Il data mining nella logistica 4.0

Il data mining (o l’estrazione di dati) è l'analisi di grandi volumi di dati il cui obiettivo è identificare modelli e tendenze per rivelare informazioni utili che supportino la presa di decisioni nelle aziende.

Il data mining può aiutare le imprese a comprendere il comportamento dei loro processi e dei loro cicli operativi (inclusa la logistica) e prendere decisioni che migliorino le prestazioni aziendali.

Cos’è il data mining?

Il data mining comprende il processo computazionale di identificare tendenze, regole, modelli nascosti o altre informazioni preziose a partire dall'analisi di grandi insiemi di dati. Conosciuto anche con l'acronimo KDD (knowledge discovery in data), la rilevanza del data mining è aumentata negli ultimi anni a causa della crescita delle tecnologie di stoccaggio dei dati (big data), dell'intelligenza artificiale e dell'automazione robotica dei processi.

Il termine data mining viene spesso confuso, dagli inesperti, con la tecnologia dei big data. Entrambi i termini si riferiscono a concetti relazionati tra loro ma, in realtà, differenti. I big data si riferiscono a insiemi di dati così grandi e complessi da richiedere applicazioni informatiche per essere elaborati. Il data mining fa un ulteriore passo avanti: riguarda l'attività di revisione di quell’enorme volume di dati per rilevare regole o schemi nascosti a occhio nudo.

Per capire come funziona il data mining, è fondamentale comprendere la relazione che esiste tra questo metodo di analisi e tecnologie come l'intelligenza artificiale o il machine learning. I sistemi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico impiegano tecniche di data mining per interpretare il comportamento delle macchine e creare soluzioni a partire dalle regole e dai modelli identificati nei dati. Di fatto, come sottolinea la pubblicazione della Società di Consulenza nordamericana Deloitte, Algorithm insights, il data mining è limitato alla categoria delle tecnologie cognitive, ovvero quelle tecnologie che facilitano l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale (che comprende il machine learning).

Il data mining include il processo di analisi ed estrazione delle conoscenze nascoste e processabili da grandi fonti di dati immagazzinate in diversi formati. Come descrive Ian Witten, professore emerito di scienza computazionale, nel suo libro Data mining, practical machine learning tools and techniques: “Il data mining è l'estrazione di informazioni implicite, prima sconosciute e potenzialmente utili dai dati. L'idea è di progettare programmi informatici che analizzino automaticamente le basi di dati, cercando regolarità o schemi. I modelli, se venissero trovati, sarebbero probabilmente generalizzati per fare previsioni accurate sui dati futuri”.

Il data mining consente di migliorare il processo decisionale in tutti i campi di azione di un'azienda. I metodi di estrazione automatica dei dati permettono di organizzare e filtrare le informazioni per trasformarle in conoscenze rilevanti che aiutano in determinati campi a rilevare frodi (finanza), prevedere la domanda (commerciale e marketing) o a identificare colli di bottiglia (industria e logistica), tra molte altre applicazioni.

Applicazione del data mining nella logistica

La logistica potrebbe essere uno dei settori più beneficiati dal consolidamento del data mining. Il rilevamento automatico dei modelli in cicli operativi quali il ricevimento, la preparazione o i resi degli ordini potrebbe contribuire alla previsione della domanda di stock o al controllo dell’inventario. 

David L. Olson, professore di Supply Chain Management and Analytics nell'Università del Nebraska, nel suo articolo accademico A review of supply chain data mining publications, afferma che il data mining è già una realtà nella supply chain: “I cicli operativi della supply chain hanno fatto affidamento sulle più comuni analisi di data mining di predizione e di classificazione (per includere l’elaborazione di profili di clienti e il rilevamento delle frodi) in ambito aziendale. Ciò implica l'uso di sistemi di data mining come, ad esempio, la regressione logistica, gli alberi decisionali e le reti neurali".

Secondo l'autore, il data mining avrà un impatto crescente sulla logistica: “L'applicazione di questa tecnologia informatica per misurare aspetti importanti della supply chain e analizzare questi dati per prendere decisioni migliori continuerà a crescere”.

Oltre alla presa di decisioni nella gestione dell'inventario, il data mining potrebbe incrementare le prestazioni in fasi logistiche come il consolidamento del carico. Così evidenziano i ricercatori dell'École Polytechnique de Montréal (Canada), Bruno Agard e Zineb Aboutalib. Nella loro analisi Improvement of freight consolidation with a data mining technique, gli autori affermano: “L'applicazione di regole di associazione nello sviluppo di strategie di consolidamento permette di ridurre il numero delle consegne. A sua volta, questo metodo potrebbe anche incrementare il numero di ordini consegnati dallo stesso veicolo o alla stessa destinazione, riducendo così i costi di trasporto e l'impronta di CO2”.

Data mining: alla ricerca dell’efficienza logistica

Il controllo, l'elaborazione e la gestione dei dati sono essenziali per individuare errori e inefficienze in un magazzino o in un centro di produzione. Le tecniche di data mining semplificano l'elaborazione di migliaia di dati prodotti in un magazzino intelligente, identificando tendenze nascoste a occhio nudo. Queste informazioni consentono al Responsabile della Logistica di prendere decisioni più accertate e precise, in base alle effettive prestazioni del magazzino. 

Nella logistica, dove è sempre più comune monitorare le prestazioni in base ai dati generati nel magazzino, un software di gestione magazzino come Easy WMS svolge un ruolo determinante nella gestione del magazzino. Se sei interessato a trasformare il gran volume di dati prodotti nel tuo magazzino in informazioni utili, non esitare a contattarci. Un nostro esperto ti consiglierà la soluzione digitale perfetta per la tua installazione.