Se la logistica è strategica, servono strumenti per governarla
Negli ultimi anni il ruolo della logistica nelle aziende è cambiato profondamente.
Non si tratta più soltanto di movimentare merci o organizzare spedizioni. In molti settori la qualità del servizio logistico è diventata uno degli elementi che determinano la soddisfazione del cliente e, di conseguenza, la sua fidelizzazione.
Tempi di consegna sempre più stretti, tracciabilità continua, gestione efficiente dei resi, capacità di adattarsi a picchi di domanda improvvisi. Tutti fattori che rendono la logistica una funzione sempre più esposta e sempre più centrale nelle dinamiche competitive.
In questo scenario ai responsabili logistici viene chiesto di garantire livelli di efficienza molto elevati, spesso con margini sempre più ridotti.
Ed è qui che emerge una contraddizione interessante.
Molte aziende hanno investito molto nei sistemi che permettono di gestire le operazioni, ma molto meno negli strumenti che permettono di governarle.
Dal punto di vista tecnologico, infatti, la logistica ha fatto passi enormi. I magazzini sono gestiti da sistemi WMS sempre più sofisticati, capaci di orchestrare attività complesse come missioni di picking, cross docking, gestione di magazzini automatici e integrazione con sistemi robotizzati.
Nel mondo dei trasporti, i TMS consentono di pianificare viaggi, assegnare vettori, monitorare spedizioni e gestire eventi lungo tutta la catena distributiva.
Questi strumenti rappresentano la spina dorsale dell’operatività logistica.
Sono progettati per far funzionare i processi e per garantire che le attività quotidiane vengano eseguite nel modo più efficiente possibile.
Tuttavia, quando si passa dal piano operativo a quello gestionale, emergono spesso dei limiti.
Le domande che i sistemi operativi non risolvono
Gestire i processi non significa necessariamente comprenderne le performance.
Un responsabile logistico che voglia migliorare l’efficienza della propria organizzazione ha bisogno di rispondere a domande diverse rispetto a quelle gestite dai sistemi operativi.
Ad esempio:
Quanto costa realmente servire un determinato cliente?
Quali tratte o quali tipologie di spedizione stanno riducendo la marginalità?
Qual è il livello reale di saturazione dei mezzi o delle risorse di magazzino?
Quali prodotti generano il maggior numero di movimentazioni rispetto al valore che producono?
Quali attività stanno assorbendo più risorse senza generare un reale beneficio operativo?
Si tratta di domande che riguardano il governo della supply chain e non la sua semplice esecuzione.
Per rispondere servono strumenti in grado di leggere i dati operativi da una prospettiva diversa. Nella pratica però, molte aziende continuano a gestire questa attività attraverso report costruiti manualmente, spesso con fogli Excel sviluppati nel tempo per rispondere a esigenze specifiche.
Se la logistica è diventata una leva competitiva, deve essere governata con strumenti adeguati al suo ruolo.
Questo significa poter contare su indicatori di performance costruiti sui processi logistici, dashboard capaci di leggere saturazione delle risorse, livelli di servizio, produttività operativa e marginalità.
Business Intelligence specifiche
Per rispondere a questa esigenza, molte aziende stanno introducendo strumenti di Business Intelligence per migliorare la capacità di analisi dei dati. Ma c’è un ulteriore tema che si osserva. Nella maggior parte dei casi si tratta di piattaforme pensate per analizzare dati aziendali di natura molto diversa tra loro, spesso sviluppate inizialmente per il controllo economico-finanziario.
Questo approccio può funzionare per indicatori contabili o di controllo di gestione, dove le logiche di analisi sono relativamente standardizzate.
La logistica, invece, segue dinamiche molto più variabili.
I flussi operativi cambiano continuamente, i livelli di servizio dipendono da fattori operativi complessi, le performance sono influenzate da saturazione delle risorse, configurazioni di magazzino, mix di ordini, stagionalità e modalità di distribuzione.
Per questo motivo gli indicatori logistici non possono essere semplicemente adattati a modelli di analisi progettati per altri reparti aziendali.
Hanno bisogno di essere letti attraverso strumenti costruiti sulle logiche della supply chain.
Indicatori come produttività di picking, saturazione dei mezzi, livelli di servizio, rotazione delle scorte o costo logistico per cliente richiedono modelli di analisi specifici e una rappresentazione dei dati che tenga conto delle reali dinamiche operative.
Se la logistica è diventata una funzione strategica per la competitività delle imprese, allora anche gli strumenti con cui viene analizzata devono riflettere questa specificità.
Non si tratta semplicemente di avere più dati.
Si tratta di avere strumenti capaci di leggere quei dati con la stessa logica con cui funziona la logistica.
