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L’importanza dei processi Data Driven per le aziende di logistica e trasporti

data driven logistica e trasporti

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L’implementazione di processi data driven nel settore della logistica e dei trasporti sta rapidamente diventando il motore di crescita per tutte quelle imprese che ambiscono ad un’ottimizzazione dei processi per migliorare la produttività aziendale.

Grazie alla Business Intelligence, queste organizzazioni hanno la possibilità di analizzare e visionare in maniera dettagliata ogni operazione al fine di prendere decisioni strategiche informate che si traducono in un miglioramento significativo del business.

In quest’ottica di approccio basato sui dati, l’utilizzo dei Big Data diventa essenziale. Attraverso l’Advanced Analytics infatti queste imprese possono raccogliere, analizzare e interpretare i dati provenienti da una vasta gamma di fonti, tra cui flotte di veicoli, magazzini, fornitori e clienti, nonché dati di mercato e tendenze del settore.

L’elaborazione di questi dati inoltre fornisce informazioni vitali sulla gestione delle risorse, sull’efficienza delle rotte, sui tempi di consegna e sulla riduzione degli sprechi. Attraverso una migliore comprensione dei processi e delle prestazioni passate, le aziende operanti nel settore della logistica e dei trasporti possono identificare aree di miglioramento, ottimizzare l’utilizzo delle risorse e ridurre i tempi di inattività, aumentando così il fatturato complessivo.

L’approccio Data Driven nel settore della Logistica

I dati generati dalle flotte di veicoli, dai dispositivi di monitoraggio, dai sistemi di gestione degli ordini e da altre fonti forniscono una quantità senza precedenti di informazioni preziose. Tale patrimonio informativo, una volta organizzato e adeguatamente analizzato, permette di scoprire insight nascosti, individuare tendenze e modelli, e prendere decisioni basate su dati con una maggiore precisione.

Attraverso la Business Intelligence  è possibile raccogliere, organizzare e visualizzare i dati in modo comprensibile, trasformandoli in informazioni chiare e significative: creare report personalizzati, dashboard interattive e analisi ad hoc per valutare le prestazioni, monitorare i KPI e identificare aree di miglioramento, nonché implementare dei modelli predittivi.

Questo approccio permette di individuare schemi ricorrenti tra i dati raccolti e quindi prevedere la domanda, ottimizzare le rotte, anticipare guasti meccanici, individuare rischi di congestione del traffico e molto altro ancora.

In poche parole, l’uso dell’Advanced Analytics nell’ambito della logistica e dei trasporti consente alle aziende di anticipare le esigenze dei clienti, ridurre i tempi di consegna, migliorare l’affidabilità e massimizzare l’utilizzo delle risorse.

I Big Data Analytics nel settore dei trasporti

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Per tutte quelle imprese che operano nel settore dei trasporti, sfruttare il potenziale enorme rappresentato dai Big Data rappresenta il passo fondamentale per raggiungere dei livelli di efficienza e ottimizzazione dei processi aziendali senza precedenti.

Ogni componente utilizzato dalle flotte di trasporto, dai sensori di movimento ai dispositivi IoT, rappresenta una fonte da cui attingere per la raccolta di dati.

Questi dati possono includere informazioni squali ad esempio la congestione delle strade, i tempi di percorrenza, i livelli di carico dei mezzi, i consumi del carburante, le prestazioni dei veicoli e molto  altro.

IoT (Internet of Things)

L’uso dei sensori integrati nei veicoli e nelle infrastrutture permette di raccogliere dati in tempo reale su vari parametri, come ad esempio la localizzazione, la velocità, l’accelerazione e la temperatura e molto altro. Questi dati sono successivamente elaborati e analizzati tramite i processi di Advanced Analytics per ottenere informazioni di grande valore:  ad esempio, l’analisi dei dati dei sensori può rilevare pattern di guida inefficienti oppure pericolosi per le persone o per la merce trasportata, identificare tempi di inattività non pianificati e infine prevedere la necessità di manutenzioni preventive.

Attraverso l’uso di KPI come il MTBF (Mean Time Between Failures) e il MTTR (Mean Time To Recovery) la BI può fornire informazioni preziose sulla performance aziendale e l’efficienza delle attività di manutenzione.

L’Internet of Things abilita la connessione tra veicoli, magazzini e altri elementi della catena della  distribuzione, creando una rete intelligente e interconnessa.

Supply Chain e Customer Experience

L’analisi dei dati può aiutare a identificare i punti critici nella supply chain, ridurre i costi del carburante, migliorare la pianificazione delle consegne e aumentare la soddisfazione dei clienti.

Inoltre, i modelli predittivi basati sull’analisi dei Big Data consentono di prevedere domanda, congestioni del traffico, bisogni di manutenzione e altri fattori che influenzano l’efficienza e la tempestività delle operazioni.

Quali sono i vantaggi della BI per le aziende di Logistica?

Uno dei vantaggi principali della BI e dell’Advanced Analytics nel settore dei trasporti è la capacità di ridurre le inefficienze operative.

Le aziende infatti possono analizzare i tempi di percorrenza identificando le rotte più efficienti per poi ridurre i tempi di percorrenza, fornire percorsi ottimizzati e migliorare così la puntualità delle consegne.

L’ottimizzazione della gestione delle flotte basata sui dati, inoltre, può contribuire a diminuire i tempi di inattività, migliorare l’utilizzo dei veicoli e abbassare i costi di manutenzione.

Un altro aspetto strettamente collegato alla manutenzione è la previsione dei guasti: attraverso l’analisi dei dati ottenuti dai sensori, è possibile individuare segnali precoci di potenziali guasti meccanici o malfunzionamenti dei veicoli. Ciò consente alle aziende di pianificare delle attività di manutenzione preventiva della flotta, riducendo il rischio di fermi macchina improvvisi e costosi. L’utilizzo di modelli predittivi basati sull’analisi dei dati storici può inoltre contribuire a prevedere i tempi di vita utile dei componenti, consentendo la sostituzione anticipata e la riduzione dei tempi di inattività non pianificati.

L’analisi puntuale dei costi di trasporto, permette di agire in maniera strategica sull’ottimizzazione delle risorse e sulla catena di approvvigionamento delle materie prime o semilavorati.

Come la BI può migliorare la gestione delle fonti di fornitura nel settore della logistica e dei trasporti

La BI semplifica il modo in cui le persone accedono ai dati e scoprono relazioni altrimenti nascoste. Ad esempio, analizzando i dati dallo storico dei prezzi dei carburanti e del consumo dei veicoli, è possibile identificare i periodi di tempo in cui i prezzi sono più convenienti e di conseguenza pianificare gli acquisti per massimizzare gli investimenti. Una simile analisi richiederebbe ore di lavoro, ma con la giusta soluzione di Business Analytics o lo sviluppo di un Chatbot di self service BI, tutto avviene in tempo reale grazie all’impiego del Machine Learning e dell’Artificial Intelligence.

E’ ancora l’analisi predittiva a fornire un grande vantaggio alle aziende di logistica e trasporti per quel che riguarda la sostituzione dei veicoli.

Analizzando i dati relativi alle prestazioni, ai costi di manutenzione e al consumo di ogni singolo veicolo, nonché alle tendenze e previsioni di mercato, è possibile pianificare in anticipo la sostituzione del mezzo e indirizzare i nuovi investimenti verso soluzioni più performanti, abbandonando le scelte basate solo sulla intuizione o su un singolo parametro: tutto questo si riflette in una maggiore efficienza globale, specialmente nel lungo periodo.

Si possono identificare aree geografiche con maggiori opportunità di crescita e profitto analizzando i dati sulle rotte di trasporto, i costi operativi e le previsioni della domanda.

Prendendo in considerazione altre tipologie di dati da analizzare, come i dati sui fornitori, i volumi di acquisto, i prezzi e le varie condizioni contrattuali è possibile migliorare anche gli accordi commerciali o gestire gli sconti sia nella vendita, sia nelle commesse di fornitura.

Gli strumenti e le tecnologie abilitanti la BI per le aziende di logistica e di trasporti

L’implementazione dei processi Data Driven nel settore della logistica e dei trasporti implica l’utilizzo di strumenti e tecnologie abilitanti, oltre ad una cultura aziendale orientata ai dati.

È indispensabile per queste aziende introdurre dei sistemi di gestione dei dati che consentano di acquisire, archiviare e gestire grandi volumi di informazioni provenienti da diverse fonti (es. i Data Warehousing).

Questi sistemi devono essere in grado di processare e integrare dati provenienti da sensori, dispositivi IoT, sistemi di tracciamento e altre fonti di dati rilevanti.

Oltre ai modelli di Machine Learning e di Intelligenza artificiale, risulta molto utile l’utilizzo del Data Mining che permette l’individuazione di pattern, tendenze e relazioni nascoste tra i dati.

Oltre agli strumenti e al software, è fondamentale sviluppare anche le competenze necessarie per utilizzare efficacemente le tecnologie e gli strumenti di BI: questo implica, per l’intero team, l’acquisizione di un approccio Data Driven Learning, ovvero la capacità di interpretare e analizzare i dati, e di tradurre i risultati delle analisi in azioni concrete.

Risulta evidente, che acquisire adeguate compentenze nell’utilizzo della Business Intelligence, stia diventando un requisito fondamentale per i professionisti del settore dei trasporti e della logistica, e come l’introduzione dei processi Data Driven rappresenti un vantaggio enorme per le aziende tali da tracciare una strada obbligata da percorrere per rimanere competitivi sul mercato.

Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.

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