Ingrosso alimentare · UE
Logistica di magazzino — percorsi muletti ottimizzati con IA
La situazione di partenza
In un magazzino da 10.000 m² i muletti percorrono oggi circa 1.400 km al mese — spesso in sequenza, spesso a intuito e spesso a vuoto. Percorsi di picking inefficienti, slotting sbilanciato e colli di bottiglia agli incroci impegnano personale e manutenzione; celle fresco e surgelato aggiungono ulteriori vincoli.
Come la risolviamo
Combiniamo log WMS, telemetria IoT dei muletti e modello del layout in un’ottimizzazione percorsi con task interleaving e algoritmi genetici. Gli ordini vengono raggruppati spazialmente, i ritorni a vuoto riempiti con attività di stoccaggio, i colli di bottiglia resi visibili con heatmap e ridotti tramite proposte di slotting aggiornate.
Cosa porta
Nei piloti si osservano cicli di trasporto circa 25% più rapidi e risparmi di 300–350 km a settimana — per un grossista alimentare questo ha significato due muletti in meno in uso e un modello turni ridotto da tre a due turni.
Riconosci un processo simile nella tua azienda?
Se questo caso d'uso è vicino al tuo lavoro quotidiano, valutiamo insieme dati disponibili, impegno e un primo MVP realistico.
Perché i progetti IA funzionano →Questo caso d'uso si basa su un progetto cliente reale. Settore e regione sono indicati, l'azienda resta anonima.