L’applicazione dei nuovi strumenti analitici per la gestione evoluta dei magazzini in una Supply Chain estesa (dal fornitore al cliente finale)
TESISQUARE parteciperà come Sponsor all'evento gratuito organizzato da LogisticaEfficiente a Milano il 22/11/2018.
Ridurre i costi delle materie prime e le tasse sull’export così come aumentare l’efficienza di alcuni processi, come l’approvvigionamento della merce e la consegna dei prodotti finiti è finalmente possibile grazie all’implementazione di strumenti analitici evoluti come Big Data, Analytics e Blockchain.
Il fatto però che sia possibile non significa che l’applicazione di questi sia la quotidianità nel settore della logistica (e non solo); lo evince da uno studio svolto da Adecco in cui si evince che solo l’11,90 % delle aziende italiane conoscono approfonditamente la tecnologia Big Data.
E’ tempo quindi per le aziende logistiche italiane di concepire una nuova gestione del magazzino, una gestione evoluta, facendosi aiutare dalle tecnologie moderne per individuare quei differenziali che migliorano l’efficienza dei processi principali all’interno del Centro Distributivo (es. ottimizzazione del layout e degli spazi).
La logistica, infatti, è uno di quei settori caratterizzati da una produzione di dati gigantesca, dati (macro e micro) che derivano dalla gestione quotidiana di grandi flussi di merci; dimensioni del pallet, peso del pallet, data di consegna prevista, scadenza, provenienza, certificazioni sono solo alcuni esempi. Questa mole di dati è fondamentale poiché, sulla base di una corretta interpretazione, si possono dedurre tendenze di mercato future e creare nuovi modelli di business. Insomma, creare nuove strategie per dare una spinta e sviluppare il proprio business aziendale.
Tutte quelle aziende che gestiscono problematiche correlate al WMS (Warehouse Management System) ed al CPFR (Picking Layout Optimization, Promotional Demand Forecasting, Collaborative Replenishment etc.) sono fortemente coinvolte poiché, grazie a strumenti di previsione ed ottimizzazione basati sulla gestione di grosse ed eterogene moli di dati, possono:
- Migliorare la Customer Experience del cliente;
- Ridurre i rischi e i costi aziendali;
- Ridurre gli errori e aumentare la flessibilità, implementando strategie a costi contenuti;
- Ottimizzare la visibilità del magazzino lungo la Supply Chain estesa;
- Migliorare la gestione ed i carichi di lavoro del personale dipendente con un conseguente aumento di produttività;
- Superare le complessità legate alla previsione della domanda, alla stagionalità di alcuni prodotti e alle promozioni.
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Milano, 22/11/2018
MAGAZZINO 2020: UNO SGUARDO SU UN FUTURO NON TROPPO LONTANO
All'evento parteciperanno, come relatori, principali aziende che da anni sono leader nell'ambito della supply chain.
