Nella logistica moderna, i sistemi di identificazione automatica basati su barcode e RFID hanno rappresentato per anni una soluzione diffusa ed efficace. La loro semplicità di utilizzo, il costo contenuto e l’elevata affidabilità li hanno resi lo standard in molti magazzini. Tuttavia, quando si entra nel dettaglio delle operazioni quotidiane, emergono delle criticità rilevanti, soprattutto in fase di ingresso merce.
Una delle principali problematiche riguarda la mancanza di standardizzazione nelle etichette utilizzate dai fornitori. In particolare, le spedizioni provenienti da Paesi del sud-est asiatico spesso presentano colli con etichette non conformi, scritte in formati locali, prive di codici leggibili da scanner o con informazioni incomplete. In questi casi, l’identificazione automatica fallisce e il personale è costretto a intervenire manualmente per riconoscere la merce, consultando documenti cartacei o contattando il mittente. Questo comporta un rallentamento significativo del flusso operativo, aumenta il rischio di errori e può generare inefficienze nello stoccaggio.
Un ulteriore ambito critico è rappresentato dalle banchine di transito, dove la merce non viene stoccata ma deve essere rapidamente identificata e instradata verso la sua destinazione finale. Anche in questi casi, l’assenza di etichette leggibili o la presenza di informazioni non standardizzate può bloccare il processo, rendendo necessaria una gestione manuale.
Per affrontare queste sfide, le tecnologie di riconoscimento automatico basate sull’intelligenza artificiale rappresentano un’evoluzione fondamentale.
Attraverso l’uso di tecniche di computer vision e modelli di machine learning, è possibile analizzare le immagini dei colli, riconoscere elementi visivi (come loghi, parole chiave, numerazioni ricorrenti) e associare le informazioni acquisite con i dati presenti nei sistemi gestionali. Questo consente di gestire anche situazioni in cui le etichette sono parziali, danneggiate o non standardizzate.
Dalle banchine ai sistemi gestionali: un flusso più fluido e senza mani
Uno degli aspetti più interessanti del riconoscimento automatico dei colli basato su AI è la sua capacità di integrarsi perfettamente con i sistemi informativi aziendali, come WMS (Warehouse Management System) e TMS (Transportation Management System). Questo significa che le informazioni raccolte tramite telecamere e algoritmi di visione artificiale non si fermano a un semplice “riconoscimento visivo”, ma vengono immediatamente trasformate in dati operativi che attivano azioni concrete.
Nel caso dell’ingresso merce, ad esempio, il sistema può identificare automaticamente il collo, verificarne la conformità rispetto all’ordine previsto, e assegnare direttamente una posizione di stoccaggio nel magazzino. Tutto ciò avviene senza intervento umano, con una velocità e precisione difficili da raggiungere con metodi manuali.
Nelle aree di transito o banchina, invece, la merce riconosciuta può essere associata in tempo reale alla spedizione in uscita, generando automaticamente la documentazione necessaria (DTT, etichette di rietichettatura, aggiornamento POD) e suggerendo al personale il dock corretto per il carico. Si riduce così il tempo di permanenza della merce in area neutra e si aumenta la fluidità dei flussi.
Questa automazione “end-to-end” consente non solo di risparmiare tempo, ma anche di migliorare la tracciabilità e ridurre la possibilità di errore.
Dal riconoscimento all’azione
In GEP Informatica, il riconoscimento automatico dei colli non è un semplice esperimento tecnologico, ma una funzionalità già integrata nei nostri sistemi gestionali. In particolare, abbiamo sviluppato moduli specifici all’interno del nostro WMS (Sigep Logistics) che permettono di collegare in tempo reale ciò che avviene fisicamente nel magazzino con i flussi informativi gestiti dal software.
Il sistema è in grado di riconoscere colli in ingresso, anche quando presentano etichette non standardizzate o parzialmente danneggiate. Una volta identificato il collo, il WMS lo associa automaticamente all’ordine previsto e genera l’ubicazione più efficiente sulla base delle regole di stoccaggio e rotazione definite.
Inoltre, in ambienti con personale non esperto, alta rotazione o bassa standardizzazione dei fornitori, il sistema permette di garantire continuità operativa e qualità del dato, indipendentemente dall’operatore in turno. E questo significa anche una maggiore intercambiabilità tra ruoli e una più facile formazione di nuovi addetti.
In questo modo, la tecnologia non si limita a “vedere” la merce, prende decisioni operative, interagisce con il gestionale e rende l’intero processo più autonomo, sicuro e scalabile. Un passo concreto verso una logistica che non si limita a ricevere, ma che interpreta, decide e agisce.
Conclusione
Il riconoscimento automatico dei colli rappresenta uno dei casi più chiari in cui l’intelligenza artificiale riesce a risolvere problemi concreti e quotidiani della logistica. Non si tratta di sostituire strumenti come barcode o RFID, ma di affiancarli e superarli nei contesti in cui falliscono: mancanza di standard, fornitori eterogenei, volumi elevati e operatori in continuo cambiamento.
L’esperienza di GEP Informatica dimostra che è possibile passare da un’identificazione rigida a una logistica intelligente e adattiva, in grado di leggere ciò che arriva, comprenderlo e reagire in tempo reale.
