Realtà assistita e aumentata e intelligenza artificiale sono stati per molto tempo oggetto di interesse.
Accenture ha, infatti, rilevato che nove dirigenti C-suite su dieci credono di dover sfruttare l’AI per raggiungere i propri obiettivi di crescita. La ricerca ha, infatti, rivelato che l’implementazione dell’AI nella catena di approvvigionamento consente alle aziende di generare 1,3-2 trilioni di dollari all’anno. Oltre a questo, la dimensione del mercato globale dell’AR dovrebbe raggiungere 8,8 milioni di unità entro il 2026, con gli smart glass che stanno registrando una sempre maggiore adozione in diversi settori, tra cui la logistica.
Secondo Dynabook, non a caso gli esempi più evidenti di AR si sono verificati in ambito consumer. Dai giochi come Pokémon GO agli showroom Ikea, l’adozione di queste tecnologie da parte dei consumatori è stata rapida e diffusa, ma anche le applicazioni nella logistica sono cresciute, in molti casi più rapidamente. In particolare dal 2020, quando spostarsi è stato impossibile, il lavoro a distanza è diventato una necessità e i budget sono stati ridotti, le applicazioni industriali e logistiche per AR e AI sono state considerate più un “need-to-have” che un “nice-to-have”. Ed è inverosimile che questo possa cambiare. Anche dopo la pandemia, molte aziende della logistica probabilmente non vorranno tornare ai metodi precedenti. La realtà è cambiata e i vantaggi garantiti dall’implementazione di soluzioni AI e realtà aumentata sono diventati essenziali, dal momento che garantiscono l’efficienza in un’epoca di cambiamenti.
La realtà assistita e la realtà aumentata sono spesso usate in modo intercambiabile, ma la realtà assistita, a differenza della realtà aumentata, non cambia ciò che l’utente sta vedendo, piuttosto aggiunge uno strato extra di informazioni alla visione periferica. Gli smart glass, come il nuovo dynaEdge DE200 di Dynabook, sono una delle principali applicazioni per la realtà assistita, che cresceranno sempre di più nei prossimi anni. L’intelligenza artificiale ha invece il potenziale per trasformare completamente il settore della logistica, che secondo McKinsey ha deciso di implementarla per quattro funzioni aziendali, che includono: gestione dei servizi, sviluppo di prodotti e servizi, marketing e vendite e gestione della catena di rifornimento. L’AI sta crescendo rapidamente a livello globale ed essendo un abilitatore così significativo per la prossima ondata di tecnologie, questa crescita è destinata a diventare esponenziale.
Nel settore della logistica, si può prevedere che i produttori utilizzeranno sempre di più l’AI per aumentare capacità e precisione. L’automazione delle attività come la preparazione dei pallet, per esempio, può aiutare a garantire che gli ordini dei clienti siano imballati correttamente ed eliminare la scansione. L’assistenza della realtà aumentata offre anche numerosi vantaggi, tra cui la riduzione del tempo necessario per interpretare le istruzioni così come la formazione e l’aumento della produttività. La ricerca condotta da Dynabook ha rilevato che il 57% delle aziende di logistica probabilmente utilizzerà gli occhiali smart entro i prossimi tre anni, con il 47% che lo farà per la funzionalità ’hands-free’, il 47% per ottimizzare le funzionalità in loco e il 40% per migliorare il lavoro mobile. Entro il 2026, secondo Gartner, il 75% delle industrie ad alta intensità di capitale utilizzerà l’AR come componente chiave per la riduzione/eliminazione dei costi tra i lavoratori in prima linea. Inoltre, Gartner ha trovato che un caso d’uso di AR-Assisted Assembly ha raggiunto i seguenti risultati usando realtà aumentata nell’assemblaggio aerospaziale:
- riduzione dal 90% al 99% del tempo di interpretazione delle istruzioni (“time to information”);
- 85% di riduzione del tempo per la formazione;
- 40% di aumento della produttività;
- riduzione dal 35% al 50% del tempo complessivo dei tecnici.
Implementare tecnologie in evoluzione è sempre una sfida, fino a quando non raggiungeranno la maturazione. Anche con gli smart glass possono esserci problemi di sicurezza e privacy, ma l’intelligenza artificiale può aiutare. Dal momento che gli impianti tecnologici operativi producono enormi quantità di dati e registri di sicurezza, l’intelligenza artificiale può essere impiegata per analizzare il problema e aiutare a rilevare automaticamente intrusioni, malware e comportamenti non familiari dei dipendenti per proteggere le aziende e le catene di approvvigionamento. Detto questo, se l’AI è una tecnologia più sviluppata, è costosa e può richiedere un forte investimento iniziale, inoltre può essere difficilmente scalabile. Gartner ha scoperto che CIO e leader IT stanno trovando difficile scalare i progetti AI: solo il 53% dei progetti è passato dai prototipi alla produzione perché mancano gli strumenti giusti per creare una pipeline AI di livello produttivo.
