Intelligenza Artificiale per la gestione della logistica industriale

Contenuti

Modulo 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale nella Logistica Industriale (8 ore)

Obiettivi:

• Fornire una panoramica sull’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nella logistica industriale.
• Introdurre i principali strumenti e tecnologie di IA che ottimizzano i processi logistici e la gestione della supply chain.

Agenda:

1. Introduzione al corso e obiettivi

• Panoramica sull’IA e il suo impatto sulla logistica industriale.
• Obiettivi specifici del corso e aspettative dei partecipanti.

2. Ruolo dell’IA nella gestione della supply chain

• Come l’IA può ottimizzare la gestione della supply chain, dalla pianificazione alla distribuzione.
• Riduzione dei costi e miglioramento dell’efficienza tramite l’uso di algoritmi predittivi e machine learning.
• Case study di aziende che hanno implementato l’IA nella gestione della supply chain.

Esercizio pratico: Identificare i processi della supply chain in cui l’IA può essere applicata per ottenere miglioramenti operativi.

3. Ottimizzazione del magazzino con l’IA

• Utilizzo dell’IA per gestire le operazioni di magazzino: stoccaggio ottimale, gestione delle scorte, picking automatico.
• Soluzioni basate su robotica e intelligenza artificiale per automatizzare le operazioni logistiche.
• Strumenti di warehouse management system (WMS) potenziati dall’IA come Locus Robotics e Fetch Robotics.

Esercizio pratico: Progettare un flusso operativo automatizzato di gestione del magazzino utilizzando l’IA.

4. Pianificazione della domanda e gestione delle scorte con l’IA

• Algoritmi di machine learning per prevedere la domanda e gestire le scorte.
• Riduzione del rischio di overstock e stockout attraverso modelli predittivi.
• Strumenti per la previsione della domanda come o9 Solutions, ToolsGroup e IBM Sterling.

Esercizio pratico: utilizzare uno strumento di previsione della domanda per simulare scenari di ottimizzazione delle scorte.

5. Automazione dei processi di trasporto e consegna con l’IA

• Soluzioni di IA per ottimizzare i percorsi di consegna e ridurre i costi di trasporto.
• Utilizzo di algoritmi per ottimizzare il routing delle flotte e la gestione delle consegne in tempo reale.
• Strumenti come Route4Me, OptimoRoute e ORTEC.

Esercizio pratico: Configurare un sistema di routing basato su IA per ottimizzare i percorsi di consegna e ridurre i tempi di trasporto.

6. Q&A e discussione

• Discussione sui benefici dell’IA per la logistica e la supply chain e come applicarla in contesti industriali.
• Condivisione di esperienze pratiche e domande sui casi d’uso trattati.

Modulo 2: IA per l’Automazione e il Monitoraggio in Tempo Reale (8 ore)

Obiettivi:

• Approfondire l’utilizzo dell’IA per l’automazione avanzata e il monitoraggio in tempo reale dei processi logistici.
• Implementare strumenti di IA per migliorare il controllo e la visibilità lungo la supply chain.

Agenda:

1. Automazione avanzata dei processi logistici con l’IA

• Come l’IA può essere utilizzata per automatizzare completamente i flussi logistici.
• Introduzione a soluzioni di robotica avanzata e intelligenza artificiale applicata alla movimentazione dei materiali.
• Esempi di tecnologie avanzate: veicoli a guida autonoma (AGV), droni per la consegna e robot per il picking automatizzato.

Esercizio pratico: Configurare un processo automatizzato di movimentazione dei materiali utilizzando robotica avanzata e IA.

2. Monitoraggio in tempo reale della supply chain con l’IA

• Come l’IA permette il monitoraggio continuo dei flussi logistici in tempo reale.
• Sensori IoT e IA per tracciare la posizione e lo stato dei beni lungo la catena di distribuzione.
• Piattaforme per il monitoraggio in tempo reale con IA come ClearMetal e Project44.

Esercizio pratico: Implementare un sistema di tracciamento in tempo reale per monitorare i flussi logistici e identificare anomalie.

3. Previsione e gestione delle interruzioni logistiche

• Algoritmi predittivi per anticipare potenziali interruzioni nella supply chain (es. ritardi nelle consegne, problemi di approvvigionamento).
• Strumenti di risk management basati su IA per mitigare gli impatti di interruzioni impreviste.
• Case study: esempi di come l’IA ha aiutato a gestire interruzioni nella supply chain globale.

Esercizio pratico: Creare un modello predittivo per simulare scenari di interruzione logistica e pianificare azioni correttive.

4. IA per la manutenzione predittiva e ottimizzazione degli asset

• Come l’IA può migliorare la manutenzione degli asset logistici (veicoli, attrezzature) attraverso il monitoraggio predittivo.
• Analisi dei dati delle macchine per prevenire guasti e ridurre i tempi di inattività.
• Strumenti di manutenzione predittiva come Uptake, Augury e C3.ai.

Esercizio pratico: Implementare un modello di manutenzione predittiva basato su IA per un impianto logistico.

5. Ottimizzazione della capacità e del carico con l’IA

• Utilizzo dell’IA per ottimizzare l’uso della capacità di carico nei trasporti e nelle operazioni di magazzino.
• Come gli algoritmi di ottimizzazione del carico riducono i costi e massimizzano l’efficienza.
• Strumenti come Loadsmart e Convoy per la gestione del carico.

Esercizio pratico: Configurare un sistema di ottimizzazione del carico utilizzando l’IA per ridurre i costi di trasporto.

6. Q&A e discussione

• Discussione sui casi pratici di automazione avanzata e monitoraggio in tempo reale.
• Riflessioni sulle strategie per implementare l’IA nel monitoraggio della supply chain.

Modulo 3: Ottimizzazione della Logistica Globale con l’IA (8 ore)

Obiettivi:

• Sfruttare l’IA per ottimizzare le operazioni logistiche su scala globale, migliorando la collaborazione e l’efficienza tra i partner della supply chain.
• Implementare strategie di ottimizzazione basate su IA per migliorare la sostenibilità e ridurre i costi operativi.

Agenda:

1. Ottimizzazione della logistica internazionale con l’IA

• Come l’IA può migliorare le operazioni logistiche internazionali: dogane, gestione dei dazi, tempi di trasporto e rotte.
• Soluzioni basate su IA per ridurre i costi di trasporto internazionale e migliorare la conformità alle normative globali.
• Strumenti come Freightos e Xeneta per ottimizzare le spedizioni globali.

Esercizio pratico: Simulare un processo di ottimizzazione delle spedizioni internazionali utilizzando IA per ridurre i tempi e i costi di trasporto.

2. Collaborazione digitale tra partner della supply chain con IA

• Utilizzo dell’IA per facilitare la collaborazione tra i partner della supply chain.
• Piattaforme di supply chain collaborative basate su IA che migliorano la condivisione dei dati e la pianificazione.
• Esempi di piattaforme collaborative: E2open, Infor Nexus.

Esercizio pratico: Creare un modello di collaborazione tra partner della supply chain per ottimizzare il flusso di informazioni e ridurre i tempi di reazione.

3. Riduzione dei costi operativi e aumento della sostenibilità con l’IA

• Come l’IA può ridurre i costi operativi identificando inefficienze e ottimizzando l’uso delle risorse.
• Utilizzo dell’IA per migliorare la sostenibilità della supply chain attraverso la riduzione delle emissioni e l’uso efficiente dei materiali.
• Strumenti per la sostenibilità basati su IA come o9 Solutions e Slync.io.

Esercizio pratico: Configurare un sistema di monitoraggio della sostenibilità per identificare opportunità di riduzione delle emissioni e dei costi operativi.

4. IA per la pianificazione e l’ottimizzazione delle risorse globali

• Algoritmi di IA per migliorare la pianificazione delle risorse globali: capacità produttiva, risorse umane, flussi logistici.
• Strumenti per la gestione della supply chain globale come SAP Integrated Business Planning e Kinaxis.
• Case study: esempi di successo nell’ottimizzazione delle risorse globali con IA.

Esercizio pratico: Simulare un processo di pianificazione delle risorse globali utilizzando IA per ottimizzare l’allocazione delle risorse.

5. Q&A e discussione finale

• Discussione sulle migliori pratiche per ottimizzare le operazioni logistiche su scala globale con l’IA.
• Verifica delle competenze acquisite e riflessioni su possibili implementazioni future.