Il MIT Intelligent Logistics Systems Lab esplora nuovi modi di applicare l'intelligenza artificiale alla pianificazione logistica e alla gestione dell’inventario
Nel corso del Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026, Matthias Winkenbach, direttore del MIT Intelligent Logistics Systems Lab, ha presentato GENESIS, un simulatore basato sull'intelligenza artificiale in grado di ottimizzare la distribuzione dello stock tra i diversi magazzini di una rete logistica.
GENESIS rappresenta uno degli ultimi progressi nella ricerca condotta da Mecalux e dal Center for Transportation and Logistics del MIT, una collaborazione incentrata sull'automazione dei magazzini, la gestione dello stock, l’ottimizzazione operativa e il coordinamento tra persone e sistemi robotizzati.
“Le aziende che gestiscono una vasta rete di magazzini o centri di distribuzione devono decidere quali prodotti immagazzinare, dove e in che quantità, ma anche da dove evadere ogni ordine. Finora, la pianificazione delle scorte e la preparazione degli ordini venivano gestite separatamente. GENESIS è stata creata proprio per integrare entrambi i processi in un'unica soluzione”, ha precisato Winkenbach durante la conferenza di Gartner. La soluzione utilizza modelli avanzati di machine learning per calcolare il livello ottimale dello stock tra i magazzini e stabilire quando è opportuno effettuare il riapprovvigionamento.
Secondo Winkenbach, l'algoritmo basato sull'intelligenza artificiale alla base di GENESIS è in grado di valutare migliaia di possibilità in pochi minuti, un compito che in passato avrebbe richiesto giorni o settimane di lavoro manuale. GENESIS integra inoltre un potente modello linguistico che aiuta gli utenti a interpretare e mettere in discussione le soluzioni proposte dal sistema. “Lo strumento non solo analizza i dati, ma è anche in grado di spiegare, in termini comprensibili a tutti, perché prende determinate decisioni relative alle scorte”, ha sottolineato il ricercatore del MIT.
L'intelligenza artificiale si afferma nel settore della logistica
Durante la conferenza, Winkenbach ha sostenuto che l'intelligenza artificiale sta superando la fase sperimentale per affermarsi come una tecnologia con applicazioni concrete nella gestione della supply chain. Secondo l'esperto, la diffusione di queste soluzioni è dovuta alla crescente complessità logistica, caratterizzata da maggiori aspettative da parte dei consumatori, dalla costante esposizione a turbolenze geopolitiche e dalla necessità di trovare un equilibrio tra obiettivi quali i costi, la velocità e la sostenibilità.
Il direttore del MIT Intelligent Logistics Systems Lab ha fatto riferimento ai risultati di un sondaggio condotto in collaborazione con Mecalux, in cui l'83% delle aziende ha dichiarato di aver aumentato l'uso delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning nell'ultimo anno. Secondo Winkenbach, questa evoluzione dimostra che i progetti pilota si stanno integrando nelle operazioni quotidiane. “L'intelligenza artificiale non è destinata a sostituire gli attuali strumenti di pianificazione logistica, ma a potenziarli”, ha aggiunto.
Il futuro dell’IA nella supply chain
Durante il Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026, Winkenbach ha sottolineato che molte delle attuali applicazioni dell'IA nei magazzini continuano a concentrarsi su problemi molto specifici e isolati. L'obiettivo, ha dichiarato, è quello di progredire verso strumenti in grado di integrare le diverse decisioni della supply chain in un unico livello di intelligence.
Il ricercatore del MIT ha sottolineato il potenziale degli agenti di IA di coordinarsi tra loro. “Le aziende stanno sviluppando modelli specializzati che risolvono problemi specifici e operano in modo coordinato”, ha affermato Winkenbach. “L'obiettivo è quello di sviluppare un sistema di intelligenza artificiale in grado di ottimizzare la supply chain dall'inizio alla fine. È proprio questo che cerchiamo di realizzare con Mecalux”.