ABB, azienda attiva nella robotica e nell’automazione, ha annunciato l’espansione della sua famiglia di soluzioni Item Picking, introducendo due nuovi moduli funzionali basati sull’intelligenza artificiale: Fashion Inductor e Parcel Inductor.

L’industria della logistica e dell’e-commerce sta vivendo una trasformazione grazie all’automazione avanzata e all’intelligenza artificiale.
ABB, azienda attiva nella robotica e nell’automazione, ha annunciato l’espansione della sua famiglia di soluzioni Item Picking, introducendo due nuovi moduli funzionali basati sull’intelligenza artificiale: Fashion Inductor e Parcel Inductor.
Queste innovazioni sono progettate per migliorare l’efficienza nelle operazioni di prelievo e smistamento, riducendo la dipendenza dalla manodopera e aumentando la produttività.
Innovazione per affrontare le sfide della logistica moderna
Con la crescita dell’e-commerce che secondo un report di McKinsey & Company del 2024 prevede aumenterà i volumi di pacchi fino al 9% all’anno, le aziende si trovano ad affrontare sfide sempre più complesse nel prelievo e nello smistamento di articoli casuali e sconosciuti. Allo stesso tempo, il settore logistico deve fare i conti con una significativa carenza di forza lavoro: secondo un’indagine di Descartes del 2024, il 37% delle aziende globali del settore logistica e supply chain sta riscontrando difficoltà nel reclutamento di personale qualificato.
«Le aziende hanno bisogno di soluzioni che offrano maggiore velocità e precisione nei processi di picking e sorting, riducendo al contempo gli errori operativi e la necessità di personale per compiti ripetitivi e poco ergonomici», ha dichiarato in una nota Craig McDonnell, Managing Director Business Line Industries per ABB Robotics.
Tecnologia AI per il prelievo e lo smistamento automatico
I nuovi moduli Robotic Fashion Inductor e Robotic Parcel Inductor rappresentano un significativo passo avanti per l’automazione dei magazzini e dei centri di smistamento. Basati su tecnologia di visione artificiale avanzata, questi sistemi permettono di:
- Gestire articoli sconosciuti e posizionati in modo casuale in ambienti non strutturati.
- Garantire un’accuratezza di prelievo superiore al 99,5%, anche in scenari complessi e dinamici.
- Rilevare e rifiutare automaticamente articoli non idonei, come prodotti sferici o cilindrici, migliorando l’efficienza complessiva del sistema.
Queste soluzioni sono particolarmente efficaci per la gestione di resi e di pacchi di dimensioni e forme variabili, un problema comune nei centri logistici e di smistamento pacchi.
Prestazioni elevate e implementazione rapida
Il Robotic Fashion Inductor è stato progettato per la singolarizzazione e lo smistamento di articoli di abbigliamento e accessori imbustati in polietilene, con una capacità operativa fino a 1.300 prelievi all’ora. Il Robotic Parcel Inductor, invece, è ottimizzato per la lavorazione di piccoli pacchi, sacchetti e buste, raggiungendo velocità fino a 1.500 prelievi all’ora nei centri logistici.
Un altro elemento chiave dell’innovazione ABB è l’integrazione con il software di pianificazione del movimento dell’azienda. Questo consente di ottimizzare automaticamente il percorso di ciascun prelievo, evitando collisioni e migliorando la fluidità delle operazioni.
Grazie a un’architettura pre-integrata, entrambi i moduli possono essere installati e operativi in meno di una settimana. Inoltre, utilizzando la Application Controller Platform (ACP) di ABB, è possibile gestire robot, pinze e telecamere da un’unica interfaccia, semplificando notevolmente l’implementazione.
Vantaggi dell’automazione ABB per le aziende
L’approccio di ABB offre numerosi vantaggi alle aziende del settore logistico e della vendita al dettaglio, tra cui: maggiore efficienza e precisione nei processi di prelievo e smistamento; riduzione della dipendenza dalla manodopera manuale e dei costi operativi; implementazione veloce e senza interruzioni, grazie a un’integrazione semplificata nei sistemi esistenti; supporto end-to-end con assistenza globale per garantire continuità e affidabilità nel tempo.
a cura di Stefano Belviolandi
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