La gestione di alcune attività operative come la gestione delle richieste di quotazione di trasporto ricevute via e-mail può essere un compito impegnativo e dispendioso in termini di tempo, soprattutto se si sta cercando di prendere decisioni strategiche sulle risorse in un ambiente di business in rapida evoluzione.
La gestione tradizionale della supply chain non è più in grado di offrire alle aziende la flessibilità necessaria date le caratteristiche dell’ecosistema attuale, caratterizzato da volatilità, interruzioni e imprevedibilità. Per questo motivo, la maggior parte delle aziende ha iniziato ad automatizzare i processi logistici e di supply chain con l'aiuto di tecnologie come l'Intelligenza Artificiale, il Machine Learning e altre ancora.
Digitalizzando il processo e sfruttando gli algoritmi di Machine Learning e altre tecnologie di automazione, è possibile snellire notevolmente le operazioni e liberare tempo e risorse per altre attività. È dunque possibile utilizzare le automazioni nella supply chain per prendere decisioni strategiche sulle risorse e gestire efficacemente la richiesta di quotazioni di trasporto, favorendo in ultima analisi il processo di digitalizzazione e la competitività in un mondo sempre più interconnesso.
Le tecnologie di punta necessarie a potenziare i software per l’automazione della supply chain sono l’Intelligenza Artificiale (IA) e il Machine Learning: se adesso i lavoratori sprecano dal 20% al 30% della loro settimana lavorativa per gestire documenti o informazioni basate su documenti, l’uso di algoritmi intelligenti automatizzati può ottimizzare i processi aziendali, migliorare accuratezza e tempi di risposta, ottenere significativi guadagni di efficienza operativa e importanti riduzioni dei costi.
Ad esempio, le aziende che si occupano di trasporto marittimo hanno necessità di ottimizzare le attività di back-office per la creazione delle bozze di polizza di carico, per le quotazioni di spedizione e i manifesti di carico.
Tuttavia, spesso riscontrano rallentamenti dei processi a causa della lunghezza dei tempi di gestione delle quotazioni spot, di raccolta informazioni sulle Packing List e relativi errori di data entry, complicazioni nel tracciamento dei container. Questi problemi si possono superare scegliendo soluzioni tecnologiche innovative e scalabili.
La crescente quantità di dati sulla supply chain richiede più strumenti digitali e automatizzati.
Le nuove tecnologie stanno dimostrando l'importanza della raccolta, dell’elaborazione automatica e dell'analisi dei dati nell'ottimizzazione della supply chain, poiché contribuiscono ad aumentare l'efficienza e a ridurre i costi.
Con la generazione di enormi quantità di dati in tutte le fasi della supply chain, dalla pianificazione alla consegna finale, solo gli strumenti tecnologici sono in grado di elaborare tali quantità provenienti da varie fonti senza perdere tempo e informazioni preziose.
Per questo motivo, un numero sempre maggiore di aziende sta aumentando la quantità di strumenti digitali nelle proprie attività che consentono di apportare modifiche informate per l'ottimizzazione della supply chain in qualsiasi momento. Inoltre, la digitalizzazione e l'automazione della supply chain possono apportare una serie di vantaggi alle aziende, tra cui la possibilità di risparmiare sui costi e di prendere decisioni strategiche.
Utilizzando algoritmi di Machine Learning e altre tecnologie di automazione, le aziende possono ottimizzare le attività di back office e ridurre il rischio di interruzioni, contribuendo in ultima analisi a ridurre i costi e a migliorare l'efficienza. L'uso dell'analisi dei dati e di altri strumenti digitali può dunque aiutare le aziende a comprendere meglio le loro operazioni di supply chain, consentendo loro di identificare le opportunità di miglioramento e di prendere decisioni più informate. Nel complesso, il processo di digitalizzazione può aiutare le aziende a gestire meglio la propria supply chain e a rimanere competitive in un mondo sempre più interconnesso.
Nel mondo della logistica può capitare che i collaboratori impieghino tempo prezioso a leggere documenti cartacei o email per poter estrarre le informazioni che servono a eseguire delle attività operative, come per esempio generare le quotazioni commerciali.
Questa è chiaramente un’attività ripetitiva e a basso valore aggiunto: se un manager C-level ha il compito di prendere decisioni strategiche sulle risorse, deve orientarle verso compiti meno time-consuming e più profittevoli.
È qui che entra in gioco l’automazione!
Per esempio, nell'ambito del processo di digitalizzazione, la creazione automatizzata di quotazioni via e-mail con l'intelligenza artificiale e il machine learning può essere uno strumento prezioso per le aziende che desiderano snellire le proprie operazioni e rimanere all'avanguardia.
I preventivi automatizzati via e-mail che utilizzano l'intelligenza artificiale e il machine learning possono aiutare le aziende a velocizzare i tempi di creazione delle quotazioni e a prendere decisioni strategiche sulle risorse. Queste tecnologie avanzate contribuiscono ad aiutare le aziende a ottimizzare le attività di back office in modo da ridurre i costi e il rischio di interruzioni, contribuendo in ultima analisi a ridurre i costi e a migliorare l'efficienza.
L'uso dell'analisi dei dati e di altri strumenti digitali può anche consentire alle aziende di comprendere meglio le loro operazioni e identificare così le opportunità di miglioramento. In questo modo, l'automazione può aiutare le aziende a gestire meglio i processi e rimanere attrattive in un mercato sempre più competitivo.
In ogni caso, esistono molti casi d'uso per la digitalizzazione e l'automazione dei processi nella supply chain e nella logistica. Questi casi d'uso possono variare dall'area dei corridoi logistici e degli hub commerciali, alla facilitazione del commercio, ai punti di contatto e interazione con i consumatori, ai servizi circolari, alle relazioni con i fornitori, alle piattaforme digitali e ai marketplace, al monitoraggio della supply chain, alla gestione del rischio, alla parte finanziaria del commercio e della supply chain fino ai processi decisionali.
Vediamo dunque un caso specifico di funzionamento delle automazioni di supply chain basate su IA e Machine Learning.
L’automazione della supply chain può quindi supportare le aziende nelle operazioni di data entry automatizzate in ERP o WMS a partire da documenti di logistica, oppure aiutare l’industria dei trasporti ad automatizzare e standardizzare l'estrazione delle informazioni necessarie per la creazione delle quotazioni con la tecnologia di Intelligenza Artificiale. Questo consente di ottenere significativi guadagni di efficienza operativa.
È dunque evidente che la digitalizzazione nei trasporti va incontro alle necessità di ottimizzare le attività di back-office per la creazione delle bozze di polizza di carico, per le quotazioni di spedizione e i manifesti di carico, e inoltre consente di tagliare i costi, ridurre i tempi operativi e semplificare i processi.
Vediamo un caso di studio reale, che mostra nel concreto come la digitalizzazione può aiutare l’industria del trasporto a ottenere significativi guadagni di efficienza operativa e importanti riduzioni dei costi. Prendiamo una serie di attività solitamente connesse tra loro: gestione quotazione spot, lettura packing list e container tracking.
“Nell’assolvere a questi compiti, le aziende di trasporto riscontrano rallentamenti dei processi a causa della lunghezza dei tempi di gestione delle quotazioni spot, di raccolta informazioni sulle packing list e relativi errori di data entry, complicazioni nel tracciamento dei container. Questi blocchi si possono superare con una soluzione tecnologica innovativa e scalabile.”
Quando il dipartimento commerciale riceve le richieste di quotazione spot dai clienti, l'Elaborazione Intelligente dei Documenti con IA di Wenda legge le email in automatico, performa un’analisi dei dati e, in dialogo con il gestionale, invia la quotazione al cliente.
Una volta che il cliente accetta la quotazione, si può attivare il tracciamento della spedizione, i dati possono essere estratti automaticamente da una packing list o una polizza di carico e utilizzati poi per tracciare la spedizione tramite il container tracking fino al punto di consegna.
Con Container Tracking di Wenda è possibile tracciare un container in modo automatico semplicemente partendo da un documento dove si trova il numero di container (Packing List, polizze di carico, ecc.). Il container tracking automatico si può attivare iniziando con una configurazione one-time, quindi, abilitando e attivando il documento da cui vogliamo prendere le informazioni – in questo caso, una packing list.
Una volta riconosciuta la tipologia del documento e identificato il container number, gli algoritmi intelligenti di Wenda leggono in automatico tutte le informazioni che si trovano all’interno del documento – in questo caso, anche il numero di container.
Ogni volta che si riceverà una packing list il sistema leggerà tutto da sé, rilevando il numero di container e attivando automaticamente il tracciamento.
È possibile visualizzare i dettagli di tracciamento verificando tutte le milestone del container tracciato, seguire il suo percorso sulla mappa, e ricevere informazioni e notifiche in tempo reale, insieme a tutti i dati relativi a container e compagnia di trasporto o navigazione, chiudendo il cerchio su un processo di digitalizzazione ad alto valore aggiunto.