Il picking nell’era dell’e-commerce: tra AI e tecnologia
Nella logistica tradizionale, il picking (ovvero il processo di prelievo selettivo degli articoli in risposta a un ordine cliente) rappresenta l’attività di magazzino con il maggiore impatto, essendo responsabile di oltre la metà dei costi complessivi associati.
Con l’avvento dell’e-commerce, la rilevanza del picking è ulteriormente aumentata e le relative sfide e i costi si sono amplificati. Questo a causa delle peculiarità degli ordini online rispetto a quelli tradizionali.
Gli ordini online risultano più frammentati e di dimensioni ridotte, includendo generalmente pochi articoli per ordine e poche unità per ciascun articolo. La loro distribuzione varia significativamente nel tempo e la domanda dei clienti, che possono effettuare acquisti in qualsiasi momento della giornata, è difficilmente prevedibile. L’assortimento di prodotti è in genere molto più ampio rispetto a quello dei punti vendita fisici e i prodotti di nicchia rappresentano una quota di vendite decisamente maggiore rispetto al retail tradizionale, secondo il fenomeno noto come long tail.
Tutto questo è accompagnato da richieste estremamente stringenti in termini di tempistiche, vista la sempre maggiore attenzione del cliente verso consegne veloci.
I magazzini e-commerce
Nonostante i progressi tecnologici, molti magazzini e-commerce si affidano ancora a sistemi di picking manuale. Questa scelta non è casuale: l’e-commerce richiede infatti un’elevata flessibilità, sia nella gestione di carichi di lavoro fortemente variabili nel tempo, sia nella manipolazione di prodotti estremamente eterogenei per dimensioni, forma e caratteristiche. I tradizionali sistemi picker-to-parts, nei quali l’operatore si muove verso i prodotti, rispondono bene a queste esigenze, poiché consentono di adattare rapidamente la forza lavoro e sfruttano la naturale capacità umana di gestire oggetti diversi.
Tuttavia, negli ultimi anni stanno emergendo con forza anche soluzioni automatizzate, in particolare i sistemi parts-to-picker, nei quali sono i prodotti a raggiungere l’operatore tramite sistemi robotizzati. Questi sistemi hanno una caratteristica in comune: la fase finale di presa viene effettuata ancora manualmente dal picker (che sempre più spesso si vede avvicinare cassette, o addirittura scaffalature).
L’Intelligenza Artificiale nel picking per l’e-commerce
La crescente diffusione di tali sistemi ha spinto studiosi e professionisti a esplorare il ruolo dell’intelligenza artificiale (AI) nel miglioramento delle prestazioni di picking, sia nei contesti manuali sia in quelli automatizzati. Le applicazioni di Intelligenza Artificiale nel processo di picking sono molteplici e diverse, ma tra quelle che stanno riscuotendo particolare interesse troviamo tre ambiti: storage location, order batching, e picker routing.
Storage location fa riferimento alla definizione di dove e come allocare i prodotti all’interno del magazzino, selezionando la locazione migliore. Questa problematica assume particolare rilevanza nei magazzini e-commerce, a causa dell’ampia varietà di prodotti gestiti e della necessità di un utilizzo ottimale dello spazio e di un’elevata efficienza operativa. Le soluzioni più diffuse per l’assegnazione delle ubicazioni di stoccaggio si basano su tecniche di clustering tramite machine learning e su regole di associazione, che permettono di collocare i prodotti in funzione degli ordini attesi. Tuttavia, l’ampiezza dell’assortimento tipica dell’e-commerce spesso genera correlazioni deboli tra le SKU, rendendo meno efficaci tali approcci e portando molti grandi operatori ad adottare politiche di stoccaggio casuale. Anche in questi contesti, il clustering può comunque risultare utile se applicato al raggruppamento di articoli in classi, poiché la correlazione tra classi consente di mitigare i limiti legati alla varietà dell’assortimento. Un’ulteriore applicazione emergente riguarda i magazzini con scaffalature mobili, nei quali tecniche di clustering e regole di associazione basate sui dati storici degli ordini supportano un’assegnazione più efficiente delle ubicazioni, tenendo conto delle specificità di questa configurazione.
Con Order batching si fa invece riferimento alla creazione di batch che aggreghino ordini diversi all’interno dello stesso giro di picking. Nel contesto degli ordini online, generalmente più piccoli rispetto a quelli tradizionali, il batching rappresenta una leva efficace per ridurre le inefficienze del picking. Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in quest’area si concentrano principalmente su due aspetti. Da un lato, algoritmi in grado di raggruppare in modo efficiente gli ordini, riducendo le distanze percorse dai picker grazie a combinazioni ottimali di articoli. Dall’altro, soluzioni di AI a supporto del rilascio temporizzato dei batch, noto come wave-triggering, che aiutano a individuare il momento migliore per avviare un’ondata di picking, bilanciando la rapidità di evasione degli ordini con il miglioramento dell’efficienza operativa ottenuto attraverso un raggruppamento più efficace.
Infine, Picker routing indica la sequenza di ubicazioni che l’operatore deve visitare durante un tour di prelievo. In questo ambito, le principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale riguardano lo sviluppo di algoritmi di instradamento dinamico, in grado di adattare il percorso del picker in tempo reale sulla base della posizione degli operatori e degli ordini pending. Queste soluzioni superano nettamente i tradizionali approcci statici e risultano particolarmente efficaci in contesti complessi e ad alta variabilità. L’AI trova inoltre applicazione nei magazzini con corsie ultra-strette, dove l’aumento della densità di stoccaggio comporta vincoli di accesso e problemi di congestione: algoritmi dedicati consentono di ottimizzare i percorsi tenendo conto di tali limitazioni e di ridurre le interferenze operative.
Infine, grazie alla capacità di gestire elevata complessità computazionale, l’Intelligenza Artificiale permette di integrare decisioni tradizionalmente separate, come il batching degli ordini e il picker routing, consentendo di determinare in modo congiunto la politica di instradamento ottimale per ciascun batch.
