Logistica nelle mani di Big Data e Machine Learning

Clienti sempre più esigenti e profitti in calo portano le aziende a scegliere la via della digitalizzazione per semplificare le attività logistiche. In un settore complesso e dinamico come quello della logistica, infatti, la Digital Transformation diventa necessaria per rendere più efficiente la gestione delle scorte, le attività di stoccaggio e consegna della merce.  L’obiettivo è garantire che i prodotti giungano a destinazione integri, nei tempi e luoghi esatti. Come vedremo, il Machine Learning e i Big Data rappresentano, in questo contesto, un’opportunità concreta.

Le opportunità dal mondo dei dati: il ruolo di Big Data & Machine Learning

Il dato, infatti, è il filo conduttore che lega ogni attività logistica. Dietro ogni spedizione, spostamento merce, gestione delle scorte si nascondono grandi volumi di dati. Le aziende, quindi, devono essere in grado di saper cogliere e sfruttare questo patrimonio di informazioni per ottimizzare le aree logistiche.

Non possiamo, infatti, parlare di logistica 4.0 senza parlare anche di Big Data. Questi volumi di dati spesso spaventano le aziende, anche perché parliamo in genere di dati non omogenei. Molteplici, infatti, le fonti da cui derivano: sensori intelligenti, sistemi informatici aziendali, siti web, social media, mobile app. Grazie a metodi e tecniche analitiche (Business Analytics), le aziende riescono ad estrarre valore dai dati; da semplici dati vengono trasformati in informazioni preziose che rendono più consapevoli i processi decisionali e, quindi, più efficienti le attività logistiche.

Davanti alla quantità e varietà di dati a disposizione, entra in gioco il machine learning, che sta trasformando le aree del settore logistico, dalla previsione della domanda, all’ottimizzazione delle spedizioni, fino all’individuazione tempestiva di malfunzionamenti prima che possano comportare problematiche concrete.

Poter fare previsioni sulla domanda è uno dei tanti vantaggi della logistica 4.0.  Da una parte, prevedere la domanda, quindi anticipare i cali o i picchi, significa avere sempre magazzini ben forniti prima che arrivino gli ordini dei clienti. Dall’altro lato, significa anche gestire meglio le scorte e non correre, quindi, il rischio di avere merce in eccesso che non viene collocata sul mercato. Big Data e machine learning aiutano così le aziende ad adattarsi alle nuove e sempre diverse esigenze dei consumatori, e migliorare la customer experience, offrendo servizi migliori e “su misura” per ogni cliente.

IoT per l’analisi predittiva e la logistica

L’evoluzione del machine learning va di pari passo con la diffusione di sensori e dispositivi IoT integrati nelle aree logistiche che permettono di reperire grandi quantità di dati. Vengono ottimizzate tutte le attività di magazzino e analizzati gli spostamenti degli asset, ottenendo un miglior posizionamento della merce.

Vengono ottimizzati anche i trasporti. Il machine learning può, ad esempio, calcolare meglio le tempistiche per le spedizioni e calcolare anche in tempo reale il tragitto più veloce, individuando preventivamente possibili problematiche lungo il percorso che potrebbero causare ritardi. Con la logistica 4.0, quindi, le consegne diventano più veloci e diminuiscono i rischi.