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Il ruolo dei dati nella logistica 4.0

Pubblicato
1 Aprile '21
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Big Data: un fenomeno in crescita

La trasformazione digitale del business sta facendo circolare all’interno delle aziende una quantità sempre crescente di informazioni. Secondo l’International Data Corporation, la crescita dei dati è talmente esponenziale che nel 2025 si arriverà a creare fino a 175 zettabyte di informazioni. 

Se questi numeri sono difficili da quantificare per i non addetti ai lavori, per farsi un’idea delle dimensioni del fenomeno basti pensare a cosa accade in un solo minuto su internet nel mondo: ogni 60 secondi si stimano infatti 3,8 milioni di ricerche Google, 29 milioni di messaggi Whatsapp, 350mila tweet, oltre 156 milioni di e-mail e, solo negli Stati Uniti, 4.000 ordini Amazon.

I Big Data sono ormai il prodotto dell’evoluzione delle nostre abitudini: ogni volta che usiamo lo smartphone, facciamo una ricerca su Google, facciamo un ordine online, paghiamo con la carta di credito o usiamo un navigatore lasciamo un’impronta digitale fatta di dati.

Per le aziende, gestire l’enorme mole di dati che ogni giorno producono significa avere un approccio data-driven, sfruttando gli strumenti che supportano nella definizione delle strategie di business, nella gestione delle operation, nello sviluppo di nuovi prodotti e servizi, nelle fasi decisionali e nelle anticipazioni di tendenze future. Un fenomeno che coinvolge ormai tutti i settori e tutti i dipartimenti, dalle HR al marketing, fino alla supply chain.

Cos’è la logistica 4.0?

Se la logistica è l’insieme di tutti quei processi di ordine organizzativo, gestionale e strategico che vanno dalla fornitura alla distribuzione finale dei prodotti, la logistica 4.0 è la sua naturale evoluzione digitale e tecnologica, figlia di quella “quarta rivoluzione industriale” che sta portando verso una produzione automatizzata e interconnessa.

Che la si chiami supply chain 4.0 o supply chain data-driven, quel che conta è che anche il settore della logistica sta attraversando una fase di radicale trasformazione, nella quale il ruolo di dati, analytics, Internet of Things e machine learning è sempre più determinante.

Con l’introduzione del 5G, inoltre, tutte le linee di produzione adesso cablate con reti ethernet saranno “wireless”, permettendo a robot, macchinari e veicoli intelligenti di essere iper-connessi e scambiarsi grandi moli di dati e informazioni in tempo reale.

I cambiamenti introdotti dalla logistica 4.0 si sviluppano su tre assi:

-Automazione: riguarda l’incremento di attività svolte in maniera automatica, ma anche la loro combinazione con attività a carattere manuale.

-Connessione: riguarda gli “oggetti” e le tecnologie impiegate, che hanno la capacità di raccogliere dati e trasmetterli;

-Processo decisionale: riguarda i dati stessi, la cui raccolta diventa essenziale per favorire decisioni strategiche.

Parlare di Logistica 4.0 significa, dunque, parlare necessariamente anche di Big Data: dietro ogni movimento, merce o sistema si cela un’enorme mole di informazioni che è possibile raccogliere, analizzare, sintetizzare e interpretare allo scopo di raggiungere livelli di ottimizzazione sempre maggiori.

Le 3V dei Big Data nella supply chain

Ogni giorno nel mondo vengono consegnati circa 85 milioni di documenti e pacchi. Dietro ad ognuno di essi c’è un complesso processo che include lo stoccaggio dei prodotti nei magazzini, il carico dei mezzi, la pianificazione dei tragitti, l’attenzione alle merci sensibili, il rispetto di tempi e luoghi di consegna, e la gestione delle risorse umane coinvolte.

L’enorme quantità di informazioni usata e prodotta dalla logistica 4.0 ruota intorno alle note 3V dei Big Data – volume, velocità e varietà e obbliga a ripensare i processi per capire quali sono i dati più rilevanti, come organizzarli, come gestirli in tempo reale e come sfruttarli per ottimizzare la supply chain.

1- Volume
Se la quantità dei dati cresce in maniera esponenziale, la digitalizzazione è il primo passo per tenerli sotto controllo. Sinteticità delle informazioni e facile lettura e interpretazione sono i primi vantaggi della transizione digitale.

2- Velocità
I dati prodotti e usati dalla logistica devono essere raccolti ed elaborati in tempi estremamente rapidi: mappatura di magazzino, controllo e sistemazione dei carichi, analisi dei percorsi per l’ottimizzazione dei tragitti sono tutti tasselli della catena che necessitano di una rapida elaborazione delle informazioni.

3- Varietà
Se tradizionalmente i dati presenti in un database hanno un certo grado di omogeneità, con l’aumentare delle fonti questa omogeneità viene meno. Nel caso della logistica, le fonti di provenienza dei dati sono molteplici:

– Sistemi informatici aziendali: le applicazioni gestionali da cui provengono dati strutturati e semistrutturati riguardanti le fasi operative e gestionali di un’azienda o di un magazzino;
– Sensori e tecnologie di geolocalizzazione: le informazioni che arrivano dai sistemi di tracciamento delle merci o dai sistemi per la gestione di flotte e trasporti;
– Agenzie statali e private che offrono dati economici, climatici o governativi in vari formati;
– Social Media e portali web: da queste fonti provengono informazioni utili sul comportamento e sui flussi online degli utenti, oltre ai prodotti più venduti del sito (si pensi soprattutto alla logistica e-commerce);
– Media e documenti elettronici: video, immagini, audio, trasmissioni in diretta (live stream), fogli di calcolo, PDF, email etc., che devono comunque essere raccolti e sistematizzati.

Big Data nella logistica: quali vantaggi?

La complessità dei processi, la quantità di informazioni, la varietà delle fonti e la sfida della velocità rende necessaria una gestione avanzata e strategica dei dati, che porta con sé notevoli vantaggi per il settore:

Maggiore produttività ed efficienza operativa
L’utilizzo dei dati facilita le procedure decisionali, permette di aumentare il grado di trasparenza, ottimizzare il consumo delle risorse e incrementare la qualità dei processi e delle prestazioni.

Riduzione degli errori, dei rischi e dei costi aziendali
L’uso dei dati permette ad esempio di ottimizzare la gestione delle scorte, riducendo il rischio di incorrere in eccedenze di magazzino o in carenza di merce. Secondo una ricerca condotta da PwC, inoltre, le aziende che fanno uso di AI e metodologie innovative di analisi dati sono capaci di ridurre i costi della filiera del 6,8%, aumentando i ricavi del 7,7%.

Misurazione della domanda e maggiore flessibilità
Le tradizionali metodologie di previsione basate su dati storici possono essere affiancate da strategie di analisi dati che integrano diverse fonti in tempo reale, grazie alle quali è possibile abilitare processi dinamici, in grado di adattarsi velocemente ai cambiamenti nella domanda o nelle condizioni di produzione.

Ottimizzazione delle attività di magazzino e della gestione dei carichi
I Big Data permettono di analizzare l’efficacia delle strategie di material handling, di studiare l’efficienza dei flussi di materiali (inbound e outbound), migliorare le previsioni di vendita e elaborare la migliore mappatura di magazzino, ottenendo così una migliore allocazione delle merci. Analogamente, i dati permettono di analizzare i percorsi dei camion per ottimizzare i tragitti e lavorare sull’“ultimo miglio”.

Miglioramento della Customer experience
Il servizio di assistenza al cliente e i sistemi CRM (Customer Relationship Management) traggono enormi vantaggi dai Big Data, che permettono di offrire un servizio migliore e customizzato agli utenti. Allo stesso tempo, permettono alle aziende di anticipare le esigenze di consumo.

Covid-19 e transizione digitale: la spinta della pandemia verso il futuro

Il settore della logistica non è rimasto immune alla crisi economica globale causata dalla pandemia. Secondo le stime dell’Osservatorio Contract Logistics “Gino Marchet” del Politecnico di Milano, la riduzione dell’export e degli spostamenti a seguito delle restrizioni avrebbe causato alla logistica un calo del 9,3% nel 2020, con un fatturato previsto di 77,8 miliardi di euro contro gli 86 miliardi del 2019.

I dati dell’Osservatorio mostrano però che l’emergenza ha costituito per le aziende anche un’opportunità per ripensare il proprio modello di supply chain in ottica digitale e tecnologica. L’agenda 2021 delle imprese di logistica prevede, tra gli altri, investimenti in resilienza del sistema logistico (62%), digitalizzazione dei processi (50%) e sistemi di data-driven decision (15%).

La scelta di rafforzare tecnologie, digitalizzazione e gestione dei dati dipende da ultimo dal fatto che ad aver aiutato molte imprese a reagire durante l’emergenza sono stati proprio i Big Data, che hanno permesso di gestire le scorte, prevedere la domanda, adattare i processi in maniera agile e resiliente e classificare e gestire i rischi con velocità e precisione.

Che i dati saranno il futuro della logistica l’aveva già anticipato nel 2019 il World Economic Forum, secondo il quale le informazioni digitali non solo saranno fondamentali per migliorare i processi decisionali e ottimizzare i flussi, ma potranno dare anche un grosso contributo verso la sostenibilità ambientale.

Se oggi la logistica contribuisce al 13% di tutte le emissioni a livello globale, infatti, analizzando i dati di migliaia di spedizioni, sarà invece possibile ottimizzare le rotte e offrire una soluzione ai cosiddetti “viaggi a vuoto”, i viaggi privi di merci che oggi coinvolgono un camion su quattro in Europa. L’obiettivo? Ridurre il costo del viaggio e migliorare l’impatto ambientale.

Parafrasando la nota citazione di Dostoevskij, verrebbe quasi da dire che, prima della bellezza, a salvare il mondo saranno proprio i dati.