Dati nella logistica: un vantaggio competitivo

I dati nella logistica sono un elemento chiave per gestire la supply chain in modo efficace. Le aziende hanno bisogno di strumenti che consentano loro di avere un maggiore controllo sulle proprie operazioni. Disporre di informazioni affidabili e aggiornate non solo facilita il coordinamento tra gli attori coinvolti e la visibilità dei processi, ma ottimizza l'efficienza, riduce gli errori e accelera l'adattamento al mercato.

In questo articolo scopriremo l'importanza dei dati nella logistica, i tipi di dati presenti nella supply chain, le soluzioni per la loro integrazione e alcuni esempi pratici.

Importanza dei dati nella logistica

I dati nella logistica sono diventati un asset, poiché consentono di disporre delle conoscenze necessarie per delineare diversi scenari e prendere decisioni più informate. Raccogliere e analizzare informazioni utilizzabili e di qualità a partire da grandi quantità di dati o big data è più importante che mai, perché offre alle aziende un vantaggio competitivo. Tuttavia, disporre di un volume maggiore di dati non si traduce sempre in decisioni migliori, poiché il loro valore dipende in larga misura dalla qualità, dall'affidabilità e dalla coerenza. Pertanto, le aziende della supply chain con accesso a dati storici e in tempo reale possono anticipare le tendenze, identificare modelli e correlazioni e migliorare i propri risultati.

L'analisi dei dati della supply chain apporta molteplici benefici alle organizzazioni. Tra questi rientrano l'ottimizzazione dell'inventario, la pianificazione dei percorsi di picking e trasporto, il monitoraggio delle prestazioni e la possibilità di utilizzare tutte queste informazioni per apportare miglioramenti e aumentare la soddisfazione del cliente. Secondo IBM, le organizzazioni necessitano di una qualità elevata dei dati e di un solido sistema di governance per connettere la trasformazione digitale in tutta l'azienda e ottenere un maggiore valore dalle informazioni proprie e dall'ecosistema.

Quali tipi di dati sono presenti nella supply chain?

I dati nella logistica e nella supply chain possono essere classificati in tre grandi categorie: i dati master, che definiscono gli elementi centrali dell'operatività; i dati transazionali, che raccolgono l'attività quotidiana; e i dati esterni, che forniscono contesto e consentono di anticipare i cambiamenti nell'ambiente circostante. Questi dati possono provenire sia da sistemi interni di gestione sia da fonti esterne o dispositivi connessi. Nel complesso, costituiscono un modello strutturato in cui le informazioni sono organizzate e correlate per offrire una visione completa della supply chain.

Da un punto di vista più operativo, i dati nella logistica comprendono diversi ambiti, tra cui spiccano:

• Inventario. Si riferiscono a questioni come i livelli di stock, le ubicazioni, i lotti o le scadenze dei prodotti.
• Domanda e vendite. Dati associati a ordini, dati storici sulle vendite e previsioni, indispensabili per pianificare l'attività e adeguare le risorse.
• Operazioni. Sono le informazioni relative ai processi del magazzino e a indicatori come la produttività o l'efficienza.
• Trasporto. Comprendono l'organizzazione dei percorsi, i tempi di consegna e lo stato delle spedizioni.
• Fornitori. Raccolgono aspetti come i tempi di approvvigionamento, la qualità del servizio e il grado di rispetto degli accordi.
• Tracciabilità. Facilitano il monitoraggio del prodotto e delle materie prime lungo tutta la supply chain.

Soluzioni per l'integrazione dei dati nella supply chain

L'integrazione dei dati logistici si basa sulla connessione di diversi sistemi e fonti, che consente di centralizzarli e garantirne la coerenza in tutta la supply chain. In questo processo, ogni strumento acquisisce e gestisce diversi tipi di dati che, una volta unificati, offrono una visione globale e in tempo reale delle operazioni.

I sistemi di gestione svolgono un ruolo cruciale nella raccolta e nel trattamento dei dati nella logistica. Quando sono collegati tra loro, soluzioni come i WMS, gli ERP o i TMS favoriscono lo scambio di informazioni, assicurando che i dati fluiscano continuamente tra i diversi processi logistici:

• Sistemi di gestione del magazzino (WMS). Raccolgono dati di inventario, ubicazioni, movimenti di stock e preparazione degli ordini. Integrandosi con altri sistemi, sincronizzano le informazioni del magazzino con il resto delle operazioni e migliorano la tracciabilità in tempo reale.
• Sistemi ERP. Le piattaforme ERP o Enterprise Resource Planning centralizzano le informazioni aziendali, dai dati amministrativi e finanziari a quelli derivanti da ordini, acquisti o fornitori. La loro integrazione con i sistemi logistici consolida la coerenza tra la gestione operativa e la pianificazione aziendale.
• Sistemi di esecuzione del magazzino (WES). Gestiscono dati relativi all'attività dei sistemi automatici, come flussi di lavoro, assegnazione delle attività o prestazioni.
• Sistemi di controllo del magazzino (WCS). Elaborano dati provenienti da apparecchiature automatizzate come trasportatori o trasloelevatori in tempo reale e li trasmettono ai livelli superiori per eseguire gli ordini in modo efficiente.
• Sistemi TMS. I Transport Management Systems pianificano tutti i processi logistici relativi al trasferimento delle merci, via terra, mare o aria. Gestiscono dati relativi a percorsi, spedizioni, tempi di consegna e costi di trasporto. La loro integrazione con il resto dei sistemi sincronizza la distribuzione con lo stato dell'inventario e la domanda.

Per garantire l'affidabilità degli indicatori, le aziende possono affidarsi a un software specializzato e a tecnologie che integrano l'intelligenza artificiale. L'uso di strumenti di supply chain analytics sistematizza l'interpretazione di tutti questi dati, trasformandoli in informazioni utili per identificare tendenze, anticipare problemi e ottimizzare il processo decisionale.

Strategia per la gestione dei dati logistici

La società di consulenza McKinsey avverte che, di fronte alla crescente complessità delle supply chain, le aziende hanno bisogno di una visibilità basata sui dati, di capacità di analisi più rapide e di un'automazione delle informazioni più intelligente per rafforzare la propria resilienza.

Per evitare una gestione caotica e ottenere una corretta integrazione dei dati nella logistica, le aziende devono affrontarne il trattamento da una prospettiva strategica basata su diversi pilastri:

• Definizione degli obiettivi. Stabilire obiettivi chiari e misurabili, allineati alla strategia aziendale, orienta l'uso dei dati ed evita una gestione disorganizzata o priva di finalità.
• Collaborazione tra le diverse aree. Il coordinamento tra i team interni, i fornitori e i clienti facilita l'accesso ai dati rilevanti e la visibilità della supply chain.
• Integrazione e qualità dei dati. Unificare le informazioni provenienti da sistemi diversi, standardizzarle ed eliminare le duplicazioni è fondamentale per garantirne l'affidabilità e un corretto processo decisionale.
• Implementazione dell'infrastruttura tecnologica. Disporre di programmi scalabili e sicuri consente di archiviare grandi volumi di dati nella logistica in modo efficiente.
• Analisi e miglioramento continuo. L'uso di strumenti analitici trasforma i dati in conclusioni utilizzabili per ottimizzare i processi logistici.

Esempio di gestione dei dati logistici

L'uso strategico dei dati nella logistica migliora l'efficienza e la tracciabilità in numerosi settori. Di seguito sono riportati alcuni esempi in contesti reali:

Settore alimentare

L'analisi della supply chain aiuta le aziende del settore alimentare e delle bevande a risolvere numerose sfide. La tracciabilità dei prodotti lungo l'intero processo — dalla preparazione alla consegna — garantisce livelli più elevati di sicurezza e qualità degli alimenti. Ciò è particolarmente importante in un contesto in cui i consumatori richiedono sempre più informazioni sull'origine e sulla composizione degli alimenti.

Un esempio è il fornitore logistico Sud-Fresh, specializzato in prodotti alimentari. L'azienda ha installato il software di gestione magazzino Easy WMS di Mecalux per coordinare centinaia di referenze a diverse temperature. Grazie alla digitalizzazione, dispone di una tracciabilità completa dalla ricezione alla spedizione, con dati centralizzati che ottimizzano l'operatività e garantiscono la sicurezza alimentare.

Settore sanitario e farmaceutico

Nei settori sanitario e farmaceutico, la gestione dei dati è essenziale per garantire l'autenticità dei prodotti e la continuità delle forniture. La tracciabilità completa e il monitoraggio in tempo reale assicurano il rispetto delle normative vigenti, riducono gli errori operativi e tutelano la sicurezza nella consegna degli ordini.

Il grossista di dispositivi medici Medis-M ha implementato Easy WMS per registrare la propria merce e supportare la preparazione rapida e senza errori di oltre 2.000 ordini mensili. Easy WMS conosce tutti i dettagli di questi prodotti distribuiti in Slovenia e comunica all'ERP aziendale i movimenti di ogni articolo in tempo reale.

Da parte sua, il gruppo farmaceutico belga EPC Familia ha modernizzato la propria logistica con Easy WMS per gestire oltre 13.000 referenze di prodotti farmaceutici e parafarmaceutici. Con un volume di due milioni di ricette gestite all'anno, l'azienda prepara fino a 24.000 righe d'ordine al giorno e rifornisce, tra gli altri, un centinaio di farmacie in Vallonia; per questo, la corretta distribuzione dei suoi prodotti è fondamentale.

Una strategia logistica "data driven"

La digitalizzazione costituisce l'asse portante delle organizzazioni data-driven. Attraverso tecnologie come il big data e l'intelligenza artificiale, le aziende possono gestire grandi volumi di informazioni, analizzarle in profondità e identificare modelli e tendenze, trasformando i dati in conoscenze utili per le operazioni e il processo decisionale.

In questo senso, l'uso di questi strumenti favorisce l'automazione dei processi, aumentando l'agilità e la capacità di risposta della supply chain. Di conseguenza, i dati si trasformano in conoscenze utilizzabili che favoriscono l'ottimizzazione delle operazioni e rafforzano la competitività delle aziende, consolidandosi come pilastro fondamentale della gestione logistica.