La Data Science e le sue applicazioni nella logistica

La data science o scienza dei dati sta assumendo un ruolo sempre più importante in tutte le attività legate alla supply chain.

Cos’è la scienza dei dati nella logistica?

La data science nella logistica implica l'utilizzo di informazioni provenienti da elementi quali spedizioni, sistemi di gestione magazzino, monitoraggio dei veicoli o geolocalizzazione e ubicazione dei clienti, con il fine di ottimizzare tutti questi processi e ottenere una supply chain più efficiente. La raccolta dei dati per il loro studio successivo offre una conoscenza approfondita dell'attività, favorendo un migliore processo decisionale in ambito aziendale.

Tutti questi aspetti, dalla preparazione e spedizione degli articoli fino al loro trasporto e consumo finale, possono essere studiati dai data scientist o scienziati dei dati. A sua volta, il lavoro di questi professionisti può migliorare la produttività e l'efficienza delle aziende. 

Cosa fa la Data Science nella logistica?

La scienza dei dati è diventata uno strumento fondamentale per ottimizzare le spedizioni, realizzare percorsi di consegna efficienti e, in ultima analisi, avere un'offerta più interessante rispetto a quella delle aziende concorrenti. Ad esempio, il Distributed Order Management System Easy DOM assegna automaticamente i punti di spedizione ideali in base al livello di inventario e alla capacità di lavoro di ciascun centro, per ridurre al minimo i costi e massimizzare i profitti.

Queste sono alcune delle applicazioni della Data Science nel settore della logistica:

• Analisi della previsione della domanda. Se i data scientist prevedono quali risorse saranno necessarie per soddisfare i desideri dei consumatori, sarà possibile fornire la merce richiesta, elaborarla e spedirla quotidianamente, settimanalmente, mensilmente o annualmente.
• Studio dell'efficienza operativa. La scienza dei dati può fornire informazioni preziose sui processi logistici, consentendo ai direttori della supply chain di individuare aree di miglioramento e implementare cambiamenti.
• Gestione dei percorsi. Valutando i tempi necessari per la consegna della merce e i relativi costi, si può trovare il percorso più conveniente e sfruttare al meglio le risorse aziendali.
• Monitoraggio della soddisfazione. Le tecniche di data mining identificano, ad esempio, se un cliente non è soddisfatto dell’attenzione ricevuta, prima che abbandoni il servizio, e possono migliorare la sua esperienza in maniera proattiva.

I vantaggi di applicare la Data Science nella logistica

Ricavare grandi volumi di informazioni e analizzarle tramite algoritmi sviluppati da data scientist offre molteplici vantaggi alle aziende:

• Riduzione dei costi. Analizzando i dati provenienti dall'intera supply chain, si riesce a individuare le aree in cui si può risparmiare. Ciò potrebbe portare a rinegoziare i contratti con i fornitori, a modificare gli imballaggi impiegati finora o a cercare altri metodi di trasporto.
• Ottimizzazione dell'inventario. Individuare quali sono i prodotti obsoleti o con una minore rotazione aiuta a ridistribuire lo spazio che occupano all’interno dell’installazione. Il software di gestione magazzino Easy WMS di Mecalux indica sempre la migliore ubicazione in cui stoccare la merce in base a criteri quali il tipo di articolo, la sua rotazione o il proprietario.
• Visibilità della supply chain. La scienza dei dati, che promuove i migliori strumenti di gestione del magazzino, fornisce una visibilità end-to-end che aiuta a identificare colli di bottiglia, ritardi o inefficienze.
• Gestione dei fornitori. La fluidità della supply chain dipende in larga misura dal lavoro dei fornitori di materie prime e beni. Gli studi dei data scientist possono determinare oggettivamente quali sono i più affidabili, valutarne la produzione e minimizzare i rischi che potrebbero presentarsi.

Tecniche di Data Science per la supply chain

Le organizzazioni più moderne conoscono il valore dell'analisi dei dati e sono preparate a reperire ed elaborare quotidianamente diverse fonti di informazioni. Per fare questo, utilizzano alcune di queste tecniche:

• Analisi predittiva. Impiegano dati storici insieme a informazioni in tempo reale per prevedere comportamenti, tendenze e abitudini, siano essi di singoli individui o relativi al comportamento di macchine o sistemi logistici.
• Machine Learning per l'ottimizzazione dei percorsi. Secondo esperti come il professor Matthias Winkenbach, responsabile della ricerca presso il MIT CTL, l'intelligenza artificiale e il ML presentano un vantaggio unico rispetto ai metodi di ricerca operativa quando si tratta di innovare nella gestione dei percorsi e delle consegne.
• Analitica per la gestione dell'inventario. Avere visibilità in tempo reale di ciò che accade in ogni punto della supply chain evita l’overstock e permette un approvvigionamento più rapido.
• Simulazioni per il processo decisionale. I data scientist usano i digital twin per studiare cosa accadrebbe in diversi scenari e testare le loro ipotesi prima che le aziende effettuino grandi investimenti.

Tendenze nella Data Science per la logistica

Il numero degli strumenti a disposizione per supportare l'elaborazione delle informazioni a beneficio dei professionisti della supply chain continua a crescere:

• Industrial Internet of Things (IIoT). L'uso di dispositivi che operano tramite internet per ricavare dati massimizza l'efficienza dei processi industriali e logistici.
• Analitica avanzata e decisioni autonome. I sistemi dotati di intelligenza artificiale sono in grado di individuare anomalie e apportare alcune modifiche per raggiungere la massima produttività possibile.
• Blockchain. L'implementazione di questa tecnologia consente di registrare i dati delle merci e i contratti durante l'intero processo logistico. 

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