L'Internet of Things (IIoT) che guida i dispositivi tecnologici di ultima generazione permette di collezionare migliaia di dati, arrivando così alla definizione di Big Data: una quantità astronomica di valori, che hanno necessità di essere archiviati e interpretati. Di per sé, infatti, i Big Data sono forme di informazioni che possono essere raccolte dai processi più disparati: dai social network ai database tradizionali, dai sensori di temperatura e movimento ai dispositivi audio/ video/ GPS e così via. 

I Big Data sono una grande opportunità di business. Come possono migliorare il processo logistico distributivo? Ne parliamo in questo articolo.  

Modelli matematici per la logistica.

I Big Data consentono di costruire modelli matematici che comprendono tutti gli step della supply chain: dall'approvvigionamento alla consegna dei prodotti finiti. 

Gli operatori logistici, lavorando su questo genere di modelli, possono individuare dei modi per migliorare l’efficienza dei processi principali (come l’ottimizzazione del layout, degli spazi e del percorso da seguire).

L’analisi dei dati permette inoltre di ottimizzare la gestione delle scorte, riducendo il rischio di incorrere in eccedenze di magazzino o in carenza di merce. Come? Analizzando l’andamento della domanda in relazione a fattori ambientali, periodi dell’anno, trend del mercato e caratteristiche dei percorsi di consegna.

Grandi aziende come Amazon o DHL utilizzano già i Big Data per elaborare le previsioni dei volumi di carico e delle vendite, in modo da poter pianificare con maggiore accuratezza le risorse logistiche necessarie. Migliorando le previsioni della domanda, le aziende possono sostituire le scorte di magazzino con dati e informazioni, e con esse gestire le richieste dei consumatori in modo molto più snello. Analisi condotte in vari settori industriali negli Stati Uniti dimostrano che è possibile tagliare le scorte del 20-30%.

Tramite l’acquisizione di dati proveniente dai sensori e dagli oggetti connessi (IoT) vi è anche la possibilità di effettuare la pianificazione della domanda pressoché in tempo reale.

Tracing & Tracking.

Gli operatori logistici gestiscono quotidianamente grandi flussi di merci, che si possono identificare come generatori di dati: dimensioni e peso dei pallet o dei colli, data di consegna prevista, luogo di provenienza e così via. Questa mole di dati è una risorsa da cui si possono dedurre tendenze di mercato e opportunità di business. L’evoluzione delle tecniche geo-analitiche di mapping e la disponibilità di dati di localizzazione in quantitativi sempre maggiori (tracing e tracking) permette alle aziende di poter effettuare analisi in tempo reale su milioni di dati, visualizzare lo scenario in corso e identificare in modo veramente immediato centinaia di scenari di percorsi di consegna, per poter individuare alla fine quelli che consentono una più efficace ottimizzazione delle tratte e dei costi.

Big Data nella logistica: i vantaggi.

Riepilogando, quindi, il processo logistico distributivo può ottenere numerosi benefici grazie all'acquisizione e all'analisi dei Big Data. Infatti, essi consentono di:

• ridurre i rischi e i costi aziendali nel processo logistico - distributivo;
• ridurre gli errori e aumentare la flessibilità, implementando strategie dall'approccio "live";
• migliorare la customer experience del cliente;
• migliorare la gestione dei carichi e le attività personale in funzione di essi;
• ottimizzare le attività del magazzino. 

In conclusione, l’ottimizzazione delle attività di logistica dovuta all’utilizzo dei Big Data consiste nel miglioramento di una serie di parametri che fino ad oggi era molto difficile tenere sotto controllo: le scorte di magazzino, le condizioni del traffico e l’ottimizzazione dei carichi sono solo alcuni degli aspetti che potranno beneficiare della gran mole di dati raccolti.

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