La logistica corre sempre più veloce, ma gli strumenti di management riescono a seguirla?
SIGEP Logistics e SIGEP Trasport, i sistemi WMS e TMS di Gep Informatica, si arricchiscono di una Business Intelligence evoluta, progettata per trasformare i dati delle operation in informazioni utili alle decisioni
Alla logistica viene chiesto di raggiungere livelli di performance sempre più elevati, perché deve gestire ordini più frammentati, tempi di consegna più brevi, volumi difficili da prevedere, crescenti aspettative da parte dei clienti e una pressione continua sulla riduzione dei costi. Un magazzino deve quindi essere veloce, preciso e flessibile, mentre il sistema dei trasporti deve garantire puntualità, saturazione dei mezzi, controllo delle tariffe e livelli di servizio elevati, anche quando le condizioni operative cambiano rapidamente.
Per rispondere a queste richieste, negli ultimi anni le aziende hanno investito molto nei sistemi destinati a governare le operation. I WMS sono diventati più evoluti, i TMS hanno acquisito funzioni di pianificazione e monitoraggio sempre più avanzate, le attività vengono tracciate in modo puntuale e ogni movimentazione, ordine, missione di prelievo, viaggio o consegna produce una grande quantità di informazioni.
Esiste però una contraddizione che riguarda molte organizzazioni. Mentre gli strumenti operativi sono diventati progressivamente più sofisticati, i responsabili della logistica e dei trasporti continuano spesso a non disporre di sistemi di management altrettanto evoluti, specificamente progettati per consentire loro di comprendere l’andamento dei processi, misurare le performance e prendere decisioni basate su informazioni complete e tempestive.
In altre parole, le aziende hanno dotato la logistica di sistemi molto potenti per lavorare, ma non sempre le hanno dato strumenti altrettanto efficaci per capire come sta lavorando.
Una grande quantità di dati che non diventa automaticamente conoscenza
Ogni giorno un WMS registra le merci ricevute, le quantità stoccate, le missioni assegnate, i tempi di prelievo, gli ordini preparati, gli errori, le rettifiche inventariali e l’utilizzo degli spazi. Allo stesso modo, un TMS raccoglie informazioni sui viaggi, sulle tratte, sui mezzi impiegati, sulla saturazione dei carichi, sui vettori, sui tempi di percorrenza, sui ritardi, sulle consegne e sui relativi costi.
Possedere questa grande quantità di dati non significa però essere automaticamente in grado di utilizzarla per prendere decisioni. I sistemi operativi sono progettati principalmente per garantire che le attività vengano eseguite correttamente, mentre un responsabile ha bisogno di collegare tra loro le informazioni, confrontare periodi diversi, individuare variazioni e comprendere quali elementi abbiano determinato un certo risultato.
Il problema, quindi, non consiste soltanto nell’estrarre i dati, ma nel leggerli secondo la logica di chi conosce la logistica e deve governarne le performance.
In molte aziende questa lettura continua a dipendere da un’attività manuale, durante la quale il responsabile logistico estrae dati da sistemi differenti, li trasferisce su fogli Excel, uniforma i formati e costruisce formule, tabelle e grafici che gli permettano di ottenere una visione sufficientemente comprensibile della situazione.
Un file può provenire dal WMS, un altro dal TMS, un altro ancora dall’ERP, dal sistema amministrativo o da un database aziendale. Le informazioni devono essere ripulite, confrontate e aggregate, con un lavoro che richiede tempo e che espone inevitabilmente al rischio di errori, incongruenze o interpretazioni differenti.
Il vero limite di questo modello non è soltanto la quantità di lavoro necessaria per costruire il report, ma il fatto che gran parte di questo lavoro debba essere ripetuta ogni volta. Prima ancora di poter analizzare il dato, il responsabile deve raccoglierlo, verificarlo e renderlo utilizzabile, dedicando alla preparazione dell’analisi il tempo che dovrebbe invece impiegare per interpretarla e decidere come intervenire.
Quando il processo dipende da file gestiti manualmente, anche il confronto con lo storico diventa più complesso, perché le modalità di estrazione possono cambiare, le formule possono essere modificate e i criteri utilizzati nei diversi periodi possono non essere perfettamente omogenei. Il risultato è una reportistica che fornisce una fotografia del momento, ma che non sempre permette di osservare l’evoluzione dei fenomeni con la necessaria continuità.
Quando i dati arrivano da altri reparti
Esistono poi aziende che dispongono già di piattaforme corporate di Business Intelligence, utilizzate dal controllo di gestione, dall’area finanziaria, dall’IT o dalla direzione generale. In questi casi il responsabile logistico può richiedere la realizzazione di analisi e dashboard, evitando almeno in parte il lavoro manuale di ricostruzione dei dati.
Anche questo modello, tuttavia, può presentare alcune criticità, perché la persona che estrae e rappresenta le informazioni conosce perfettamente lo strumento tecnologico e la struttura dei database, ma non sempre possiede una conoscenza altrettanto approfondita dei processi logistici.
Il dato prodotto può quindi essere tecnicamente corretto, ma non sufficientemente significativo per chi deve utilizzarlo. Un ordine da poche righe può essere considerato equivalente a un ordine composto da centinaia di articoli, la produttività degli operatori può essere confrontata senza considerare la complessità delle missioni assegnate e il costo del trasporto può essere analizzato senza rapportarlo alle caratteristiche della spedizione o alle condizioni commerciali del cliente.
Inoltre, ogni nuova esigenza deve essere spiegata, interpretata, tradotta in una richiesta tecnica e inserita tra le attività del reparto incaricato della reportistica. Il dato arriva quindi dopo diversi passaggi e, in alcune situazioni, può essere disponibile quando la decisione operativa è già stata presa.
Non si tratta di un problema di competenza, ma di prospettiva. Chi legge i dati della logistica deve conoscere la differenza tra un ordine e il lavoro necessario per gestirlo, tra un viaggio e le condizioni che ne determinano il costo, tra una giacenza e l’impatto che quella giacenza produce sull’utilizzo degli spazi e sull’efficienza dei processi.
L’evoluzione di SIGEP verso uno strumento di management
È partendo da questa esigenza che abbiamo arricchito SIGEP con una Business Intelligence evoluta e specificamente progettata per la logistica e i trasporti. L’obiettivo non era semplicemente aggiungere alcuni grafici ai sistemi operativi, ma permettere ai dati generati ogni giorno dal WMS e dal TMS di diventare uno strumento continuativo di analisi e supporto alle decisioni.
Abbiamo quindi realizzato dashboard già strutturate, approfondite e verticali, costruite intorno alle domande che i responsabili logistici e dei trasporti affrontano abitualmente. Le analisi possono riguardare la produttività, la composizione degli ordini, i tempi di attraversamento, la rotazione degli articoli, l’occupazione degli spazi, il livello di servizio, la saturazione dei mezzi, la puntualità delle consegne, le prestazioni dei vettori e l’andamento dei costi.
Ogni indicatore può essere approfondito attraverso diversi livelli di dettaglio, mettendo in relazione i risultati con clienti, articoli, operatori, periodi, magazzini, destinazioni, vettori e caratteristiche delle attività. Il responsabile non riceve quindi soltanto un valore sintetico, ma può navigare all’interno dell’informazione per comprendere quali elementi abbiano contribuito a determinarlo.
La stessa piattaforma può supportare chi controlla quotidianamente le attività, chi governa i processi e chi assume decisioni strategiche, perché specialisti, manager e direttori utilizzano la Business Intelligence con livelli di profondità e finalità differenti.
Un’integrazione nativa che garantisce continuità
La Business Intelligence è nativamente integrata con SIGEP e viene alimentata automaticamente dai dati prodotti durante la gestione delle operation. Le dashboard possono quindi aggiornarsi secondo frequenze definite, senza che sia necessario esportare ogni volta nuovi file, ricostruire le formule o ripetere manualmente le operazioni necessarie per preparare il report.
Questo consente di applicare gli stessi criteri di misurazione nel tempo e di effettuare confronti attendibili tra giornate, settimane, mesi e anni, individuando trend, stagionalità e cambiamenti strutturali che difficilmente potrebbero emergere attraverso rilevazioni occasionali.
L’integrazione non è però limitata ai dati presenti in SIGEP, perché la piattaforma può collegarsi anche a ERP, CRM, sistemi amministrativi, database aziendali e altre fonti proprietarie. Le informazioni provenienti da ambienti differenti vengono normalizzate e messe in relazione, superando il limite rappresentato dalla frammentazione dei dati.
In questo modo è possibile unire la dimensione operativa a quella economica e commerciale. Il WMS può indicare quante attività sono state necessarie per gestire gli ordini di un cliente, il TMS può mostrare i costi e le caratteristiche delle consegne, mentre l’ERP può aggiungere i dati relativi a ricavi e marginalità. Soltanto dall’integrazione di queste informazioni diventa possibile comprendere non semplicemente quanto stia lavorando la logistica, ma dove stia creando valore e dove, invece, stia assorbendo risorse in misura non proporzionata ai risultati.
Una logistica performante ha bisogno di strumenti di management adeguati
Nei prossimi anni la pressione sulle performance logistiche continuerà ad aumentare e alle aziende verrà richiesto di gestire una complessità crescente, mantenendo contemporaneamente sotto controllo costi, qualità del servizio e utilizzo delle risorse.
Per affrontare questa evoluzione non sarà sufficiente disporre di sistemi capaci di eseguire correttamente le attività, perché diventerà altrettanto importante avere strumenti capaci di misurarle, interpretarle e collegarle agli obiettivi economici e commerciali dell’impresa.
Per molto tempo abbiamo chiesto alla logistica di diventare più efficiente, lasciando però che i suoi responsabili ricostruissero manualmente una parte considerevole delle informazioni necessarie per gestirla. Abbiamo digitalizzato le operation, ma abbiamo spesso continuato a governarne i risultati attraverso fogli Excel, report occasionali e analisi richieste ad altri reparti.
SIGEP compie oggi un passo ulteriore, affiancando alla gestione evoluta del magazzino e dei trasporti una Business Intelligence progettata per trasformare i dati operativi in conoscenza e la conoscenza in decisioni.
Perché non è possibile chiedere alla logistica prestazioni sempre più elevate senza fornirle strumenti di management all’altezza della sfida.
