L’analisi predittiva nel settore della Logistica

Analisi Predittiva Nel Settore Della Logistica 891x594

L’analisi predittiva è l’insieme di strategie e processi che utilizzano tecniche di machine learning, Big Data e algoritmi statistici per individuare le probabilità di risultati futuri sulla base di dati storici, ossia di informazioni precedentemente acquisite. Sebbene si tratti di una tecnologia diffusa già da diversi anni, la Predictive Analytics è diventata progressivamente più centrale in ottica di previsione fondata sulla reale comprensione di eventi e risultati già disponibili.

Specialmente in considerazione degli enormi progressi che interessano il settore IT (dalla disponibilità di dati di sempre maggiore volume e diversa tipologia alla potenza dei computer di ultima generazione, fino all’attuale accessibilità e intuitività d’uso dei software di analisi), la Predictive Analytics non rappresenta più un piccolo segmento fruibile soltanto da statistici e matematici, quanto piuttosto un vero e proprio strumento di business impiegato anche dai vertici di ogni tipo di azienda. Il suo impiego si rivela inoltre fondamentale vista la sempre più marcata complessità dei mercati attuali.

L’importanza dell’analisi predittiva a livello trasversale è ormai chiara: questa tecnologia sa dimostrarsi un eccezionale alleato negli ambiti più diversi, dal rilevamento di schemi finalizzati a comportamenti illeciti all’ottimizzazione delle strategie di marketing, dal miglioramento delle operazioni interne alla riduzione dei rischi.

Tra i settori che attualmente mostrano particolare interesse per la Predictive Analytics figura la Logistica, soprattutto nel calcolo e nella valutazione delle future esigenze per ottimizzare la gestione aziendale sia attraverso la pianificazione delle flotte che della domanda di magazzino.

Predictive Analytics e Logistica: un connubio virtuoso

Vista Laterale Magazzino

Laddove il tempo e la reattività giocano un ruolo cruciale nel successo di un’impresa, la Predictive Analytics diventerà progressivamente uno strumento irrinunciabile soprattutto in un mondo sempre più iper-digitalizzato. Non si tratta quindi di una tecnologia utile, quanto piuttosto necessaria per un’industria come quella logistica, che oggi più che mai deve adattarsi rapidamente a diversi modelli di spedizione, prevedere i comportamenti d’acquisto dei clienti, assicurare tracciabilità, qualità delle spedizioni e puntualità nelle consegne e stabilire processi interni che riducano significativamente sprechi di risorse e possibilità di errore.

L’impatto dell’analisi predittiva sull’intera catena di approvvigionamento è innegabile, tanto che un recente report del Council of Supply Management Professionals ha rilevato che ben il 93% degli spedizionieri e il 98% delle aziende di logistica di terze parti ritiene già ora essenziale un processo decisionale basato sui dati. Il 71% degli intervistati indica anche un significativo miglioramento di performance e qualità proprio grazie all’analisi dei Big Data.

Va inoltre considerato il marcato incremento della domanda che, in particolare dall’inizio dell’emergenza sanitaria causata dal COVID-19, ha interessato il settore logistico come risultato di un insieme di concause: l’impennata degli acquisti tramite e-commerce, la sempre più diffusa Trasformazione Digitale delle imprese per ottenere importanti vantaggi competitivi, il mercato globale.

Non stupisce quindi scoprire che, in un contesto così articolato, sia proprio il processo decisionale basato sui dati a rivelarsi fondamentale per l’efficienza della supply chain nel suo complesso.

Tuttavia, è essenziale che il settore logistico si avvalga di una visione progressivamente più olistica che permetta di implementare la Predictive Analytics nel contesto di un framework evoluto di apprendimento automatico che includa specifici metodi, tecniche, tecnologie software e algoritmi, così da coprire in modo puntuale tutti i processi dell’impresa. Un recente studio condotto da Yanka Aleksandrova per la University of Economics di Varna, in Bulgaria, esplora e valuta ad esempio diverse metodologie e la loro implementazione pratica al fine di estrarre conoscenza utile per l’azienda. I risultati numerici ottenuti dai modelli applicati permettono deduzioni interessanti sulle modalità attraverso cui la Predictive Analytics condizionerà la logistica del futuro, specialmente nell’ottica della rapida crescita delle fonti di dati.

Le tendenze tecnologiche centrali che interessano il settore della Logistica sono, oltre ai già citati Big Data, anche l’integrazione dei sistemi, l’IoT, il Cloud Computing, la Blockchain, i robot, la realtà virtuale e la realtà aumentata. Ecco perché è importante che l’applicazione pratica dell’analisi predittiva risponda a metodiche precise e onnicomprensive, che tengano in considerazione tutti i dati provenienti da tutte le fonti per identificare modelli di rischio e opportunità, anticipando i risultati futuri e guidando il processo decisionale.

Va infine ricordato che, sebbene l’analisi predittiva possa per sua natura soddisfare tantissime esigenze diverse, essa raggiunge il suo massimo potenziale quando viene basata su una serie di regole create in funzione di operazioni specifiche: è proprio in tal modo che questa tecnologia porta benefici tangibili sia a singoli magazzini che a intere catene di approvvigionamento.

Come la Predictive Analytics può essere utilizzata nella Logistica

Ora che abbiamo chiarito perché integrare la Predictive Analytics in ambito logistico sia ormai un’esigenza irrinunciabile, vediamo in che modo essa porta, a livello pratico, vantaggi alle aziende che operano in questo settore.

Prima di tutto, l’analisi predittiva permette una migliore visibilità dell’intero ciclo di vita della spedizione, riducendo errori e ritardi nelle consegne. La verifica costante dello stato della spedizione, della posizione esatta del corriere e dei percorsi più rapidi e convenienti permette di abbattere i costi, limitare gli eventi inattesi e aumentare contestualmente la soddisfazione dei clienti.

L’altro aspetto importante è quello legato alla previsione: grazie alla Predictive Analytics, le aziende di logistica possono oggi pianificare con largo anticipo l’inventario e le spedizioni in funzione dei dati storici legati al comportamento d’acquisto dei clienti. In questo modo gli acquisti di materiale vengono ottimizzati, le consegne sono (nuovamente) più puntuali e gli sprechi risultano ridotti. La previsione data-driven di domanda e offerta favorisce anche un modello decisionale più virtuoso e preciso, che facilita il ribilanciamento ottimale delle risorse sulle diverse reti logistiche.

Va poi considerato il fattore legato ai sistemi di gestione dei trasporti, dai quali tutti gli spedizionieri inevitabilmente dipendono. La Predictive Analytics permette in questo caso di prevedere eventuali interruzioni o problematiche future evitando decisioni reattive e favorendo invece una pianificazione proattiva nella risoluzione degli imprevisti. La capacità di adeguarsi in tempi rapidi ai cambiamenti a breve termine – per esempio a causa di eventi inattesi o condizioni meteo repentine – ottimizza a sua volta sia la gestione della spedizione che quella del magazzino.

Tra gli altri processi logistici sui quali l’analisi predittiva opera positivamente figurano poi la manutenzione predittiva (attraverso la previsione di guasti o malfunzionamenti futuri sulle macchine) e la problematica delle emissioni di carbonio legate al famigerato “ultimo miglio” di consegna (poiché la Predictive Analytics permette di ottimizzare il percorso migliorando la sostenibilità, e riducendo quindi l’impronta ecologica).

Ecco qualche esempio di Predictive Analytics virtuosa applicata alla Logistica

Logistica Container

I giganti della Logistica – ovvero i grandi brand spedizionieri e le aziende di trasporti che operano a livello internazionale – hanno già da tempo integrato l’analisi predittiva nei loro flussi, con risultati in alcuni casi davvero sorprendenti. Vediamo quindi, per concludere la nostra panoramica, alcuni esempi di utilizzo virtuoso della Predictive Analytics in questo settore.

Già nel 2018, DHL aveva annunciato la propria intenzione di investire ben 350 milioni di dollari nell’implementazione di tecnologie emergenti con il duplice obiettivo di massimizzare la produttività su larga scala e ridurre contestualmente i costi aziendali. Il colosso tedesco della logistica ha quindi realizzato una soluzione proprietaria end-to-end chiamata MySupplyChain, che impiega proprio l’analisi predittiva per digitalizzare tutte le sue operazioni.

Maersk Line, divisione del gruppo danese Maersk specializzata nel trasporto container, è oggi la compagnia di navigazione più grande al mondo: il suo impiego della Predictive Analytics è finalizzato a determinare quali, tra le navi delle sue flotte, siano sottoutilizzate o addirittura troppo dispendiose – con conseguente riposizionamento dei container e inevitabile risparmio di risorse.

Infine, menzione d’onore per Amazon, leader indiscusso del commercio digitale, che già da qualche anno utilizza l’analisi predittiva per il suo servizio di spedizione anticipata: in funzione dei comportamenti storici dell’utente, delle sue abitudini di acquisto e della sua localizzazione geografica, l’invio del prodotto avverrà dall’hub più vicino e sarà quindi più veloce – oltre che meno dispendioso per l’azienda.

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Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.

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    Andrea Bergonzi

    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.