Ottimizzazione dei processi logistici tramite veicoli a guida automatica (AGV)

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Descrizione introduttiva

Dal 2021 collaboriamo con una nota azienda del settore dell’automazione industriale per sviluppare soluzioni innovative di Data Science e offrire formazione a supporto dell’innovazione interna. Nel 2022 e 2023, le principali attività si sono concentrate su due fronti: l’ottimizzazione dei veicoli a guida automatica (AGV, Automated Guided Vehicles), impiegati per spostare merci all’interno di magazzini e impianti, e lo sviluppo di modelli predittivi per la gestione delle risorse in magazzino, utilizzando dati storici di produzione e di mercato. Questa offerta mira a esaminare e perfezionare l’algoritmo di gestione del magazzino, basato sui risultati ottenuti durante il primo periodo di test.

Cosa abbiamo fatto?

Abbiamo lavorato all’ottimizzazione dei veicoli a guida automatica, migliorando le loro capacità di navigazione e di gestione all’interno degli impianti. Parallelamente, abbiamo sviluppato modelli predittivi per ottimizzare l’allocazione delle risorse in stock, utilizzando dati storici e di mercato. In questa fase, ci siamo concentrati sull’analisi dell’algoritmo di gestione del magazzino per aumentarne l’efficienza.

Risultati

  • Ottimizzazione dei veicoli a guida automatica: Miglioramento delle capacità di navigazione e gestione degli AGV per una maggiore efficienza logistica.
  • Predizione dell’allocazione delle risorse: Implementazione di modelli predittivi per ottimizzare la gestione delle risorse in magazzino.
  • Analisi dell’algoritmo: Valutazione dettagliata dell’algoritmo di gestione del magazzino basato sui risultati dei test iniziali.

Scopri tutti i dettagli

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Come abbiamo migliorato la logistica con i veicoli a guida automatica (AGV)

Abbiamo implementato soluzioni per ottimizzare i processi logistici, utilizzando algoritmi avanzati e modelli predittivi. Il nostro lavoro si è concentrato sia sull’ottimizzazione dei veicoli a guida automatica per lo spostamento delle merci, sia sull’analisi dell’algoritmo di gestione delle risorse in magazzino, basato su dati storici e di mercato.

Gli obiettivi del progetto erano:

  • Ottimizzare i veicoli a guida automatica per una logistica più efficiente.
  • Sviluppare modelli predittivi per migliorare l’allocazione delle risorse in magazzino.
  • Analizzare e perfezionare l’algoritmo di gestione del magazzino basato sui risultati dei test.

La nostra soluzione: automazione avanzata per la gestione delle risorse e logistica

Abbiamo proposto un’analisi dell’algoritmo “Automazione Magazzino”, basandoci sui risultati del primo periodo di test. Il progetto, che integra modelli predittivi avanzati e ottimizzazioni dei veicoli a guida automatica, ha migliorato l’efficienza dei processi logistici e la gestione delle risorse.

Risultati concreti: ottimizzazione dei sistemi e gestione delle risorse migliorata

Il progetto ha portato a risultati concreti:

  • Veicoli a guida automatica ottimizzati: Miglioramento delle capacità di navigazione per una logistica più fluida.
  • Allocazione ottimizzata delle risorse in magazzino: Previsione e gestione ottimale delle risorse grazie ai modelli predittivi.
  • Algoritmo perfezionato: Analisi dettagliata e miglioramento dell’algoritmo di gestione del magazzino.

Tecnologie utilizzate

  • Modelli predittivi per l’allocazione delle risorse
  • Veicoli a guida automatica (AGV) per la logistica automatizzata
  • Algoritmi avanzati per la gestione del magazzino

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Se desideri ottimizzare i processi logistici della tua azienda e migliorare l’automazione nella gestione delle risorse, contattaci oggi stesso. Siamo pronti a sviluppare soluzioni su misura per rendere i tuoi processi più efficienti e innovativi.