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Lo sviluppo del settore logistico si basa su un’efficiente elaborazione delle informazioni e sulla gestione dei dati. Il trasferimento di modelli di intelligenza artificiale comporta cambiamenti nel modo in cui i dati vengono elaborati. Nel cloud i dati su larga scala possono essere elaborati centralmente, ma ci sono problemi di latenza e stabilità della rete. L’elaborazione all’edge può rispondere alle esigenze locali più rapidamente, migliorando le prestazioni e l’efficienza in tempo reale.

Prendi l'air express come esempio, il tempo è vita. Il trasferimento e l'elaborazione rapidi e accurati delle informazioni sono fondamentali per garantire che le merci arrivino in tempo. L’applicazione di modelli di intelligenza artificiale all’edge può consentire decisioni più accurate in tempo reale in aspetti quali il carico e lo scarico delle merci e la pianificazione dei percorsi di trasporto. Ad esempio, attraverso sensori e dispositivi di edge computing, lo stato e le condizioni ambientali delle merci possono essere monitorati in tempo reale e le strategie di trasporto possono essere adattate in modo tempestivo per ridurre ritardi e perdite.

Inoltre, vengono colpiti anche gli aspetti finanziari. Il costo dell’elaborazione dei dati nel cloud è relativamente elevato, mentre l’elaborazione decentralizzata all’edge può ridurre alcuni costi infrastrutturali. Ma allo stesso tempo è necessaria anche un’attenta pianificazione finanziaria per gli investimenti in nuove tecnologie.

Le aziende di logistica devono abbracciare attivamente questo cambiamento. Rafforzare la ricerca e lo sviluppo tecnologico e la formazione dei talenti e ottimizzare i processi aziendali per adattarsi alle nuove tendenze tecnologiche. Solo in questo modo possiamo rimanere invincibili nella feroce concorrenza del mercato.

In breve, questa visione dei dirigenti Intel apporta nuove idee e opportunità al settore della logistica. Le aziende di logistica dovrebbero cogliere l’opportunità di realizzare trasformazioni e miglioramenti.