Estrarre le caratteristiche attese per definire le ipotesi di lavoro.
  • Iterare diversi modelli e algoritmi e regolare i loro iperparametri fino a selezionare l'opzione migliore.
  • Costruire e utilizzare il modello migliore per fare tutte le previsioni.

Il sistema di apprendimento automatico di Mecalux valuta i dati e i modelli per selezionare la previsione più adatta per ogni magazzino. Se i parametri utilizzati cambiano nel tempo, il sistema si aggiorna automaticamente per continuare ad adeguarsi all'evoluzione dinamica subita dalle supply chain.

Quali previsioni si possono fare con tutti i dati del magazzino?

  • Previsione della domanda. Serie temporali e modelli di regressione multivariabile possono essere usati per prevedere la domanda a breve, medio e lungo termine. Con quale obiettivo? Calcolare il livello di stock appropriato per preparare tutti gli ordini senza ritardi.
  • Pianificazione delle spedizioni. Prevedere il tempo necessario per spedire la merce aiuta a organizzare il lavoro in anticipo per ottenere una maggiore velocità e agilità nella distribuzione degli ordini.
  • Controllo dello stock. Le previsioni d'inventario calcolano il numero di giorni necessari per esaurire un prodotto. Con queste informazioni, l'azienda può intraprendere azioni come, per esempio, generare un ordine di acquisto per più prodotti nell'ERP.

Per Mecalux, l'obiettivo del machine learning è quello di creare automaticamente delle previsioni che migliorino la supply chain dei suoi clienti. Attraverso dati oggettivi, i manager della logistica possono proporre miglioramenti strategici alle loro strutture per aiutare a adoperare tutte le risorse del magazzino.

AutoML è il processo di apprendimento automatico di Mecalux che analizza i dati

Algoritmi per anticipare il futuro

In un momento in cui le aziende hanno bisogno di modernizzarsi per ottimizzare i processi, adattarsi ai cambiamenti del mercato e fornire un servizio migliore ai clienti, il machine learning viene presentato come uno strumento strategico per facilitare il processo decisionale.

Nella logistica, l'analitica predittiva guidata dai dati ha un enorme potenziale perché può valutare il modello di business attuale e, se necessario, rinnovarlo per far fronte ai cambiamenti del mercato.

I magazzini generano un'enorme quantità di dati. Pertanto, gli algoritmi di Mecalux mirano a rafforzare le decisioni aziendali e ad aiutare le aziende a raggiungere una supply chain regolare ed efficiente.