Il “Machine Learning”, ovvero, abbandonando la terminologia inglese tanto cara al mondo di una certa consulenza, l’apprendimento automatico, si basa sulla tecnologia dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di imparare la metodologia di esecuzione di alcuni processi così da poterli eseguire autonomamente.
L’ingresso nella quarta rivoluzione industriale, quella che ci siamo abituati a chiamare industria 4.0 ma di cui non conosciamo ancora i confini, ne ha sancito la legittimità indicando la tendenza all’automazione come via obbligata per aumentare l’efficienza operativa, migliorare i livelli di competitività e, in generale, offrire servizi maggiormente in linea con le attese della clientela.
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Big Data, flessibilità e velocità
Infatti, le nuove tecnologie che si vanno rendendo disponibili, se da una parte incrementano la capacità delle macchine di connettersi tra loro e comunicare, ad esempio, attraverso l’Internet delle cose (IoT) o delle persone (IoP), dall’altra consentono la raccolta di una grande quantità di dati e informazioni sugli avvenimenti e sui processi e sulla loro storia che possono alimentare idonei algoritmi in grado di supportare i processi decisionali ampliando le possibilità di analisi e velocizzando i tempi di risposta.
L’integrazione di questi fattori, applicato nel campo specifico della logistica, offre la possibilità di tenere sotto controllo l’intera catena di approvvigionamento, personalizzando le soluzioni ed acquistando indubbi vantaggi in flessibilità e velocità operativa.
Inoltre, soprattutto in periodi di turbolenze o di grandi volatilità, può contribuire a risolvere la fase predittiva dell’andamento del mercato e della domanda, aiutando a dimensionare opportunamente i magazzini, evitare pericolose rotture degli stock con conseguente mancanza di merce o il verificarsi del suo opposto che porta ad altrettanto dannosi fenomeni di overstock.
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L’importanza dei dati
L’apprendimento automatico, integrato nella struttura di logistica, come si è detto, si basa sullo sviluppo di algoritmi che devono essere alimentati da un database atto a descrivere i fenomeni, i processi e la loro evoluzione attraverso serie storiche significative.
Ciò presuppone l’estrazione e l’aggiornamento continuo di tali informazioni in modo da garantire l’accuratezza delle analisi.
Acquistano, in questo contesto, una grande importanza i cosiddetti Big Data che, nel settore specifico, possono interessare tutte le informazioni generate nel processo che va dall’ordine sino alla consegna.
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Attraverso di essi, ogni azienda ha la possibilità di rilevare quanto accade, passo dopo passo, nel suo personale percorso logistico, e la loro analisi critica può consentire di individuare i punti di forza e di debolezza predisponendo, nel contempo, le correzioni per rendere più fluido ed efficiente l’intero processo.
Il contributo dei Big Data è poi fondamentale per adeguare caratteristiche del servizio, come tempi di consegna, sue modalità e prezzi di spedizione, alle attese del cliente migliorandone l’esperienza.
Sulla base della loro analisi, inoltre, è possibile ottimizzare le consegne nell’ultimo miglio elaborando specifici modelli in modo da pianificare al meglio rotte di distribuzione, orari e dimensionamento del personale.
I Big Data, infine, consentono anche di predisporre la base necessaria all’automazione del flusso delle attività di prelievo nei centri di distribuzione e di consegna con l’ausilio di robot, di droni, oggi, o auto a guida autonoma, domani.
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L’economia della conoscenza
I vantaggi proposti dal Machine Learning applicato al processo logistico, attraverso l’elaborazione di opportuni algoritmi, si estendono poi a numerose altre attività quali la pianificazione della supply chain e la gestione del magazzino. Entrambe le funzioni dipendono dalla precisione con cui viene realizzata la fase predittiva della domanda ed il dimensionamento di disponibilità e scorte.
In particolare, la gestione del magazzino si presta a ricevere un importante contributo dall’automazione sia nelle fasi di monitoraggio degli spazi che in quello di prelievo della merce, di controllo delle giacenze.
L’impatto economico di queste attività destinate all’ottimizzazione di processi e materiali, è di facile intuizione così come la possibilità di pianificare rotte logistiche finalizzate a ridurre i costi di trasporto senza perdere qualità nel servizio.
Anche la selezione dei fornitori, sia per avere maggiore disponibilità nelle scelte sia per ottenere più vantaggiose condizioni economiche o celerità nelle consegne, può ricevere un significativo contributo dalle analisi previste nell’attività di machine learning.
Tutto ciò senza considerare che il Machine Learning, consente di liberare tempo per il personale che può concentrarsi maggiormente sulla fase creativa e strategica.
