Human-centric warehousing: investigating the impact of artificial intelligence (AI) on the human factor

In recent years, society has witnessed a substantial influx of new technologies, particularly those rooted in the field of artificial intelligence (AI). These advancements have had a profound impact on various aspects of human life, particularly in the workplace. Industries have been affected, with warehousing being among the most heavily impacted sectors as it represents a context with high human intensive operations although increasingly supported by automation. The academic literature has begun exploring the logistics 5.0 paradigm, yet publication data on AI in warehousing remains limited. This thesis aims to fill this gap by proposing a conceptual framework on the relationship between human factor and AI in warehousing after a structured and detailed analysis of what has been already published in the scientific research through the adoption of the systematic literature review. The new conceptualized framework, HCAI framework (Human centric artificial intelligence) in warehousing, is applied to two experimental laboratory cases comparing three material handling and picking scenarios: assisted with an advanced robotics technology (active exoskeleton), a passive exoskeleton, and a scenario without such technology. The study examines and discusses benefits and drawbacks from a socio-technical perspective and assess the impact of these technologies on the human factor. The main results emerged from this study lays a first stone in the approach to the study of artificial intelligence applied to the field of warehousing in logistics, analysing the impact on the human factor and the human-machine relation. Then, it analyses a practical case highlighting the benefits that a human centric technology enabled trough AI software can provide to the users. These benefits are assessed both quantitively analysing logistics performances in terms of cycle time and muscle activation for the wellbeing assessment of the employee and qualitatively through the conduction on human – machine interaction of surveys. Finally, conclusions are performed, and possible future research directions are identified.

Negli ultimi anni, la società ha assistito a un sostanziale sviluppo di nuove tecnologie, in particolare quelle radicate nel campo dell'intelligenza artificiale (AI). Questi progressi hanno avuto un profondo impatto su vari aspetti della vita umana, soprattutto sul luogo di lavoro. Le industrie sono state colpite, con la logistica che rappresenta uno dei settori più pesantemente influenzati in quanto contesto con operazioni ad alta intensità umana, sebbene sempre più supportato dall'automazione. La letteratura accademica ha iniziato a esplorare il paradigma della logistica 5.0, tuttavia i dati pubblicati sull'IA nel settore della logistica restano limitati per quanto concerne la relazione con l’uomo. Questa tesi mira a colmare questa lacuna proponendo un quadro concettuale sulla relazione tra il fattore umano e l'AI nella logistica dopo un'analisi strutturata e dettagliata di ciò che è stato già pubblicato nella ricerca scientifica attraverso l'adozione della revisione sistematica della letteratura. Nella tesi è stato sviluppato il nuovo framework HCAI (human centric artificial intelligence) nelle attività di magazzino. Questo viene applicato a due casi sperimentali di laboratorio confrontando tre scenari di material handling e picking: assistito da una tecnologia robotica avanzata (esoscheletro attivo), un esoscheletro passivo e uno scenario senza tale tecnologia. Lo studio esamina e discute vantaggi e svantaggi da una prospettiva sociotecnica e valuta l'impatto di queste tecnologie sul fattore umano. I principali risultati emersi da questa tesi pongono una importante base di studio nell'approccio all’analisi dell'intelligenza artificiale applicata al campo delle attività di magazzino, comprendendo l'impatto sul fattore umano e sulla relazione uomo-macchina. Successivamente, viene analizzato un caso pratico che evidenzia i benefici che una tecnologia centrata sull'uomo e dotata di un AI software può fornire agli utenti. Questi benefici vengono valutati sia quantitativamente analizzando le prestazioni logistiche in termini di cycle time e attivazione muscolare per la valutazione del benessere dell'utilizzatore, sia qualitativamente attraverso la conduzione di sondaggi sull'interazione uomo-macchina. Infine, vengono esposte le conclusioni e vengono individuate possibili direzioni future di ricerca.