Quale sarà l’apporto dell’intelligenza artificiale alla catena del freddo? Per conoscerne l’impatto, ne abbiamo parlato direttamente con lei.

L’intelligenza artificiale (IA), una tecnologia che un tempo si trovava solo nelle pagine dei romanzi di fantascienza, oggi è l’avanguardia della trasformazione aziendale. Questa innovazione promette maggiore efficienza, automazione, processi più snelli e operazioni più intelligenti.

È innegabile che l’intelligenza artificiale abbia aperto un nuovo mondo di possibilità. Detto ciò, molte di queste opportunità evidenziano un fatto fondamentale: di per sé, la tecnologia è solo uno strumento, il cui utilizzo richiede ancora l’intervento e le competenze umane. Questa combinazione consente di ottenere rapidamente informazioni approfondite e utili e di mettere in pratica le conoscenze acquisite.

Ed è esattamente quello che abbiamo fatto. Abbiamo chiesto a ChatGPT quale sarà l’impatto dell’IA sulla catena del freddo. Ma il responso è corretto? O c’è bisogno di interpretarlo e adattarlo? È qui che entra in gioco il punto di vista del nostro esperto umano, Declan McAndrew, vicepresidente della connettività di Thermo King. Facciamo due chiacchiere con l’IA a proposito dell’IA nella catena del freddo.

Domanda 1: quale sarà l’impatto principale dell’IA sul trasporto refrigerato nella catena del freddo end-to-end?

AI

Le aree principali da evidenziare sono due:

1. Monitoraggio in tempo reale e analisi predittiva: il monitoraggio continuo delle condizioni del carico e l’analisi predittiva consentono di prevedere e mitigare le interruzioni della catena di fornitura
2. Trasporto refrigerato autonomo e intelligente: i veicoli guidati dall’intelligenza artificiale ottimizzeranno i percorsi e manterranno il carico in condizioni ottimali in modo autonomo, garantendo una consegna efficiente e affidabile dei prodotti deperibili

Declan
“Ci sono alcuni aspetti da considerare. A parer mio, il monitoraggio in tempo reale e l’analisi predittiva sono la naturale evoluzione della catena del freddo globalizzata. Ad esempio, sappiamo da tempo che il trasporto di merci sensibili alla temperatura su lunghe distanze non consente una visibilità in tempo reale sulle prestazioni.

Per questo, ritengo che l’IA apporterà un valore pratico maggiore in due aree distinte:

• Efficienza: sono d’accordo sul fatto che l’obiettivo dovrebbe essere quello di ottimizzare ogni viaggio in termini di convenienza economica, sostenibilità e redditività
• Resilienza: la maggior parte delle catene del freddo è di tipo “molti-a-molti” (più clienti utilizzano lo stesso vettore per trasportare i prodotti in più aziende), ma questo crea interdipendenze molto sensibili alle interruzioni. Il ruolo dell’intelligenza artificiale consiste nell’analizzare questi ambienti, prevedere i problemi e trovare la soluzione migliore

Questi sono vantaggi che possiamo ottenere già oggi, mentre i veicoli autonomi richiedono ancora uno sviluppo a lungo termine prima di poter avere un impatto significativo sulle catene del freddo globali”

Domanda 2: l’IA può aiutare a ottenere risparmi misurabili in termini di costi ed efficienza? E come?

AI
È possibile ottenere questi risultati principalmente in due modi:

• Routing dinamico: l’IA ottimizza i percorsi di consegna in tempo reale, riducendo i tempi di transito e il rischio di deterioramento delle merci deperibili.
• Controllo della temperatura in tempo reale: l’IA monitora e regola continuamente il clima interno delle unità di trasporto per ottimizzare le condizioni di carico e il consumo di energia

Declan
“In questo caso non sono molto d’accordo, poiché è già possibile sfruttare i vantaggi del routing dinamico e del monitoraggio della temperatura anche senza l’intelligenza artificiale. L’accento va invece posto sul ruolo della tecnologia nel consentire un’automazione più intelligente al fine di aumentare l’efficienza.

Ad esempio, ogni catena del freddo prevede dei punti di “passaggio”, ad esempio tra i centri di distribuzione e i corrieri. Qui ci vogliono tempo e lavoro per accendere i sistemi di refrigerazione e configurarli per il giusto punto di riferimento.

L’intelligenza artificiale può essere d’aiuto nel calcolare le esigenze dei singoli carichi e nell’accendere automaticamente le unità di refrigerazione al momento giusto. In questo modo si risparmiano fatica, carburante ed emissioni, garantendo al contempo le condizioni ideali per ogni carico”

Domanda 3: quale ruolo può svolgere l’IA nel garantire una catena del freddo più sostenibile?

AI
Per raggiungere questo obiettivo, è importante che i responsabili del parco veicoli si concentrino su:

1. Monitoraggio del consumo di carburante e delle emissioni: il monitoraggio e l’analisi in tempo reale del consumo di carburante e delle emissioni consentono di identificare le aree di miglioramento
2. Definizione degli standard di riferimento per le prestazioni: l’intelligenza artificiale può essere utile per la definizione degli standard di riferimento e la rendicontazione delle prestazioni ambientali di ciascuna unità del parco veicoli

“Thermo King tende a considerare il quadro generale. Quindi, ragioniamo in senso più ampio. A differenza di altri settori, la catena del freddo offre un potenziale maggiore per il machine learning piuttosto che per l’IA generativa. Il valore aggiunto della tecnologia risiede nella capacità di elaborare enormi quantità di dati, al fine di scoprire informazioni strategiche che gli esseri umani possono poi mettere a frutto.

Declan

A ciò si aggiunge l’automazione rapida e su larga scala. Si tratta di una capacità distintiva dell’intelligenza artificiale che, combinata con una profonda conoscenza dei dati, consente di trasformare in modo facile e veloce i dettagli sul consumo di carburante e sulle emissioni in miglioramenti continui nel mondo reale.

Ad esempio, l’intelligenza artificiale può creare report automatizzati per segnalare che gli sportelli di un semirimorchio rimangono sempre aperti con l’unità di refrigerazione in funzione. Con questo tipo di dati, i responsabili del parco veicoli possono scoprire rapidamente dove e perché si verifica il problema, e agire per ridurre lo spreco di energia”

In sintesi

AI

L’intelligenza artificiale offre il potenziale per aumentare l’efficienza delle catene del freddo del trasporto refrigerato e garantire la qualità dei prodotti deperibili attraverso il monitoraggio in tempo reale e i sistemi di controllo automatizzati.

Declan

Abbiamo visto la grande promessa dell’IA per la catena del freddo, una promessa resa possibile grazie all’analisi dei dati automatizzata, al monitoraggio continuo e alla capacità di elaborare enormi quantità di dati.

Thermo King usa già l’IA in diversi modi, ad esempio integrandola nella progettazione dei prodotti futuri. Questa tecnologia ci permette di testare rapidamente le nostre ipotesi di utilizzo delle soluzioni da parte dei clienti; quindi, usiamo l’intelligenza artificiale per costruire un modello delle condizioni operative effettive.

Ciò significa che possiamo perfezionare continuamente le unità e garantire che forniscano davvero l’efficienza e le prestazioni richieste dai nostri clienti. Questo è per me il vero valore dell’IA, una storia di continui miglioramenti verso una catena del freddo globale completamente ottimizzata.

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