Il nuovo paradigma Logistica 4.0 a supporto dei processi logistici
Marco Ardolino, Laboratorio RISE, Università degli Studi di Brescia
Andrea Bacchetti, Laboratorio RISE, Università degli Studi di Brescia
Nicola Milani, Università degli Studi di Brescia
Il concetto di “Industria 4.0”, molto diffuso negli ultimi anni sia in ambito accademico sia ancor più in quello manageriale e aziendale, viene introdotto per la prima volta nel 2011 ad Hannover, in Germania, durante l’annuale fiera riguardante lo sviluppo dell’industria manifatturiera tedesca.
Nel corso degli anni infatti, l’evoluzione del paradigma si è concretizzata nel momento in cui il modello 4.0 si è espanso sino ad inglobare altre aree aziendali, quelle non direttamente produttive, come ad esempio gli uffici tecnici, la ricerca e sviluppo, ma anche vendite, marketing, gli acquisti e, soprattutto, la logistica. In questo senso si parla quindi di “Impresa 4.0”, non più e non solo di “Industria”, diventando poi “Value chain” 4.0.
Il processo logistico sta diventando sempre più oggetto di innovazione ed investimenti in tecnologia da parte delle aziende manifatturiere Italiane ed estere. Per questo motivo è dunque possibile affermare la nascita di un nuovo paradigma, strettamente collegato a quello di Industria 4.0, ovvero il paradigma “Logistica 4.0”
La Logistica 4.0 si inserisce nel contesto del paradigma 4.0 attraverso l’introduzione e l’applicazione al mondo della logistica e della supply chain di nuovi sistemi di stoccaggio, sistemi di movimentazione e modalità̀ di trasporto. Le parole chiave di questa innovazione sono automazione, interconnessione e integrazione.
Il mondo della logistica si trova quindi di fronte a nuove sfide nell’Information Technology: la rapida divulgazione delle informazioni riguardanti il tracciamento e la rintracciabilità di beni e prodotti ha la medesima importanza della domanda di integrazione dei servizi digitali all’intera filiera logistica. Sulla base di questi presupposti, si rende quindi necessario cambiare il modo di fare logistica, mettendo i dati al centro del processo attraverso il monitoraggio in tempo reale dei prodotti e del loro posizionamento, la riduzione dei tempi di consegna, l’efficientamento dei processi di magazzino e il miglioramento nell’accuratezza dei processi di pianificazione.
Gli effetti si percepiscono lungo tutta la supply chain, passando dal livello operativo (logistica di magazzino e logistica dei trasporti) fino ad un livello più tattico e strategico. Per andare incontro a questa domanda, la logistica 4.0 deve agire e comunicare in modo più interattivo, più veloce, più sicuro e più affidabile; questo aspetto rende la logistica ancora più importante per l’economia nel suo complesso, ed il suo ambito di responsabilità è in continua crescita.
Oltre alle tecnologie, la necessità di una maggiore integrazione tra i vari attori coinvolti nella filiera logistica quali aziende, operatori logistici e trasportatori, richiede sempre più l’adozione di un modello basato su piattaforma in cui tutti gli utenti siano coinvolti e possano comunicare facilmente ed in tempo reale. A questo si unisce una necessaria ridefinizione di quelle che sono le competenze per poter governare i processi aziendali che saranno supportati dalle nuove tecnologie digitali.
Come noto, la nuova visione della Logistica 4.0 comporta l’utilizzo di tecnologie digitali a supporto dei vari processi. L’utilizzo di sensori e attuatori del mondo Internet of Things (IoT) favorisce la raccolta e l’analisi di una grande mole di dati certi ed oggettivi, dai quali vengono estrapolate informazioni utili per gestire e semplificare i processi in tutti i punti cruciali della catena del valore. Questi dati possono riguardare il posizionamento delle merci, il tracking ma anche le condizioni atmosferiche a cui sono sottoposte i prodotti movimentati (soprattutto per il settore alimentare dove i prodotti devono rimanere in un ambiente a temperatura controllata).
Una volta raccolta questa grande quantità di dati, entrano in gioco i cosiddetti “analytics”, ossia il complesso delle tecniche e degli algoritmi necessari per estrarre dai dati delle informazioni utili, da cui ricavarne un valore. L’utilizzo di tecnologie avanzate quali l’artificial intelligence promette inoltre un notevole miglioramento sia nella pianificazione, sia soprattutto nel processo di previsione della domanda con metodi innovativi che possono tenere contro di diversi dati aziendali e di contesto.
Infine, un’ulteriore tecnologia che promette di apportare benefici, ma ancora poco applicata in questo contesto, è la blockchain. Il suo utilizzo, molto diffuso nell’ambito della finanza e delle criptovalute, può avere ripercussioni molto positive per gli acquisti, grazie allo strumento degli smart contract, e anche per la tracciabilità delle merci.
