Logistica data driven
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Negli ultimi anni, la raccolta e l’analisi dei dati sono diventate fondamentali in quasi tutti i settori, e la logistica non fa eccezione. Con l’aumento della complessità delle catene di fornitura globali, l’approccio data-driven offre un’opportunità unica per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e aumentare la visibilità su ogni fase della supply chain. Inoltre la raccolta dei dati è diventata molto più semplice che in passato.
Ma cosa significa esattamente “logistica data-driven”? In sostanza, si tratta di utilizzare i dati raccolti da varie fonti – come sensori IoT, sistemi di gestione del magazzino (WMS), software di tracciamento e molto altro – per prendere decisioni informate e strategiche.
Prendiamo l’esempio della previsione della domanda. Grazie all’analisi dei dati storici di vendita, delle tendenze di mercato e persino dei fattori climatici, le aziende possono prevedere con maggiore precisione quali prodotti saranno richiesti in futuro. Questo consente di ottimizzare gli ordini, ridurre le scorte in eccesso e migliorare i tempi di consegna.
Un altro aspetto fondamentale è la visibilità end-to-end della supply chain. Con la logistica data-driven, le aziende possono monitorare in tempo reale lo stato delle spedizioni, identificare colli di bottiglia e intervenire tempestivamente in caso di problemi. Questa trasparenza riduce i rischi e aumenta la fiducia tra fornitori, partner e clienti.
E non dimentichiamo l’importanza della manutenzione predittiva. I dati raccolti dai sensori sui veicoli, macchinari e attrezzature permettono di anticipare i guasti prima che si verifichino, riducendo i tempi di fermo e prolungando la vita utile delle risorse.
La logistica data-driven non riguarda solo la raccolta dei dati, ma anche l’uso di algoritmi avanzati e intelligenza artificiale per trasformare questi dati in informazioni utili. Ad esempio, gli algoritmi di machine learning possono analizzare enormi quantità di dati per identificare pattern e anomalie che potrebbero sfuggire all’analisi umana.
Un altro esempio pratico è l’ottimizzazione dei percorsi. Grazie all’analisi dei dati sul traffico, sulle condizioni stradali e sui costi del carburante, le aziende possono determinare i percorsi più efficienti per le consegne, riducendo tempi e costi. Questo è particolarmente utile in contesti urbani, dove il traffico può rappresentare un serio ostacolo alla puntualità delle consegne.
Ma la logistica data-driven non si limita alle grandi aziende. Anche le piccole e medie imprese possono trarre vantaggio da queste tecnologie. Con l’accesso a software di analisi più economici e a soluzioni cloud, anche le PMI possono implementare strategie data-driven per migliorare la loro efficienza operativa.
Certo, implementare una strategia di logistica data-driven richiede un investimento iniziale in tecnologia e formazione, ma i vantaggi a lungo termine sono significativi. Oltre a migliorare la gestione della supply chain, questo approccio può portare a un’ottimizzazione complessiva delle operazioni aziendali, aumentando la competitività sul mercato.
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Conclusione
In conclusione, la logistica data-driven è più di una semplice tendenza: è il futuro della gestione della supply chain. Le aziende che abbracciano questa trasformazione digitale saranno in una posizione migliore per affrontare le sfide del mercato globale, migliorare il servizio clienti e ridurre i costi operativi.
Articolo scritto da Davide Lega: consulente, formatore ed autore di libri sulla logistica; e Francesco Massimo Gallo: consulente e creatore del gestionale di magazzino WMS Sweet.
Grazie per aver letto fino in fondo.
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Francesco
Ingegnere informatico, Consulente logistico e co-founder di Gazzetta Logistica. Mi occupo di Logistica dal 2012. Da alcuni anni lavoriamo alla realizzazione del software gestionale SWEET per la gestione del magazzino e dei trasporti, il quale sta riscontrando un buon successo nelle varie installazioni.