Robot di magazzino, cosa sono e come l’AI cambia il lavoro in azienda

Negli ultimi anni le aziende di robotica hanno fatto passi da giganti con i robot di magazzino, passando da semplici automazioni a complessi sistemi che utilizzano l’intelligenza artificiale.

Che cosa sono i robot di magazzino

Un robot da magazzino è una macchina autonoma progettata per sostituire o aumentare lo sforzo umano in un ambiente di fabbrica come forma di automazione. I robot, in questo contesto, sono un sistema composto da due parti:

• la macchina stessa, specializzata per un singolo compito;
• il software che la controlla.

I robot sono solitamente macchine monouso. Alcuni sono progettati esclusivamente per trasferire materiale tra gli slot del magazzino o tra gli slot e la banchina di carico. Altri robot possono riconfigurare il magazzino stesso, spostando intere scaffalature per creare uno spazio più efficiente.

Scenario magazzini e logistica

L’evoluzione della robotica nel settore del magazzinaggio e della logistica è in gran parte dovuto all’introduzione di sensori sofisticati, che dotano i robot della capacità di navigare in modo indipendente all’interno dei magazzini. Si tratta di innovazioni che non si limitano al mero trasporto di merci. I robot attuali sono in grado di eseguire una varietà di compiti che vanno dal prelievo alla pallettizzazione degli articoli, rendendo il processo di gestione degli ordini molto più efficiente.

Perché la robotica di magazzino è così popolare

L’ascesa della robotica di magazzino può essere attribuita all’esplosione dell’e-commerce negli ultimi anni, che ha notevolmente incrementato la domanda per queste tecnologie. Di fatto, l’aumento degli acquisti online ha portato a una richiesta di spedizioni più veloci da parte dei consumatori, mettendo sotto pressione i magazzini e i centri di distribuzione che, allo stesso tempo, non hanno beneficiato di incrementi di budget proporzionali all’aumento dei volumi di lavoro. Di conseguenza, la necessità di movimentare le merci dagli scaffali alle aree di spedizione in tempi sempre più brevi è diventata imperativa.

La robotica di magazzino, grazie all’impiego di avanzate soluzioni software e hardware che utilizzano l’intelligenza artificiale, permette di accelerare e semplificare il processo di evasione degli ordini, rispondendo efficacemente alle esigenze del mercato attuale.

Tipi di robot di magazzino

I recenti progressi nel settore dello stoccaggio fanno sì che ora esistano diversi tipi di robot specializzati in compiti diversi che possono variare dal controllo dei livelli inventariali allo spostamento fisico delle merci da un luogo all’altro. Vediamo di che si tratta.

• Veicoli a guida automatizzata (AGV – Automated guide vehicles) – I carrelli elevatori o i carrelli di prelievo richiedono autisti umani, ma gli AGV possono sostituirli, navigando autonomamente nel magazzino, utilizzando speciali marcatori distribuiti nell’ambiente o binari.
• Robot mobili autonomi (Automated Mobile Robot – AMR) –L’AMR – a differenza di un AGV – utilizza solo sensori come LiDAR (Light Detection And Ranging), i.e.: sensori in grado di rilevare la distanza degli ostacoli, misurando i riflessi generati da un array laser rotante o telecamere di bordo per spostarsi. Poiché questi robot possono creare i propri percorsi, possono migliorare di molto l’efficienza negli spostamenti. Inoltre, possono aggirare gli ostacoli sul loro percorso, in modo intelligente, invece di fermarsi e attendere che l’ostacolo sia rimosso.
• Droni – I droni, capaci di spostarsi a velocità elevate e di dimensioni ridotte tali da permettergli di accedere a luoghi inaccessibili ai lavoratori, si rivelano strumenti perfetti per compiti quali la verifica dell’inventario. Hanno la capacità di dirigersi verso uno specifico slot, valutare la quantità di materiale presente e procedere con l’aggiornamento automatico del sistema di gestione dell’inventario.
• Veicoli aerei senza pilota (Unmanned Aerial Vehicle -UAV) – Gli UAV, o veicoli aerei senza pilota, sono in grado di eseguire le stesse funzioni dei droni. Tuttavia, a differenza di questi ultimi che possono navigare autonomamente, gli UAV sono guidati da operatori umani.
• Carrelli a guida automatizzata (Automated Guided Cart – AGC) – Si tratta di un robot essenzialmente uguale a un AGV. Tuttavia, un AGC è specificatamente progettato per il trasporto di quantità di materiale più ridotte.
• Sistemi di stoccaggio e recupero automatizzati (Automated Storage & Retrieval System – AS/RS) – I robot AS/RS sono concepiti con l’obiettivo di massimizzare la mobilità. Ciò significa che, sebbene operino lungo binari predeterminati, sono dotati di gru o meccanismi di sollevamento che consentono loro di navigare attraverso le corsie del magazzino per prelevare i prodotti da qualsiasi posizione. Questi robot vengono frequentemente impiegati in sinergia con un sistema di gestione del magazzino (WMS) per ottimizzare ulteriormente l’efficienza e l’organizzazione dello stoccaggio e del recupero delle merci.
• Robot collaborativi (Collaborative Robot – Cobot) – Si tratta di robot concepiti per interagire fisicamente con l’uomo in uno spazio di lavoro. Molti cobot sono programmati per seguire i lavoratori umani, mentre scelgono i vari ordini. Altri sono semplicemente progettati per funzionare in modo autonomo in aree in cui lavorano anche gli esseri umani. Ovvero, l’attuazione del paradigma dell’industria 5.0: la collaborazione tra umani e macchine che apre nuove frontiere nell’ottimizzazione dei processi di lavoro, promettendo un futuro in cui il lavoro pesante o monotono può essere delegato alle macchine, permettendo al personale di concentrarsi su compiti di maggiore valore.
• Bracci robotici articolati – Si tratta di robot con solo braccia e, talvolta, sono attaccati a una base con ruote per il trasporto. Essi possono essere utilizzati per prelevare oggetti, imballarli, assemblare componenti, scaricare contenitori o costruire pallet.
• Merci alla persona (Goods to Person – G2P) – I magazzini hanno la possibilità di evitare di mandare i dipendenti a prelevare gli articoli direttamente dagli scaffali, poiché è il veicolo G2P stesso a portare gli articoli ai lavoratori.

Vantaggi della robotica di magazzino

L’adozione della robotica nei magazzini comporta numerosi benefici per molte aziende. Infatti, i magazzini, che integrano soluzioni robotiche, tendono a godere di un vantaggio competitivo maggiore rispetto a quelli che non hanno ancora adottato queste tecnologie. Ovvero, grazie alla capacità di operare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, i sistemi automatizzati possono elaborare gli ordini in modo più rapido e accurato rispetto al personale umano, determinando un volume maggiore di ordini evasi in un periodo di tempo più breve. Ciò può anche portare a risparmi sui costi per il magazzino, poiché sono necessari meno lavoratori per gestire la struttura.

Di seguito altri vantaggi offerti dalla robotica di magazzino:

• Maggiore sicurezza dei lavoratori – I robot contribuiscono a movimentare carichi pesanti e minimizzano la necessità per i lavoratori di compiere lunghi tragitti a piedi, riducendo così il rischio di infortuni legati allo stress ripetitivo sul posto di lavoro.
• Aumento della produttività – I lavoratori, Grazie ai robot di magazzino, possono concentrarsi sullo spostamento dell’inventario verso aree centralizzate per il prelievo, facilitando e accelerando la preparazione di pallet o ordini individuali.
• Ottimizzazione dell’archiviazione – Alcuni robot sono in grado di stoccare e recuperare merci (anche spostando fisicamente gli scaffali) da aree altrimenti inaccessibili al personale umano, consentendo sia di posizionare gli scaffali più vicini tra loro sia di incrementare la capacità di stoccaggio.
• Rifornimento automatizzato – I robot sono in grado di automatizzare compiti ripetitivi associati al trasferimento dell’inventario dalle zone di stoccaggio intermedio agli slot assegnati, permettendo così ai lavoratori di dedicarsi maggiormente al prelievo e all’imballaggio degli ordini.
• Migliore Reclutamento – L’investimento in robotica del magazzino può rendere l’organizzazione un ambiente di lavoro più desiderabile ed attrarre un insieme di candidati più qualificati.

Covariant  e i Robotic Foundation Model (RFM)

La società californiana Covariant ha sviluppato una tecnologia di intelligenza artificiale che punta ad arricchire la comprensione dei robot riguardo l’ambiente circostante, oltre a garantire un funzionamento con elevata affidabilità e flessibilità.

La soluzione Covariant Brain sfrutta, di fatto, un Robotic Foundation model, costruito su un’enorme quantità di dati su scala Internet, per affrontare tutte queste sfide, consentendo ai robot di operare autonomamente nei magazzini.

Il modello del MIT per coordinare i robot di magazzino

Anche il MIT di Boston, Dipartimento di Ricerca – supportato da Amazon e dall’Amazon Science Hub del MIT – ha creato un innovativo modello di intelligenza artificiale che promette di ottimizzare le operazioni all’interno dei magazzini automatizzati, attraverso l’adozione di una tecnica di deep learning che scompone un problema complesso in elementi gestibili e permette di individuare strategie efficaci per minimizzare il traffico tra i robot all’interno del magazzino.

Nei magazzini robotizzati, centinaia di robot si muovono incessantemente, raccogliendo e consegnando merci ai lavoratori addetti all’imballaggio e alla spedizione. Tuttavia, coordinare l’attività di centinaia di robot, per assicurare spostamenti efficienti senza incidenti, rappresenta una sfida notevole. La complessità di questo problema supera spesso le capacità degli algoritmi di routing più avanzati, specialmente di fronte alle esigenze sempre più pressanti di settori come l’e-commerce e la produzione industriale.

Di fatto, i ricercatori del MIT, attingendo dall’esperienza nel gestire la congestione del traffico urbano tramite l’intelligenza artificiale, hanno applicato simili principi per affrontare questa sfida e sviluppato un modello di deep learning che, elaborando dati cruciali relativi al magazzino – quali la posizione dei robot, i percorsi previsti, le missioni e gli eventuali ostacoli – è in grado di determinare quali aree del magazzino necessitano di interventi per ridurre la congestione e incrementare l’efficienza operativa, quattro volte più velocemente rispetto a metodi convenzionali basati sulla ricerca casuale.

Le sfide

Se da un lato l’intelligenza artificiale permette di ottimizzare le attività di magazzino grazie ai robot, dall’altro lato, porta con sé diverse sfide e rischi:

• Elevato costo iniziale – L’elevato costo iniziale necessario per implementare questi sistemi avanzati, può risultare oneroso per le organizzazioni. In aggiunta, sostenere la manutenzione e l’operatività di questa tecnologia può essere costoso e richiedere un notevole impegno di tempo, necessitando l’assistenza di tecnici specializzati per assicurare un funzionamento fluido dei sistemi.
• Personale con nuovi skill – Gli operatori di magazzino tradizionali potrebbero trovarsi nella situazione di dover acquisire nuove abilità e metodologie di lavoro per mantenere la propria posizione nel settore. Ne consegue che questo processo di adattamento può implicare investimenti importanti in formazione e sviluppo delle competenze professionali.

Robot di magazzino e cybersecurity

I rischi per la sicurezza informatica legati all’uso dell’intelligenza artificiale (inclusa quella generativa – GenAI ) nei magazzini possono essere suddivisi in tre categorie principali:

• Violazioni dei dati – I dati sono essenziali per l’intelligenza artificiale e la GenAI. Per poter addestrare un sistema di GenAI i dati devono essere condivisi con le aziende forniscono il sistema di AI. Un attacco potrebbe rivelare informazioni riservate riguardanti l’inventario, i fornitori e i clienti, causando notevoli perdite finanziarie e danni alla reputazione.
• Vulnerabilità del sistema – I sistemi basati su intelligenza artificiale e GenAI – soprattutto quelli collegati a Internet o a reti esterne – possono essere presi di mira da hacker per accedere indebitamente alle operazioni di magazzino.
• Sfide di conformità – I magazzini sono soggetti a rigidi regolamenti per quanto riguarda la protezione e la privacy dei dati. Ne consegue che l’impiego dell’intelligenza artificiale e la GenAI deve attenersi a tali normative per evitare pesanti sanzioni e problemi legali, senza dimenticare anche le nuove normative quali il Nuovo Regolamento Macchine, l’AI Act e il Cyber Resilience Act.

Strategie per mitigare i rischi di sicurezza informatica – Nonostante le sfide di sicurezza informatica connesse all’adozione della GenAI nelle operazioni di magazzino siano rilevanti, possono essere gestite attraverso un approccio proattivo alla sicurezza. Di seguito, alcune strategie utili:

• Valutazione approfondita dei rischi – Iniziare con un’analisi dettagliata dei rischi di sicurezza legati all’uso dell’intelligenza artificiale e della GenAI, identificando le potenziali vulnerabilità e come potrebbero essere sfruttate.
• Robuste pratiche di sicurezza dei dati – Adottare tecniche avanzate di crittografia, controlli di accesso e anonimizzazione dei dati per proteggere le informazioni sensibili da accessi non consentiti.
• Aggiornamenti e gestione delle patch – Mantenere aggiornati tutti i sistemi, inclusi gli algoritmi di AI e i dispositivi connessi, con le ultime patch di sicurezza per prevenire exploit da parte di malintenzionati.
• Formazione dei dipendenti – Educare il personale sui rischi per la sicurezza informatica e sulle migliori pratiche per prevenirli. Di fatto, un team preparato rappresenta la prima linea di difesa contro le minacce.
• Piano di risposta agli incidenti – Elaborare un piano di reazione agli incidenti di sicurezza, specificando le azioni da intraprendere in caso di attacco per limitare i danni e comunicare efficacemente con tutte le parti coinvolte.
• Collaborazione con i fornitori di AI – Si tratta di lavorare in stretta collaborazione con i fornitori di soluzioni di AI e GenAI per garantire che rispettino standard elevati di sicurezza informatica e che le loro modalità di trattamento e conservazione dei dati siano conformi ai requisiti di sicurezza aziendali, oltre a rispondere all’AI Act e al Nuovo regolamento Macchine

AI  e robotica nei magazzini: casi aziendali

L’uso dell’intelligenza artificiale e della robotica nell’automazione dei magazzini è una tendenza destinata a durare e, poiché la tecnologia continua ad evolversi, è probabile che vedremo implementati sistemi automatizzati ancora più avanzati nei magazzini di tutto il mondo.

Di seguito alcune delle aziende che sono all’avanguardia nell’integrazione dell’intelligenza artificiale con l’automazione del magazzino e la robotica.

• AutoStore – Un’azienda tecnologica norvegese che sviluppa soluzioni per l’evasione degli ordini per aiutare le imprese a ottenere un aumento dell’efficienza nell’immagazzinamento e nel reperimento delle merci. L’azienda offre funzionalità sia hardware che software e la tecnologia di AutoStore è interoperabile con altre soluzioni di terze parti. L’azienda offre un sistema basato su cubi che ottimizza lo spazio di stoccaggio, riducendo l’ingombro fino al 75% e migliorando così la velocità delle operazioni e garantendo un’affidabilità senza precedenti. I robot impiegati nel sistema AutoStore operano in condizioni di oscurità e consumano una quantità minima di energia, contribuendo significativamente alla sostenibilità dell’ambiente di lavoro. Un altro aspetto distintivo di AutoStore è la sua flessibilità: il cubo può essere personalizzato in qualsiasi forma e dimensione e ampliato in qualsiasi momento senza interrompere le operazioni correnti. Ovvero, una caratteristica che rende il sistema estremamente adattabile alle esigenze in evoluzione del  magazzino. Marchi di prestigio come Puma, Gucci, ASDA, Bosch, DHL e Texas Instruments, oltre a molte delle principali compagnie di e-commerce, hanno già adottato la rivoluzione AutoStore.

• Locus Robotics – società americana che si occupa di soluzioni rivoluzionarie per l’automazione del magazzino a livello aziendale, che incorporano robot mobili autonomi (Automated Mobile Robots – AMR) che lavorano in sinergia con il personale. Offre soluzioni di magazzino  – i.e. completa automazione del magazzino, picking, trasporto, gestione del mezzanino e reintegro stock e gestione dei resi – che aumentano la produttività dei lavoratori, riducono i costi operativi e garantiscono la scalabilità.

• Amazon – Società americana di e-commerce, si è focalizzata negli anni nella ricerca per crearesoluzioni per l’ottimizzazione della gestione dei magazzini. Nell’ultimo anno ha introdotto una serie di cobot che, grazie all’impiego di avanzamenti in visione artificiale e apprendimento automatico, sono in grado di lavorare al fianco delle persone in totale sicurezza. Tra questi, spicca Proteus, un robot mobile autonomo unitamente ai nuovi sistemi di manipolazione robotizzata, Cardinal e Sparrow, oltre un innovativo sistema di gestione dell’inventario denominato Containerized Storage, che migliora l’ergonomia della consegna dei prodotti ai dipendenti mediante l’uso di robot.

Conclusione

L’integrazione dell’AI e della GenAI nelle attività logistiche e nella gestione dei magazzini rappresenta una tendenza inevitabile, contribuendo alla trasformazione dei magazzini in realtà sempre più intelligenti ed efficienti.

Per i responsabili dei magazzini, l’intelligenza artificiale e la Generative AI rappresentano strumenti di grande valore: questo significa che le organizzazioni devono continuare a imparare e a comprendere le opportunità e le sfide che queste tecnologie offrono, oltre a sviluppare sistemi efficaci di gestione dei rischi, continuità operativa, sicurezza informatica e innovazione. Si tratta di un impegno fondamentale per garantire una governance e una conformità adeguate, indispensabili per raggiungere una resilienza organizzativa e operativa, oltre a garantire la sicurezza delle macchine e delle tecnologie utilizzate, in un contesto normativo europeo che si orienta sempre più verso un approccio basato sul rischio e sulla resilienza.