Quali sono le soluzioni per tracciare i prodotti a livello item?

Una logistica efficiente è il cuore della supply chain e il motore del commercio e dell'economia. Se è vero che i consumatori chiedono spedizioni più rapide, costi più bassi e un’esperienza cliente ottimale, allora la logistica deve adattarsi, innovare continuamente e fare leva su soluzioni data driven che garantiscano una visibilità completa della supply chain.

Le aziende che forniscono servizi di tracking internazionale a livello di item hanno la necessità di implementare soluzioni tecnologiche innovative e flessibili, per guadagnare un vantaggio competitivo e garantire un’esperienza cliente ottimale. Grazie alla diffusione sempre più estesa di queste soluzioni, il comparto della logistica può orientarsi verso una transizione digitale che porterà valore aggiunto a tutti gli attori.

Le nuove tecnologie in aiuto della supply chain

Le soluzioni innovative per la visibilità della supply chain, e quindi per una logistica efficiente che riesca a tracciare i prodotti a livello di item, contribuiscono notevolmente al progressivo processo di digitalizzazione delle aziende.

Questo processo si appoggia su alcune tecnologie innovative essenziali, tra cui l’Internet of Things (IoT), le Big Data Analytics, l’Intelligenza Artificiale (IA) e il Machine Learning (ML), che sono le impalcature che sostengono i software per la visibilità e la gestione dinamica della supply chain – l’approdo a cui dovrebbero tendere le aziende che desiderino innovare i propri processi e le proprie operazioni.

Nel caso dell’IoT, parliamo di tutti quei dispositivi di campo che consentono di effettuare il monitoraggio delle spedizioni, possibilmente in tempo reale, trasmettendo una serie di dati e informazioni essenziali – tra cui localizzazione, temperatura, umidità, ecc. – allo scorrimento agevole del prodotto nella supply chain.

Quando si parla di Big Data Analytics, bisogna analizzare la questione pezzo per pezzo: i Big Data sono l’insieme delle tecnologie e delle metodologie di analisi di dati massivi, che hanno la capacità di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un’enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, per scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri; Le analitiche sono algoritmi, tecnologie e software implementati per lo studio e la ricerca di connessioni e correlazioni tra dati. I Big Data senza le analitiche sono solo un’enorme quantità amorfa di dati, le analitiche senza i Big Data sono solo uno strumento statistico. È la combinazione di Big Data e analitiche che crea uno strumento completamente differente e dall’enorme potenziale, le Big Data Analytics. Si tratta di tecnologie e software applicati allo studio e alla ricerca di connessioni e relazioni tra Big Data, e in grado di estrarre nuove informazioni e creare nuove forme di valore.

Infine, calando il tema dell’Intelligenza Artificiale nel mondo della logistica, possiamo assistere ad applicazioni che, grazie ai differenti modelli di Machine Learning, apportano una maggiore autonomia ai processi che in passato venivano effettuati manualmente: esistono infatti software in grado di automatizzare i processi di gestione e condivisione dei dati, gestire fenomeni imprevedibili come l’intensità del traffico in un momento successivo all’analisi, stabilire la tempistica ottimale per un’operazione di scarico o la quantità ideale degli stock di magazzino.

L’uso coordinato di queste tecnologie permette alle aziende di implementare un approccio data driven.

Approccio data-driven: cosa significa e come usarlo per migliorare il settore della logistica

La frontiera dell’uso dei dati per prendere decisioni si è drasticamente allargata: molte aziende high-performing oggi stanno costruendo le loro strategie competitive sulla base delle informazioni derivanti da un’analisi approfondita di vaste quantità di dati, capaci di generare ottimi risultati commerciali. È esattamente questo l’approccio data driven: utilizzare proattivamente e in tutta la supply chain le tecnologie innovative di raccolta e analisi dei dati, per prendere decisioni informate, non basate su sensazioni soggettive, e ancorate il più possibile ai dati stessi. Emerge quindi l’importanza cruciale dei dati:

“Da anni si ripete che i dati sono il nuovo petrolio. In realtà io credo che siano destinati a diventare come la nuova acqua: semplicemente una risorsa fondamentale per le nostre aziende e per le nostre vite”.

Joel Gurin, fondatore e autore di OpenDataNow

Importare l’approccio data driven nelle aziende che operano nella supply chain significa poter impostare una logistica efficiente in tutte le fasi della catena.

Possiamo fare l’esempio di una soluzione di tracciamento per un prodotto in transito nella supply chain: solitamente le aziende utilizzano una piattaforma staccata e non integrata, procurata dal fornitore dei dispositivi o dei sistemi utilizzati internamente all’azienda logistica. In questi casi, i dati di tracking del prodotto a livello di item non sono legati alle operatività dell'azienda: può accadere, per esempio, di conoscere sì la temperatura a cui si trova il mio prodotto, ma per vedere se è in carico al fornitore del servizio di logistica o se è in carico a qualcun altro, devo andare a controllare un altro sistema o fare delle telefonate, scambiare le email. Insomma, si tratta di una casistica comune, che però serve a sottolineare come l’esperienza cliente ottimale non sia facile da garantire, possa sfociare in azioni time-consuming e dipende sicuramente dal livello di integrazione di cui dispongono i sistemi aziendali.

Tornando all'approccio data driven, la sua implementazione assicura di poter coordinare domanda e offerta, poter gestire gli stock di magazzino in modo ottimale, poter monitorare tutti i vettori in movimento, e in generale poter disporre di informazioni puntuali e in tempo reale su tutte le operazioni. Questo livello di granularità della conoscenza garantisce alle aziende un controllo senza precedenti sui prodotti in transito nella supply chain e, se utilizzato per tracciare i prodotti a livello item, dà la possibilità alle imprese di fornire ai consumatori un’esperienza cliente di alto livello, che rafforza il brand e che realizza risparmi di tempo e risorse. Questo perché l’approccio data driven è un passo fondamentale nella direzione della piena visibilità della supply chain.

Visibilità nei tracciamenti, come migliorare?

Chi opera nella supply chain sa bene che avere visibilità lungo tutta la catena è un requisito necessario per impostare una logistica efficiente. Il percorso che porta alla visibilità della supply chain è intricato e circondato da diverse sfide, ma non è impossibile. Abbiamo raccolto alcuni passaggi fondamentali che potranno aiutare a strutturare una visibilità della supply chain operativa al 100%.

“Il primo obiettivo dovrebbe essere di costruire i due pilastri fondamentali della visibilità della supply chain: tracciabilità e trasparenza.”

In altre parole, c’è bisogno di raccogliere le informazioni granulari sui prodotti e i processi, e di identificare quali sono le informazioni da condividere, con chi e quando. Vediamo 4 step per raggiungere questo obiettivo: 

• Digitalizzare i dati: senza la digitalizzazione di tutti i registri cartacei e dei processi manuali, non è possibile iniziare il percorso verso la visibilità e raccogliere informazioni accurate sulle operazioni. La gestione digitale dei registri permetterà di immagazzinare ed elaborare una grande quantità di dati, e porterà alla trasparenza grazie alla condivisione delle informazioni raccolte.
• Raccogliere dati affidabili e abbattere i silos: bisogna avere una chiara comprensione di tutti gli attori della propria supply chain, in modo da sapere chi è in possesso di quali informazioni e da attivare un meccanismo per condividerle. Tuttavia, ottenere le informazioni non è sempre facile: molte aziende, ad esempio, ricevono una notifica solo quando la spedizione raggiunge i punti di controllo (come un porto o un centro di distribuzione), ma non conoscono la posizione e le condizioni dei loro prodotti durante il transito. La soluzione è trovare la giusta piattaforma di connettività, che sia in grado di integrarsi indipendentemente dalle tecnologie o dai sistemi legacy in uso. Deve poter connettere tutti gli attori chiave e garantire che tutti gli stakeholder possano accedere facilmente ai dati.
• Fare leva sui dati: interpretare i dati raccolti permetterà di gestire proattivamente le eccezioni prima che si verifichino, facendo risparmiare all'azienda tempo e denaro e mantenendo un alto livello di soddisfazione dei clienti. Data analysis, Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono le tecnologie abilitanti per questa fase.
• Costruire un network esteso di supply chain: una volta digitalizzati i dati, riuniti tutti i dati affidabili e sfruttati per ottenere intuizioni affidabili che portino a decisioni data driven, si dovrebbe sviluppare un network esteso di supply chain, per procedere nel solco di un approccio collaborativo alla gestione della supply chain.

Conclusione

Oggi i consumatori si aspettano di avere prodotti consegnati nel più breve tempo possibile, e che le aziende di logistica condividano informazioni sul prodotto dai primi momenti in cui questo è in transito nella supply chain. C'è una grande pressione sulle catene di approvvigionamento per soddisfare queste aspettative flessibili dei consumatori, e i manager della supply chain devono assicurarsi che i prodotti giusti siano nel posto giusto al momento giusto.

Una logistica efficiente, e quindi una visibilità completa della supply chain è possibile solo attraverso le tecnologie innovative guidate dai dati: il futuro della supply chain si gioca sulla capacità di raccolta di informazioni granulari sia sui prodotti che sui processi, la condivisione di queste informazioni con le giuste parti interessate al momento giusto, la capacità di dare un significato alle informazioni raccolte e, infine, la costruzione di un network esteso di supply chain.