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• artificial intelligence
• order picking systems
• smart wharehouse
• wharehouse automation
• wharehouse management

La tesi esamina l'evoluzione dei sistemi di prelievo degli ordini nei magazzini, passando da processi manuali a soluzioni completamente automatizzate, con particolare attenzione al ruolo trasformativo dell'Intelligenza Artificiale (IA) e della tecnologia. I sistemi manuali, pur essendo ancora diffusi, sono costosi e richiedono molto lavoro. Con l'automazione e l'IA, i magazzini tradizionali si stanno trasformando in "magazzini intelligenti", caratterizzati da ottimizzazione in tempo reale, riduzione dei costi operativi e minimizzazione degli errori.
Classificazione dei sistemi di prelievo degli ordini:
1. Sistemi picker-to-parts: L'operatore preleva manualmente gli articoli spostandosi nel magazzino. Questi sistemi sono semplici ma meno efficienti per grandi volumi.
2. Sistemi parts-to-picker: Gli articoli vengono trasportati automaticamente agli operatori attraverso tecnologie come AS/RS (Automated Storage and Retrieval Systems), riducendo il tempo e lo spazio necessari.
3. Sistemi completamente automatizzati: Utilizzano robot e sistemi avanzati per prelevare, smistare e imballare gli ordini con minima o nessuna interferenza umana, migliorando velocità e precisione.
Tecnologie di supporto:
• Sistemi di gestione del magazzino (WMS), scanner RF, voice picking, pick-to-light e visione aumentata ottimizzano la raccolta dei dati e riducono gli errori.
• L'uso di etichette RFID e software di simulazione favorisce il monitoraggio in tempo reale e la gestione predittiva degli ordini.
Ruolo dell'Intelligenza Artificiale:
• L'IA permette decisioni dinamiche basate su dati in tempo reale, migliorando efficienza, sicurezza e flessibilità.
• La combinazione di IA e robotica consente di ridurre gli errori, ottimizzare i percorsi di prelievo e gestire situazioni complesse.
Sfide e prospettive future:
L'adozione di tecnologie avanzate richiede investimenti significativi e un'attenta pianificazione per garantire flessibilità e scalabilità. Tuttavia, con l'integrazione di soluzioni come IoT, blockchain e analisi dei Big Data, l'IA continuerà a trasformare la logistica, rendendo i magazzini più intelligenti e competitivi.
La tesi conclude evidenziando il potenziale trasformativo dell'IA e dell'automazione nel migliorare i processi logistici, offrendo un vantaggio competitivo essenziale in un mercato sempre più dinamico.

The thesis explores the evolution of order-picking systems in warehouses, transitioning from manual processes to fully automated solutions, with a focus on the transformative role of Artificial Intelligence (AI) and technology. Manual systems, though still prevalent, are costly and labor-intensive. With automation and AI, traditional warehouses are evolving into "smart warehouses," characterized by real-time optimization, reduced operational costs, and minimized errors.
Classification of Order-Picking Systems:
1. Picker-to-parts systems: The operator manually retrieves items while moving through the warehouse. These systems are simple but less efficient for large volumes.
2. Parts-to-picker systems: Items are automatically transported to operators via technologies like AS/RS (Automated Storage and Retrieval Systems), reducing time and space requirements.
3. Fully automated systems: These utilize robots and advanced systems to pick, sort, and package orders with minimal or no human intervention, enhancing speed and accuracy.
Supporting Technologies:
• Warehouse management systems (WMS), RF scanners, voice picking, pick-to-light, and augmented reality improve data collection and reduce errors.
• RFID labels and simulation software enable real-time monitoring and predictive order management.
Role of Artificial Intelligence:
• AI facilitates dynamic decision-making based on real-time data, improving efficiency, safety, and flexibility.
• The integration of AI and robotics reduces errors, optimizes picking paths, and manages complex situations.
Challenges and Future Prospects:
Adopting advanced technologies requires significant investment and careful planning to ensure flexibility and scalability. However, with the integration of solutions such as IoT, blockchain, and Big Data analytics, AI will continue to transform logistics, making warehouses smarter and more competitive.
The thesis concludes by emphasizing the transformative potential of AI and automation in enhancing logistics processes, providing an essential competitive edge in an increasingly dynamic market.