Analisi dati logistica: il ruolo nella supply chain

L'analisi dei dati ha fatto molta strada da quando è nata, passando da strumento descrittivo ad asset strategico per le aziende. Uno dei settori in cui sta segnando una nuova era è proprio quello della logistica.

Il mondo della logistica produce ogni giorno una grande quantità di dati, dalle attività di magazzino alle consegne ai clienti finali, ma solo le aziende che sono dotate degli strumenti necessari per raccogliere e analizzare questi dati possono davvero ottenere un vantaggio competitivo.

In questo articolo esploreremo l'impatto dell'analisi dei dati nella supply chain e, più in particolare, nella logistica e come le aziende stanno guidando l'innovazione e il processo decisionale grazie al suo potenziale di trasformazione.

Cos'è l'analisi dati?

L'analisi dati è il processo di estrazione ed esame di grandi database per scoprire pattern di comportamento grazie a metodi statistici, matematici, econometrici, simulazioni e tecniche di ottimizzazione. L'obiettivo è quello di aiutare le aziende a risolvere problemi complessi, migliorare il loro processo decisionale e consentire loro di prevedere le tendenze future.

L'evoluzione dell'analisi dati

In passato, le aziende si affidavano all'analisi descrittiva per ottenere informazioni sulle loro prestazioni storiche. Tuttavia, sono emerse forme di analisi più sofisticate, come l'analisi prescrittiva e predittiva, entrambe notevolmente migliorate dall'integrazione del machine learning e dell'intelligenza artificiale.

Come l'analisi dati logistica sta cambiando il settore 

L'impatto dell'analisi dei dati nel settore della logistica è immenso, soprattutto perché la gestione della logistica e della supply chain (LSCM) è complessa e particolarmente soggetta a inefficienze e sprechi inutili: ritardi logistici, rotture di stock, rotte di spedizione sbagliate, richieste fluttuanti dei clienti e impennate dei costi... solo per citarne alcune.

Integrando i Big Data Business Analytics (BDBA) e l'analisi avanzata dei dati, le aziende possono diventare più adattabili e trasparenti, oltre che coordinate nelle loro operazioni. 

Ad esempio, mentre i clienti potrebbero non chiedersi mai quale sia il percorso degli occhiali che indossano, gli esperti di logistica che lavorano con il rivenditore di occhiali devono seguire meticolosamente ogni passaggio. In questo senso, l'utilizzo dei dati rende il processo più rapido e accurato. Infatti, esaminando le vendite passate, i rivenditori possono capire le tendenze relative al loro settore e prevedere le fluttuazioni della domanda. Questa strategia è nota come previsione della domanda e garantisce che i materiali, i prodotti e le operazioni di distribuzione siano perfettamente allineati alla domanda del mercato, migliorando così l'efficienza operativa e la soddisfazione dei clienti.

In breve, grazie all'analisi dei dati, le aziende sono in grado di prendere decisioni complesse per quanto riguarda l'approvvigionamento, la progettazione delle reti della supply chain, le operazioni logistiche quotidiane, la pianificazione della domanda, la programmazione e la gestione delle scorte.

4 tipi di analisi dati

Nella logistica e nella gestione della supply chain, ci sono diversi tipi di analisi dei dati da considerare.

Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva utilizza i dati per descrivere le tendenze e le relazioni tra le aree di lavoro: ad esempio le prestazioni della supply chain o i livelli di inventario in un magazzino. L'analisi descrittiva consente alle aziende di ottenere preziose informazioni logistiche sui diversi aspetti della supply chain e sul suo andamento. 

Analisi diagnostica 

L'analisi diagnostica utilizza i dati per identificare un problema della supply chain che potrebbe essere la causa di un ritardo nelle spedizioni o di mancate vendite. 

Analisi predittiva

L'analisi predittiva utilizza i dati e il machine learning per prevedere eventi futuri, come la domanda di mercato o potenziali interruzioni. Questo è essenziale per essere preparati alle fluttuazioni stagionali della domanda e per prendere decisioni tempestive sul rifornimento delle scorte. 

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva utilizza i dati per consigliare una linea d'azione, ad esempio il percorso migliore per un corriere o i livelli di inventario ottimali da mantenere.

I vantaggi dell'analisi dati per logistica e trasporto 

Migliore gestione dell'inventario

Gestire l'inventario in modo accurato ed efficace, senza incorrere in problemi di scorte in eccesso o in difetto, è una delle principali sfide per le aziende. Infatti, questi eventi comuni, ma spiacevoli, sono le cause principali della perdita di vendite e dell'aumento dei costi di stoccaggio. In questo contesto, l'analisi dei dati si rivela uno strumento potente, che consente alle aziende di sfruttare i dati storici delle vendite e di prevedere la domanda del mercato.

Questo trasforma una sfida gestionale in un'opportunità, in quanto le aziende possono regolare i livelli di inventario in modo proattivo o ordinare in anticipo la giusta quantità di scorte, con conseguente miglioramento delle strategie di marketing e vendite, una gestione ottimizzata delle risorse e una maggiore efficienza operativa. 

Costi operativi più bassi

I dati possono mettere in luce le inefficienze presenti sull'intera catena di approvvigionamento come ritardi degli ordini o giacenze non necessarie. Questo significa che sono in grado di identificare le aree a basse performance o con margine di miglioramento in termini di costi o velocità di esecuzione delle attività. 

Migliore gestione del rischio e individuazione delle opportunità 

Identificare i rischi e le opportunità prima che si presentino non è una magia, ma un'attività basata sui dati.

L'analisi dei dati applicata al settore della logistica consente di pianificare a lungo termine e di anticipare gli eventi. Ad esempio, i dati possono fornire una migliore comprensione delle aree della catena di approvvigionamento le cui prestazioni devono essere migliorate. In altre parole, possono mitigare il rischio che si trasformino in vere e proprie interruzioni, consentendo alle aziende di preparare in anticipo piani di riserva.

I dati possono inoltre rivelare tendenze non immediatamente visibili, consentendo ai marchi di introdurre prodotti in anticipo rispetto alla concorrenza.

Dati in tempo reale 

La trasparenza e la visibilità completa di tutti i processi della supply chain sono la spina dorsale di operazioni logistiche di successo. Se in passato questa sembrava una sfida insormontabile, oggi è diventata una realtà vantaggiosa.

Grazie agli insight sui dati in tempo reale che facilitano il tracciamento e il monitoraggio dei processi, le aziende hanno accesso immediato ai dati critici, possono anticipare le interruzioni di servizio, ottimizzare le attività e garantire operazioni logistiche più efficienti e flessibili. Questo va a vantaggio sia dell'azienda che dei clienti!

Una logistica più sostenibile grazie all'analisi dati

Anche l'analisi dei dati svolge un ruolo fondamentale nel promuovere la sostenibilità all'interno dell'industria logistica, infatti consente di ottimizzare i percorsi di trasporto. Ciò si traduce in tempi di consegna più rapidi o consegne in bulk, minimizzando l'uso delle risorse, ottimizzando gli spostamenti e riducendo così in modo significativo l'impatto ambientale delle operazioni logistiche. 

Il futuro dell'analisi dati logistica

Quanto meglio un'azienda è in grado di eseguire le analisi della supply chain e della logistica, tanto meglio è preparata per il futuro. Infatti, è questo che rafforza la stabilità e la sostenibilità a lungo termine dell'azienda.

Le 5 "C" dell'analisi dati per la supply chain 

Secondo Simon Ellis, per prosperare nel mercato odierno e produrre efficaci analisi della supply chain del futuro, le catene di approvvigionamento devono subire una profonda trasformazione digitale, conforme alle cinque "C".

Le caratteristiche principali dell'ottimizzazione della supply chain sono la connessione, la consapevolezza informatica, l'abilitazione cognitiva e la completezza. Ecco cosa significa in dettaglio ciascuna delle cinque C.

Connessa

La catena di approvvigionamento moderna e "pensante" integra una gamma diversificata di fonti di dati, tra cui i social media, gli strumenti business-to-business (B2B) e i dispositivi Internet of Things (IoT).

Collaborativa

Le moderne catene di approvvigionamento digitalizzate dovrebbero essere interconnesse, garantendo la comunicazione e la condivisione delle informazioni più efficienti tra tutti i reparti interessati, dai fornitori all'assistenza clienti. 

Cyber-consapevole

Le catene di fornitura digitali sono più efficienti e interconnesse ma, per questo motivo, anche più vulnerabili agli attacchi informatici. Infatti, le moderne supply chain dovrebbero avere sistemi e database più sicuri per aumentare la protezione dagli attacchi.

Cognitivamente avanzata

L'intelligenza artificiale (AI) sta contribuendo a creare catene di approvvigionamento più smart. La maggior parte delle attività della catena di approvvigionamento sono in realtà ad autoapprendimento, con informazioni accessibili in tempo reale e automatizzate per ridurre le attività manuali e gli errori umani. 

Crescente

La supply chain smart si adatta e cambia mano a mano che il volume di informazioni a disposizione cresce.

Insight logistici: l'importanza dei KPI

L'ottimizzazione della logistica e il miglioramento delle operazioni della supply chain richiedono una combinazione di monitoraggio dei KPI logistici e di utilizzo di strumenti di analisi dei dati. Le aziende dovrebbero infatti promuovere una cultura del miglioramento supportata da dati, piuttosto che da ipotesi istintuali.

Nel settore della logistica, questo approccio si traduce nella razionalizzazione e nella pianificazione delle attività logistiche sulla base di dati empirici, oltre che nel monitoraggio meticoloso dei progressi di tutti i processi. Solo in questo modo le aziende possono capire se stanno facendo i giusti aggiustamenti verso i loro obiettivi e intervenire tempestivamente, se necessario. 

Se ti stessi chiedendo quali KPI logistici monitorare, ecco alcune metriche essenziali. Non solo è possibile monitorare l'efficienza delle operazioni aziendali e ottimizzare i costi, ma sarà anche possibile mantenere standard di servizio di alta qualità. 

1. Tempo di spedizione: tieni traccia di questo KPI per identificare potenziali problemi nel tuo processo di evasione; 
2. Precisione dell'ordine: questo KPI è utile per capire se ci sono ritardi o inconvenienti nei processi di magazzino;
3. Accuratezza del picking: tieni traccia di questo dato per analizzare la percentuale di ordini raccolti senza incidenti; 
4. Tempo di consegna: ideale per identificare problemi ricorrenti di consegna come indirizzi sbagliati, formattati male o destinatario assente; 
5. Ciclo di pick & pack: traccia questo KPI per capire quanto tempo ci vuole per prelevare e imballare ogni ordine e capire se è abbastanza efficiente. È necessario fissare obiettivi realistici per monitorare e migliorare il tempo di ciclo di prelievo e imballaggio in base al numero totale di ordini e alla disponibilità del personale;
6. Costi di gestione delle scorte: tenere traccia di questo KPI per comprendere i costi legati allo stoccaggio delle scorte invendute. Utilizza strumenti di analisi predittiva per monitorare la domanda e mantenere i costi di gestione delle scorte il più bassi possibile;
7. Costi di magazzino;  
8. Uso di materiali di imballo: ideale per evitare sprechi; 
9. Numero di spedizioni: tieni traccia di questo KPI per capire quanti ordini vengono spediti dai tuoi magazzini; 
10. Accuratezza dell'inventario: ideale per evitare overstock o rotture di stock;
11. Turnover dello stock: per capire quante volte viene venduto l'intero inventario, informazione che indica se la pianificazione dell'inventario è sufficientemente accurata;
12. Rapporto inventario-vendite;.
13. Tempo di ciclo di un ordine: utile per comprendere il tempo impiegato dall'arrivo dell'ordine alla sua spedizione; 
14. Costi di trasporto;
15. Tempo di attesa (dwell time): ovvero il tempo trascorso dai corrieri in magazzino in attesa degli ordini da caricare. 

Conclusioni

L'analisi dati è diventata indispensabile per la logistica, migliorando la previsione e l'affidabilità in questo settore costantemente sfidato dalla necessità di velocità e precisione, oltre che da improvvisi cambiamenti nella domanda di mercato. I dati non solo offrono approfondimenti che consentono alle aziende di diventare più adattabili e competitive sul mercato, ma aprono anche la strada a un futuro più intelligente e sostenibile per l'industria logistica. 

È quindi essenziale dotare l'azienda degli strumenti giusti per raccogliere la grande quantità di dati prodotti quotidianamente e analizzarli adeguatamente.

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