IA nella logistica per il magazzino

La logistica del magazzino, più precisamente le "operazioni intralogistiche", è l'arte di integrare, automatizzare e gestire il flusso di prodotti in evasione o nei centri di distribuzione. Le soluzioni IA basate su GPU NVIDIA aggiungono un livello di consapevolezza nella supply chain. Con l'analisi video intelligente, la robotica, l'automazione e la gestione le operazioni diventano più efficienti, la produttività dei processi aumenta e i robot del magazzino garantiscono la visibilità completa, aumentando l'accuratezza delle fasi di ritiro, imballaggio e spedizione degli ordini.

 

Simulazione del magazzino

NVIDIA Omniverse™ è una piattaforma di collaborazione che consente alle aziende di simulare l'intero magazzino, eseguire più scenari, come l'aumento della domanda durante le festività o i tempi di consegna serrati, e di ottimizzare i risultati. I retailer possono utilizzare i digital twin dei magazzini per capire il potenziale impatto delle più piccole modifiche sulle operazioni, prima di effettuare investimenti sostanziali.

IA nei magazzini intelligenti

I magazzini intelligenti utilizzano tecnologie IA sull'Edge per automatizzare i processi relativi all'inventario, semplificare la gestione complessiva dei pacchetti e ottimizzare gli spazi nelle fasi di ricezione degli ordini e invio dei pacchetti ad altri centri di distribuzione. Gli sviluppatori possono sfruttare i diversi componenti di creazione, training e distribuzione degli algoritmi per l'inferenza sull'Edge.

Robot per la gestione dei pacchi

I commessi sono il volto delle aziende retail. Per massimizzare il tempo dedicato ai clienti, i retailer stanno lavorando per ridurre il tempo dedicato alle altre attività, ad esempio conteggi dell'inventario. I retailer più grandi usano la tecnologia robotica per scaricare e mettere in ordine gli articoli in base alla priorità e al reparto, verificare i livelli di disponibilità, correggere la posizione negli scaffali e assicurare l'accuratezza dei prezzi.

Per risolvere le sfide della produttività legate alla scala e alla varietà di prodotti, le aziende usano l'Edge Computing per rilevare, classificare, stimare le dimensioni e posizionare i pacchi, regolare automaticamente la velocità dei nastri trasportatori e ottimizzare l'ordinamento meccanico. Questo contribuisce a ridurre i danni ai prodotti e il fermo delle macchine.

Ottimizzazione dei percorsi per grandi reti di distribuzione

I centri di magazzino e produzione stanno risolvendo le enormi complessità dei flussi di prodotti con i robot basati su IA. Tali robot utilizzano potenti reti DNN per gestire percezione, segmentazione e stima di posa e percepire l'ambiente, rilevare oggetti, navigare autonomamente e spostare oggetti. I leader di mercato stanno ampliando il loro vantaggio competitivo con maggiore produttività, personalizzazione degli ordini ed esperienze clienti differenziate.

La piattaforma di robotica NVIDIA Isaac™ consente al gruppo BMW di gestire facilmente nuovi modelli e configurazioni per soddisfare la domanda dei clienti, utilizzando la tecnologia IA per innovare la logistica in fabbrica. Con questo approccio, possono produrre auto di alta qualità e altamente configurate su misura più rapidamente sulla stessa linea di produzione.

 

Soluzioni per consegne a domicilio

Molti fattori possono influire sulla consegna a domicilio, tra questi traffico, lavori in corso e condizioni meteo. Con i dati in tempo reale provenienti da una varietà di fonti, da GPS a previsioni meteo, è possibile ottimizzare i percorsi, riducendo significativamente i costi di carburante, personale e di gestione. Inoltre, con le soluzioni intelligenti basate su GPU per ottimizzare i percorsi, i vettori possono fornire tempistiche per la consegna più accurate, migliorando il livello di servizio fornito ai clienti. Questo genera più fiducia, aspetto fondamentale considerata l'ampia scelta a disposizione dei clienti per l'invio e la ricezione di colli importanti. 

NVIDIA cuOpt consente agli sviluppatori di sfruttare set di dati più grandi e un'elaborazione più rapida per ottimizzare la consegna a domicilio con nuove funzionalità come il reindirizzamento dinamico, le simulazioni e i tempi di risposta al di sotto del secondo nel magazzino e su strada.

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