Intralogistica industriale: l’IA ripensa i flussi tra produzione e magazzino. Con Made4.0

A che punto siamo con l’adozione dell’IA nel manifatturiero e nei processi di intralogistica? Dipende dai punti di vista. Se le grandi aziende manifatturiere sono già avanti nel percorso di integrazione dell’IA, le Pmi mostrano ancora un gap. Dovuto a tanti fattori: mancanza di visione strategica, di dati, di competenze. Ma pian piano anche le realtà di piccole dimensioni stanno recuperando il terreno perso, anche grazie al contributo di competence center come il Made4.0, che le supporta con strumenti, formazione e servizi, fra cui Draive, che nasce proprio per aiutare le piccole realtà a trarre il massimo dall’IA, guidandole in un percorso di adozione personalizzato sulle specificità di ogni singola azienda.

Made4.0, tra l’altro, si occupa anche di facilitare il networking, mettendo in contatto le aziende manifatturiere con altre realtà che sviluppano soluzioni pronte all’uso a loro dedicate, progettate per automatizzare e semplificare le attività più ripetitive e ridurre l’errore umano. Fra queste FasThink, che con Connect Orchestrator crea un ponte fra l’IT e l’OT e ha realizzato una soluzione di GenAI per automatizzare la gestione delle bolle e dei documenti interni; Tesar Group, che ha dato vita una soluzione integrata che unisce la gestione della produzione con il Wms e la robotica mobile; Mosaico Monitoraggio Integrato, che ha dotato di IA un cane robot di Boston Dynamics e lo ha integrato nativamente con il proprio Mes, con l’obiettivo di facilitare le ispezioni degli impianti.

Ma quali sono, all’atto pratico, i vantaggi portati da queste soluzioni? E quale impatto avrà l’introduzione dell’IA generativa nella logistica interna Se ne è parlato in occasione dell’evento “L’AI per l’efficientamento della logistica interna” organizzato da Made4.0 e al quale ha partecipato anche Industria Italiana.

L’IA nell’intralogistica per ottimizzare la gestione dei flussi fra produzione e magazzino

«L’IA non si compra, si deve costruire nel tempo». Lo afferma Davide Polotto, business developement del competence center Made4.0. Che sottolinea anche un dato che chi opera nel settore conosce bene: praticamente tutte le aziende stanno sperimentando con l’IA, anche nel mondo manifatturiero e della logistica, ma pochi riescono ad andare oltre a progetti pilota. I motivi sono tanti, a partire dalla scarsa qualità dei dati di partenza, mancanza di competenze, difficoltà di integrazione, problemi di governance. Ma il principale scoglio è da cercare nella strategia, spesso assente. Adottare l’IA non è come comprare un software. Richiede un cambiamento di mentalità e di approccio, e impone di ripensare i processi interni. Ma il change management, è noto, è sempre complesso: convincere le persone, che si tratti di dirigenti o dipendenti, a cambiare il modo di lavorare e le proprie routine è sempre complicato. Serve un supporto esterno: «crediamo tantissimo in questa tecnologia e crediamo che le imprese debbano essere supportate nell’adozione. Perché adizione senza strategia, rischia di vanificare gli investimenti», afferma Polotto.

Non è un caso che a oggi le realtà che sono più avanti nell’integrazione dell’IA nei propri processi sono quelle di grandi dimensioni, mentre le piccole e medie sono ancora indietro. «Ma sono convinto che la situazione cambierà nel 2025. E la diffusione dell’IA nelle Pmi crescerà di un ordine di grandezza», dice Polotto. Compito di Made4.0 è proprio quello di accompagnare le imprese, soprattutto le piccole e medie, nel loro percorso di cambiamento. Supportandole tramite formazione, aiutandole coi bandi e, soprattutto, facendo networking, mettendo cioè in contatto le imprese, nell’ottica di fare rete e stimolare l’innovazione. E lo fa in vari settori, inclusa la logistica.

Nel cuore della logistica industriale, l’intelligenza artificiale si sta affermando come leva strategica per trasformare radicalmente la gestione dei flussi tra produzione e magazzino. L’IA, integrata nei sistemi gestionali come Mes, Wms e nelle tecnologie di campo – dai software evoluti ai robot mobili autonomi – apre scenari che fino a pochi anni fa sembravano appartenere alla fantascienza. Le soluzioni presentate durante la Demo Experience di Made Competence Center 4.0 ne sono una prova concreta: l’unione tra intelligenza artificiale e automazione consente di orchestrare processi logistici con una precisione e una flessibilità inedite. L’analisi predittiva permette, ad esempio, di anticipare la domanda, ottimizzare le scorte e perfezionare l’impiego degli spazi, riducendo sprechi e costi.

L’automazione intelligente trasforma la routine quotidiana: dalla gestione delle bolle ai processi avanzati di picking, fino al coordinamento dei robot mobili dotati di sensori che li rendono capaci di navigare autonomamente in ambienti dinamici, adattando i percorsi in tempo reale – anche di fronte a ostacoli imprevisti. Non meno importante, la manutenzione predittiva abilita una gestione proattiva degli impianti, riducendo i tempi di fermo e assicurando interventi tempestivi. In questo modo, l’innovazione non solo rende più efficienti i processi, ma libera tempo e risorse che possono essere investiti nella crescita e nella competitività.

Draive, l’approccio di Made4.0 per supportare le imprese nell’adozione dell’IA

Draive è il percorso ideato da Made4.0 per accompagnare le imprese, in particolare le realtà di piccole e medie dimensioni, verso l’integrazione concreta dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali. L’approccio non è mai calato dall’alto: tutto parte da un’analisi dettagliata della situazione attuale, svolta fianco a fianco con l’azienda stessa, per identificare esigenze, priorità e potenzialità reali. Vengono così definiti insieme gli obiettivi strategici che l’IA può abilitare, tenendo conto della complessità dei processi, dello stato tecnologico e delle caratteristiche organizzative.

Il percorso si articola in tre fasi ben distinte. Si parte con la mappatura delle aree aziendali, per individuare dove l’IA può portare il maggior valore. Si procede poi con la raccolta dei dati e il coinvolgimento diretto delle persone chiave, per comprendere a fondo aspettative, criticità e opportunità. Infine, viene costruita una roadmap personalizzata: un piano operativo che traduce la strategia in azioni, progetti e investimenti concreti, presentato e discusso in un workshop dedicato. Il metodo Draive monitora otto aree chiave dell’impresa — dalla progettazione alla produzione, dalla manutenzione alla logistica, dal marketing alla supply chain — e le analizza attraverso cinque dimensioni fondamentali: strategia, tecnologie, persone, governance e maturità specifica in ambito IA. A ciascun incrocio fra area e dimensione viene attribuito un indicatore sintetico, che restituisce una fotografia oggettiva del grado di “prontezza” dell’azienda e delle sue priorità di intervento. Il risultato è un maturity model costruito su misura, che mette in evidenza i punti di forza e le carenze rispetto ai competitor, suggerisce una lista chiara di azioni prioritarie e fornisce linee guida operative per ogni progetto, dall’ideazione allo sviluppo. In questo modo, il cambiamento non resta sulla carta, ma diventa un percorso concreto, guidato e condiviso, capace di traghettare anche le realtà meno strutturate verso una reale trasformazione digitale.

Connect Orchestrator di FasThink, il ponte fra IT e OT

Passando ai casi d’uso concreti dell’IA nella logistica, un esempio arriva da FasThink, azienda che ha sviluppato una soluzione per la digitalizzazione avanzata dei documenti di trasporto, Connect Orchestrator. Un Ocr? No, molto di più: la differenza della soluzione di FasThink dai tradizionali software per il riconoscimento dei caratteri è che, al contrario di questi, permette di gestire bolle provenienti da differenti fornitori. Tramite l’IA, Connect Orchestrator è in grado di estrarre automaticamente le informazioni dai documenti, indipendentemente dalla loro struttura. E di passarle direttamente a sistemi Erp, Mes, Wms. I vantaggi? Riduzione degli errori umani, l’automazione dei processi, il miglioramento della tracciabilità e del monitoraggio e la segnalazione automatica di potenziali errori, che potranno essere così affrontati e risolti in tempo (quasi) reale.

Un altro caso d’uso di Connect Orchestrator è relativo alla digitalizzazione della conoscenza degli operatori. Questa applicazione nasce da un’esigenza molto sentita nel settore: quando un operatore esperto lascia l’azienda, per un periodo la produttività ne risente, perché questa persona non è più in grado di supportare le figure junior. Connect Orchestrator consente di digitalizzare la conoscenza dei lavoratori più competenti e alimentare un assistente virtuale basato sull’IA, che potrà supportare le figure meno esperte. Un sistema basato sulla tecnologia delle reti Bayesiane, dei modelli di IA che ragionano su relazioni di causa ed effetto.

Il Mes di Tesar che si integra con robot, Amr, Agv

Tesar porta l’intelligenza artificiale al cuore della fabbrica con un Mes che, integrato nativamente con Wms e robot mobili autonomi, trasforma produzione e logistica in un ecosistema fluido e data-driven. Il sistema acquisisce in automatico i dati da macchine, terminali e sensori, li elabora con algoritmi di ottimizzazione e li restituisce in dashboard intuitive che offrono a operatori e management visibilità in tempo reale su tempi ciclo, scarti, fermi e qualità.

Grazie agli Amr, capaci di muoversi senza percorsi prestabiliti grazie a sensori e computer vision, il flusso dei materiali si sincronizza con la pianificazione, riducendo i tempi morti e migliorando l’efficienza di magazzino. L’integrazione con l’Erp consolida la vista end-to-end sulla supply chain, mentre i moduli di Business Intelligence analizzano Kpi storici per abilitare decisioni proattive. Il risultato è una smart factory che taglia consumi e scarti, garantisce tracciabilità di lotto e qualità di prodotto, e consegna alle imprese un vantaggio competitivo concreto nell’era dell’Industria 4.0.

Mosaico Monitoraggio Integrato: i cani robot Spot di Boston Dynamics per ispezioni automatiche

Un esempio di applicazione avanzata della robotica nella logistica industriale arriva da Mosaico Monitoraggio Integrato, che impiega dei cani robot Spot di Boston Dynamics integrati nei sistemi di monitoraggio come il Mes di Tesar. Questi robot quadrupedi, progettati per operare in ambienti ostili o difficilmente accessibili, sono dotati di sensori e di un braccio robotico che consentono di eseguire ispezioni automatiche, rilevare anomalie – come variazioni termiche o presenza di gas – e trasportare campioni o oggetti in modo preciso.

Grazie all’intelligenza artificiale, Spot è in grado di navigare autonomamente tra aree di produzione e magazzino, adattando i percorsi in tempo reale e garantendo continuità operativa anche in presenza di ostacoli imprevisti. Questa integrazione tra robotica avanzata e IA eleva il livello di automazione dei processi, offrendo monitoraggio costante, maggiore sicurezza e una risposta immediata alle criticità rilevate lungo la filiera produttiva.

Il mercato dell’IA in Italia vale più di un miliardo e continua a crescere.

Il mercato dell’IA in Italia è in continua crescita. Nel 2020 valeva circa 300 milioni, mentre nel 2024 ha raggiunto il record di 1,2 miliardi di euro, registrando un +58% rispetto al precedente anno. Numeri apparentemente impressionanti, che però nascondono un’altra realtà: le imprese italiane si stanno approcciando all’IA più lentamente rispetto ad altri Paesi europei.

L’81% delle grandi imprese ha almeno valutato un progetto, contro una media europea dell’89%; il 59% ha già un progetto attivo, contro una media europea del 69%, ultimo posto tra i Paesi analizzati. Non solo: secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il 65% delle grandi aziende attive nell’IA sta sperimentando anche nel campo della Generative AI, soprattutto per sistemi conversazionali a supporto degli operatori interni. In relazione agli aspetti etici e alla compliance delle iniziative di IA (UE AI Act in primis), il percorso è ancora lungo: solo il 28% delle grandi realtà che hanno sviluppato almeno un progetto di IA ha adottato delle misure concrete. Il 52%, invece, dichiara di non aver compreso a pieno il quadro normativo.

Ci sono però altre valutazioni da fare: l’Italia, per dire, è ai primi posti nell’utilizzo di strumenti di GenAI pronti all’uso. Il 53% delle grandi aziende ha acquistato licenze di strumenti di GenAI (principalmente ChatGPT o Microsoft Copilot), più di Francia, Germania e Regno Unito. E il 39% delle grandi imprese che utilizzano questi strumenti ha riscontrato un effettivo aumento della produttività.

Gli utilizzi principali dell’IA? Prevalentemente analisi dati (34%) ed elaborazione di testi/assistenti virtuali (32%). Il 17% ha adottato l’IA per mettere in piedi sistemi di suggerimento, mentre un 10% per sistemi di analisi di immagini e video. Solo un 7% la utilizza nei sistemi di gestione integrata dei processi.