Quando si parla di intelligenza artificiale nella logistica, l’immagine che viene in mente è spesso quella di magazzini completamente automatizzati o droni per le consegne. Ma l’applicazione più concreta e accessibile dell’AI nel settore è molto più vicina alla realtà quotidiana: la pianificazione intelligente dei percorsi di consegna.
Cosa fa concretamente l’AI nella pianificazione dei percorsi
Un motore di ottimizzazione basato su AI non è una scatola magica. È un sistema che prende in input i dati reali delle tue consegne e produce il piano di percorsi migliore possibile, considerando contemporaneamente decine di variabili:
- Indirizzi di consegna e relative finestre orarie
- Capacità e tipologia di ogni veicolo della flotta
- Vincoli specifici del settore (catena del freddo, ADR, accessi ZTL)
- Condizioni di traffico previste per fascia oraria
- Storico delle consegne per prevedere tempi di sosta e criticità
Il risultato è un piano che minimizza i km percorsi, rispetta tutti i vincoli e bilancia il carico di lavoro tra gli autisti. Tutto questo in pochi minuti, contro le ore necessarie per una pianificazione manuale.
La differenza rispetto alla pianificazione tradizionale
La pianificazione manuale — che sia su Excel, su carta o nella testa del responsabile logistico — funziona per approssimazione. L’operatore conosce le zone, sa quali clienti sono difficili da raggiungere e costruisce i giri basandosi sull’esperienza.
Questo approccio ha due limiti strutturali:
- Non è scalabile. Funziona con 20 consegne, diventa impossibile con 200.
- Non è ottimale. Il cervello umano non può valutare simultaneamente tutte le combinazioni possibili di sequenza, assegnazione veicoli e vincoli.
L’AI non sostituisce l’esperienza del responsabile logistico. La amplifica, gestendo la complessità computazionale e lasciando all’operatore le decisioni strategiche e le eccezioni.
Non serve cambiare il modo di lavorare
Uno dei freni principali all’adozione di nuove tecnologie è il timore di dover stravolgere i processi esistenti. Ma una buona piattaforma di ottimizzazione si adatta al flusso di lavoro attuale, non il contrario.
Ecco i modi più comuni per lavorare con un sistema di route optimization:
- Import da Excel: continui a usare il tuo foglio di lavoro e lo carichi nella piattaforma. L’AI riconosce i dati anche se il formato non è perfetto.
- Integrazione via API: se hai un gestionale (ERP, WMS, TMS), lo colleghi direttamente. I dati fluiscono automaticamente.
- Export CSV: scarichi i dati dal tuo sistema, li carichi nella piattaforma, ottimizzi e riesporti.
- Uso diretto della piattaforma: lavori direttamente nel software durante la giornata, sfruttando tutte le funzionalità in tempo reale.
La scelta dipende dalla maturità digitale dell’azienda. L’importante è che si possa partire subito, anche con il metodo più semplice, e evolvere progressivamente.
Quali risultati aspettarsi
I numeri variano in base al settore, al volume di consegne e alla situazione di partenza. Ma i risultati medi delle aziende che adottano soluzioni di route optimization sono consistenti:
| Metrica | Miglioramento medio |
|---|---|
| Km percorsi | -10/20% |
| Costi carburante | -10/15% |
| Tempo di pianificazione | Da ore a minuti |
| Veicoli necessari | -5/10% |
Il payback dell’investimento si misura tipicamente in 3-9 mesi. Non è un progetto a lungo termine: i benefici sono visibili dalle prime settimane di utilizzo.
Quando ha senso iniziare
Non esiste un momento perfetto per ottimizzare la logistica. Ma ci sono situazioni in cui il costo di non farlo diventa evidente:
- La flotta sta crescendo e la pianificazione manuale non regge più
- I margini si riducono e serve tagliare i costi operativi
- I clienti chiedono precisione su orari e tracciabilità delle consegne
- La sostenibilità conta e serve ridurre km, emissioni e sprechi
L’AI nella logistica ultimo miglio non è una tecnologia del futuro. È uno strumento disponibile oggi, accessibile anche per flotte medio-piccole, e che produce risultati misurabili fin dal primo giorno.