Il passaggio dalla logistica tradizionale a quella integrata è un processo di trasformazione cruciale per le aziende che vogliono rimanere competitive in un mercato sempre più complesso e interconnesso.
In questo processo, le aziende devono affrontare diverse sfide, dalle richieste di automazione e visibilità in tempo reale, all’adattamento alle normative governative, per garantire una gestione logistica efficiente e innovativa.
I passi strategici fondamentali da mettere in atto per passare dalla logistica tradizionale a quella integrata
Il passaggio alla logistica integrata secondo noi richiede investimenti in tecnologia, formazione e collaborazione. I principali passi sono:
- Analisi della situazione attuale: Valutare il sistema logistico esistente e raccogliere dati su flussi di lavoro, tempi e costi.
- Definizione di obiettivi strategici: Stabilire obiettivi chiari come riduzione dei costi e miglioramento della visibilità e integrare strategie sostenibili.
- Digitalizzazione dei processi: Implementare tecnologie come ERP, SCM, TMS e WMS.
- Integrazione dei dati: Creare una visione centralizzata dei dati aziendali per migliorare il coordinamento.
- Collaborazione tra funzioni: Condividere informazioni in tempo reale tra fornitori, produttori e distributori.
- Formazione del personale: Formare il personale sulle nuove tecnologie e processi.
- Monitoraggio e miglioramento: Definire KPI per valutare l’efficacia del sistema integrato.
- Sostenibilità e flessibilità: Adattare la logistica ai cambiamenti di mercato e ridurre l’impatto ambientale.
Le esigenze delle aziende clienti
Oggi le aziende con cui smeup si interfaccia richiedono principalmente tecnologie che migliorino l’efficienza, la visibilità e la sostenibilità della supply chain, con particolare focus su digitalizzazione, automazione e analisi dei dati.
Tra le esigenze principali spiccano la visibilità in tempo reale grazie a tecnologie come RFID e GPS, l’automazione dei magazzini con WMS e robotica.
In particolare:
- Visibilità in tempo reale: Monitorare i movimenti delle merci tramite RFID e GPS, integrando piattaforme collaborative per migliorare il controllo della supply chain.
- Automazione e robotica: Ridurre costi e aumentare l’efficienza nei magazzini con WMS, robot autonomi e magazzini automatici.
- Ottimizzazione dei trasporti: Utilizzare un TMS integrato con la tecnologia di Intelligenza Artificiale che permette di ottimizzare le rotte, valutare i costi dei diversi fornitori, fornire un ETA sempre più accurata in modo da ridurre così i costi di trasporto.
- Sostenibilità: Implementare soluzioni per ridurre le emissioni di CO2 e di carburante, utilizzando veicoli elettrici e sistemi di monitoraggio e di gestione sostenibile dei magazzini.
Analisi dei dati e intelligenza artificiale come strumenti per migliorare la previsione della domanda e l’inventario
L’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale migliorano la previsione della domanda e la gestione dell’inventario attraverso l’utilizzo di algoritmi avanzati di machine learning.
Questi strumenti permettono di analizzare grandi quantità di dati storici per identificare pattern di domanda e prevedere tendenze future, riducendo gli sprechi e migliorando la sostenibilità. L’AI aiuta inoltre a minimizzare le scorte in eccesso e rispondere rapidamente a variazioni improvvise della domanda, garantendo un’ottimizzazione delle risorse e una maggiore competitività aziendale.
