Nuovi trend: le logistiche elastiche
Tra le caratteristiche che una Supply Chain dovrebbe avere per potersi definire moderna ed allineata alle necessità del mercato attuale spicca il concetto di elasticità.
Vengono definite “elastiche” quelle logistiche capaci di ridurre ed espandere rapidamente le proprie possibilità operative per sincronizzarsi con lo stato effettivo della domanda in ogni momento: le variazioni stagionali, i naturali cicli di ogni prodotto ed in generale le oscillazioni del mercato comportano grandi diversità all’interno dei flussi di lavoro che strutture e uomini dedicati alla distribuzione devono sostenere.
Sempre più di frequente il team cui è affidato il management si trova a dover misurare la propria abilità nell’adeguare la gestione delle operazioni per potenziare il servizio nei momenti di picco, privilegiando quindi in queste fasi la performance operativa, e ad abbattere i costi nei momenti di calo della domanda.
La necessità di elasticità si avverte sempre di più all’interno di tutti i settori, sospinta dalle nuove attitudini imposte dall’affermazione del modello E-Commerce, ma anche dalla crescente disponibilità di informazioni riguardanti natura e volume del flusso derivanti dalla dilagante digitalizzazione del settore e dai dettami ormai imposti da ciò che viene definita Supply Chain 4.0.
La questione è strettamente legata all’aspetto previsionale, allo sfruttamento del sempre crescente flusso informativo riguardante volume da distribuire, e prevede una stretta interconnessione tra gli aspetti gestionali e quelli operativi dell’attività logistica.
Le attività di Supply Chain, dei i costi loro correlati, sempre di più in futuro dovranno assecondare le fluttuazioni della domanda al fine di evitare costose situazioni di overstock, così come le purtroppo attuali rotture degli stessi, garantendo la scalabilità di costi ed operazioni di gestione.
L’adeguamento di questo concetto alle normative localmente vigenti è il tema attualmente dibattuto, dato che la teoria prevedrebbe un’elasticità nella gestione del personale che difficilmente può rientrare senza forzature nel panorama legislativo attuale.
è facile immaginare che, senza sostanziali modifiche normative riguardo alla contrattualistica di settore, l’ottenimento di questo effetto non potrà prescindere dal ricorso massivo all’outsourcing ed al supporto di risorse e uomini, possibilmente preparati ed già addestrati al ruolo, per integrare le unità stabilmente presenti nella gestione ordinaria delle attività di approvvigionamento.
I requisiti di una logistica elastica
Il concetto di logistica elastica è di definizione piuttosto recente.
Questo perché il progresso tecnologico è l’elemento fondamentale dal quale scaturisce la reale possibilità di avere una gestione di questo tipo per le proprie operazioni.
Il primo requisito di una logistica elastica è quindi la forte permeazione delle novità tecnologiche nell’impianto di distribuzione attrezzato.
I TMS (Transportation Management Systems) sono piattaforme logistiche che utilizzano la tecnologia per aiutare le aziende a pianificare, eseguire e ottimizzare il movimento fisico dei prodotti, assicurandosi che la spedizione sia conforme agli obiettivi qualitativamente prefissati e che la documentazione relativa al flusso distribuito sia ricca, completa e disponibile puntualmente.
Questo tipo di sistema fa spesso parte di un contesto più ampio di gestione della supply chain. Un TMS fornisce visibilità sulle operations di trasporto quotidiano, informazioni e documentazioni sulla conformità commerciale e garantisce la consegna tempestiva delle merci.
La crescente disponibilità di informazioni garantita dai famigerati Big Data (termine inflazionato ma pertinente) e la loro corretta analisi (e non lo sterile accumulo) consentirà previsioni sempre più esatte riguardo ai volumi futuri e alle stagionalità da affrontare. I dati imprecisi od obsoleti possono vanificare le analisi più approfondite, compromettendo l’elasticità della logistica e la sua scalabilità. Risulta quindi fondamentale che il flusso informativo a corredo del volume da distribuire sia preciso, puntuale, tempestivo e qualitativamente ineccepibile affinché il processo ed il modello operino correttamente.
Attraverso l’uso dei Big Data nel settore logistico si riduce il rischio di carenza o eccedenza di merci in magazzino (riducendo le scorte approssimativamente dal 20 al 30%) con una migliore ripartizione delle risorse ed inoltre si migliorano i processi di customer service, offrendo un servizio mirato e specifico per ciascun cliente.
L’utilizzo delle IA nelle logistiche predittive
L’Intelligenza Artificiale aiuta e aiuterà sempre di più ad effettuare previsioni esatte sulla base di questo patrimonio informativo. Le previsioni orbiteranno intorno a tre aree fondamentali: rischi, costi e volume della domanda. I WMS (Warehouse Management Systems) del prossimo futuro sempre di più utilizzeranno i big data ed attraverso meccanismi di apprendimento automatico saranno in grado di fornire proiezioni esatte definite sulla base dell’esperienza pregressa.
Un’indagine realizzata da Google nel 2021 ha rivelato che l’Italia sarebbe il paese nel quale è più diffuso l’utilizzo di tecnologie innovative nel settore manifatturiero (con un 80% di utilizzo delle IA rispetto al 64% della media globale). La medesima indagine rivela che l’Intelligenza Artificiale è adoperata per ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento (nel 36% dei casi), per gestire il rischio (36%) e l’inventario (34%).
Numerosi sono i vantaggi: corrieri e aziende logistiche riescono a ridurre le scorte fino al 75%, tagliare i costi amministrativi dell’80% oltre ad alleggerire i costi di deposito dal 15% al 30%.
A seguito dell’impatto del covid-19 sulle catene di approvvigionamento mondiali, il 78% dei manager ha dichiarato di voler potenziare gli investimenti in Intelligenza Artificiale, ritenendoli necessari per rendere la Supply Chain più resiliente durante scenari di instabilità estrema.
L’AI permette infatti di predire i rischi, i trend e lo stato reale della domanda. Consente inoltre di analizzare gli scenari producendo proiezioni “what-if”, di simulare stress test, e di riconfigurare automaticamente i network a fronte di minacce.
Articoli di Gianpaolo Albertoni su LogisticaEfficiente
