Tra i tanti settori trasformati radicalmente dall'intelligenza artificiale, c'è anche quello della catena del freddo. L'implementazione di nuovi sistemi sta cambiando come vengono gestiti i diversi processi, grazie a sistemi di visione computerizzata che analizzano i pallet in arrivo, algoritmi predittivi che ottimizzano lo spazio di stoccaggio e tante altre novità tecnologiche che stanno ridefinendo un settore dove l'efficienza può fare la differenza tra prodotti salvaguardati e perdite economiche enormi.
L'automazione intelligente rivoluziona i processi tradizionali
Quando un carico di prodotti refrigerati arriva presso i magazzini di Lineage Logistics, l'intero processo di gestione viene orchestrato da sistemi intelligenti. La tecnologia di visione computerizzata scansiona automaticamente i pallet, registrando dati sui clienti, tipologie di prodotti e descrizioni degli articoli, mentre algoritmi basati su AI combinano queste informazioni con dati storici per prevedere quando un camion ritirerà la merce dal magazzino. "Che si tratti di una tecnologia vecchia di 50 anni o di un'AI all'avanguardia, la tecnologia è molto pervasiva nella catena del freddo", spiega Sudarsan Thattai, chief information officer e chief transformation officer di Lineage Logistics.
L'approccio predittivo dell'intelligenza artificiale trova particolare applicazione nella gestione strategica dello spazio di stoccaggio. Gli algoritmi determinano dove posizionare i prodotti per minimizzare le distanze di percorrenza all'interno del magazzino, considerando i tempi di permanenza previsti e le caratteristiche specifiche della merce.
Previsioni meteorologiche e strategie di inventario
Unilever rappresenta un esempio emblematico di come l'AI possa trasformare la pianificazione della domanda nel settore alimentare. L'azienda, proprietaria di marchi gelato come Magnum e Ben & Jerry's, gestisce una catena del freddo che si estende su 60 paesi, 35 linee di produzione e 3 milioni di congelatori. I sistemi AI analizzano i dati meteorologici per prevedere il consumo di gelati in specifiche regioni, permettendo di anticipare picchi di domanda durante le ondate di calore.
I risultati di questa implementazione tecnologica sono tangibili: in Svezia l'accuratezza delle previsioni è migliorata del 10%, mentre negli Stati Uniti le vendite sono aumentate del 12%. Rob Chambers, presidente di Americold, conferma che i clienti non richiedono necessariamente l'AI per nome, ma si aspettano "risultati che l'AI può contribuire a fornire", come la riduzione delle rotture di stock e la capacità di reagire rapidamente ai cambiamenti in tempo reale.
Tecnologie emergenti e gemelli digitali
Le prospettive future della catena del freddo includono l'implementazione di gemelli digitali per creare duplicati virtuali dei magazzini utilizzati per simulazioni e pianificazione avanzata. Americold sta esplorando robot guidati da AI per il prelievo di prodotti in ambienti freddi, mentre nel monitoraggio delle temperature la tecnologia sta evolvendo oltre la semplice registrazione verso sistemi di allerta proattivi quando le temperature escono dai parametri stabiliti.
Ron Leibman, presidente della pratica di gestione di trasporti, logistica e supply chain di McCarter & English, sottolinea che molte di queste attività esistevano già da tempo, ma l'AI le esegue in modo diverso, più veloce e probabilmente migliore. Gli agenti AI potrebbero presto regolare automaticamente gli orari di appuntamento dei magazzini basandosi sui dati di localizzazione in tempo reale dei camion, eliminando la necessità di stime telefoniche spesso imprecise.
Le sfide della condivisione dati
Nonostante i progressi tecnologici, permane una criticità significativa nella visibilità e condivisione dei dati lungo l'intera catena del freddo. Non tutte le aziende condividono i propri dati in tempo reale, e molte piccole flotte di trasporto indipendenti non utilizzano tecnologie avanzate come le grandi compagnie di trasporto.
Particolarmente problematico risulta il settore della produzione agricola, dove i coltivatori spesso operano ancora con documenti manuali che elencano tipologie e quantità di frutta e verdura da raccogliere. Questi processi manuali non si prestano alla condivisione di dati nella catena del freddo, e senza dati l'AI non ha basi sufficienti per elaborare previsioni accurate. Come conclude Leibman: "Non siamo ancora al punto di utilizzare l'intelligenza artificiale al suo massimo potenziale".
La trasformazione digitale della catena del freddo rappresenta quindi un processo in evoluzione, dove l'innovazione tecnologica deve confrontarsi con la necessità di standardizzazione e integrazione tra tutti gli attori del settore per realizzare pienamente il proprio potenziale.
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