Smart logistics & delivering: dal Covid-19 al futuro

Tutti i trend di un settore che, negli ultimi anni, è stato oggetto di un’accelerazione senza precedenti destinata a perdurare anche in quelli a venire

Supply Chain, logistica, e-commerce, packaging, gestione delle flotte e dei magazzini: nulla sarà più come prima dell’inizio della pandemia da Covid-19.

L'emergenza sanitaria e la relativa esplosione dell’e-commerce hanno dato una spinta non indifferente a un processo di trasformazione 4.0 già in atto, con interventi sia da parte dei committenti che dei fornitori logistici in diversi ambiti: dalla progettazione dei network, alla loro gestione, passando dall’utilizzo di Big Data e Machine Learning e, in generale, dallo sviluppo di nuove competenze per stimolare la collaborazione fra le diverse business unit.

Un progresso a doppio senso

Se, da un lato, l’organizzazione del settore industriale prevede un ricorso sempre maggiore ai servizi logistici, dall’altro, è impossibile non rilevare come questi ultimi siano andati incontro a un diverso ritmo del cambiamento. 

I produttori globali, pur di non bloccare la propria produzione, hanno optato per l'integrazione dei turnisti con la robotica e allo stesso tempo hanno fatto ricorso a un ricablaggio delle macchine e delle apparecchiature per abilitare tecnologie intelligenti.

Insomma, mentre l’emergenza sanitaria metteva a repentaglio l’economia nel suo complesso l’industria pensava a fabbriche e magazzini di nuova concezione pur di rendere davvero smart la propria logistica e renderla adatta alla nuova congiuntura. E i frutti di quella semina sono cresciuti e vengono raccolti tuttora, in un mercato che, solo in Italia, vale quasi 90 miliardi di euro.

Dall’Oriente all’Occidente

La Cina è stato il primo paese duramente colpito dal Coronavirus e, mentre venivano imposte rigide quarantene, il governo ha implementato misure per stimolare i mercati dell'e-commerce. Durante il lockdown, molti negozi, uffici e luoghi pubblici non essenziali sono rimasti chiusi. Eppure gli autisti sono rimasti occupati e hanno continuato a svolgere i loro compiti. Come è stato possibile? 

È accaduto infatti che, i produttori cinesi, quelli che si sono mossi prima e meglio, con gli adattamenti delle reti di telecomunicazioni 5G, il potenziamento delle connessioni wifi e della velocità di Internet, hanno portato nel loro lavoro notevoli miglioramenti, consolidati poi facendo ricorso, tra le altre cose, ad AI (Intelligenza Artificiale), IoT (Internet of Things), robotica, tecnologie intelligenti, app, veicoli autonomi, Big Data, reportistica in tempo reale e digitalizzazione dei pagamenti. 

L'economia globale probabilmente non godrà di tassi di crescita elevati nel breve e nel medio termine a causa degli effetti macroeconomici della pandemia, ma resta una certezza il fatto che le società di logistica e le aziende di e-commerce stanno facendo di tutto per rimanere redditizi. Con quest’ultime che, in quanto elemento cruciale della catena di approvvigionamento, rimarranno forze trainanti, proprio perché gli acquisti online sono cresciuti e un po’ ovunque nel mondo si è reso necessario il ricorso a servizi logistici avanzati e performanti.

Dalla Data Science ai veicoli autonomi

Ogni giorno, miliardi di pacchi vengono consegnati ai clienti, e a ogni singola tappa della catena del valore viene generata una quantità di dati sempre maggiore. Per questo motivo, la Data Science e la Business Analytics continueranno a giocare un ruolo sempre più cruciale nella gestione e nell’analisi dei processi per ridurre gli sprechi, prevedere i cicli della domanda, gestire i percorsi di consegna ed evidenziare le inefficienze.

Con la popolazione in aumento, le aziende devono soddisfare le crescenti esigenze dei clienti. I team di professionisti impegnati nelle consegne devono coprire aree sempre più vaste per consegnare i pacchi ai clienti nei tempi concordati e anche le principali società di logistica del mondo si trovano ad affrontare carenze di conducenti. È per questo che molti esperti suggeriscono (e prevedono) l'uso di veicoli a guida autonoma.

Ultimo non ultimo, per conservare diversi tipi di prodotti, le aziende di logistica hanno bisogno di molti magazzini, spesso di grandi dimensioni e quindi di difficile gestione.

Alcuni prodotti, inoltre, devono essere stipati in condizioni specifiche e con l'aiuto di Data Science e Machine Learning, è possibile creare magazzini intelligenti capaci di impostare automaticamente i fattori di stoccaggio ideali.

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