Tutto quello che c'è da sapere sulla bolla di consegna digitale

Primer plano las manos apuntando a la tableta - ventajas del albarán digital foto

La gestione dei documenti è una delle attività del settore logistico che richiede molta circolazione e agilità nella preparazione e presentazione dei documenti. Per questo motivo, con la crescita della domanda di trasporto di merci, è già una necessità digitalizzare i processi e iniziare ad applicare la bolla di consegna digitale.

Per capire meglio cos'è una bolla di consegna digitale, come si differenzia da una bolla di consegna cartacea e quali vantaggi offre, continuate a leggere per saperne di più.

Che cos'è una bolla di consegna digitale?

La bolla di consegna è un documento con informazioni dettagliate sulla merce consegnata che serve come prova documentale della consegna. È l'azienda venditrice che genera il documento e ne conserva una copia per il cliente o per l'azienda ricevente, che riceve l'originale e controlla che tutto sia in ordine. 

Qual è la differenza tra una bolla di consegna cartacea e una digitale?

Tradizionalmente, questi documenti venivano generati con software per ufficio, stampati e consegnati su carta al cliente, mentre il venditore ne conservava una copia.

La bolla di consegna digitale, invece, viene generata con vari tipi di software, ad esempio con un modulo all'interno di un software di logistica. Inoltre, vengono firmate con un dispositivo elettronico come uno smartphone, in modo da confermare la consegna e controllare tutti i dati.

Quali sono i vantaggi della bolla di consegna digitale?

Accesso più rapido e semplice alle informazioni

Quando si stampano e si fotocopiano documenti importanti come le bolle di consegna, le copie sono spesso limitate per il numero di dipendenti che devono presentarle e gestirle. Questo porta alla situazione di dover spendere molto tempo per cercare i documenti quando devono essere ricontrollati.

En cambio, con un albarán digital, todo el personal autorizado tendrá acceso a todos los albaranes desde los dispositivos que trabajen y podrán monitorizar cuándo son firmadas y confirmadas las entregas. Además de que los documentos se pueden gestionar directamente con un software específico, como con un TMS.

Riduzione degli errori e prevenzione di perdite e danni

I documenti cartacei sono più soggetti a errori, poiché il processo di generazione è più manuale. Inoltre, un altro grande svantaggio dei documenti fisici è che possono essere persi o danneggiati, il che crea molti problemi nella gestione dei documenti.

Per questo motivo, con un modulo del software che crea e invia bolle di consegna digitali, è più difficile commettere errori perché la loro gestione è più automatizzata. Inoltre, non c'è più il timore di perdere le bolle di consegna una volta inserite nell'ERP aziendale.

Concepto de firma digital ilustración vectorial de dibujos animados. Aprobado - ventajas del albarán digital vector

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Come l'IoT e l'AI stanno avendo un grande impatto sul settore della logistica

Entrega autónoma concepto abstracto ilustración vectorial - Cómo se usa el IOT y la IA en la logística vector

Da diversi anni ormai, la tecnologia IoT (Internet of Things) è sempre più conosciuta e applicata in diversi campi grazie a una tecnologia sempre più affidabile e completa. Senza dubbio, tra i settori industriali in cui l'uso delle tecnologie IoT è di tendenza, spicca il settore della logistica per la crescita che ha registrato negli ultimi anni e per le esigenze che comporta. 

È noto che tutte le operazioni logistiche richiedono un monitoraggio rigoroso e agilità per funzionare in modo efficiente, dalla gestione della catena di approvvigionamento alla distribuzione dell'ultimo miglio. A tal fine, una delle soluzioni più diffuse è l'IoT e la digitalizzazione di alcune operazioni nel reparto logistico.

In questo caso, in quali operazioni logistiche viene utilizzata specificamente la tecnologia IoT? Se volete scoprire come l'IoT e l'AI vengono utilizzati nella logistica, continuate a leggere:

Analisi predittiva

È uno degli strumenti più noti che utilizza sia la tecnologia AI che l'IoT. Consiste nell'utilizzare i dati raccolti in precedenza per prevedere i risultati futuri e, per farlo, organizza i dati ottenuti, li pre-elabora e sviluppa modelli predittivi in modo che i risultati possano essere successivamente convalidati.

I vantaggi dell'applicazione dell'analisi predittiva al settore della logistica sono molteplici. Alcuni dei suoi usi più frequenti sono:

  • Previsione della domanda: analizziamo lo storico delle vendite insieme al mercato e stimiamo le vendite che si genereranno sui prodotti.
  • Pianificazione e ottimizzazione della catena di fornitura: grazie a un'analisi preventiva della domanda, è possibile calcolare la giusta quantità e i tempi di produzione delle merci.
  • Ottimizzazione delle scorte: le stime della domanda aiutano a prendere decisioni sui livelli ottimali di scorte per ogni tipo di magazzino.
  • Migliore gestione delle risorse e risparmi: applicando i dati attuali tenendo conto dei vincoli e di altre caratteristiche, è possibile ottimizzare le risorse e ridurre i costi operativi.

In generale, le analisi predittive fungono da guida per il processo decisionale e forniscono una stima più accurata delle attività future. In questo modo si ottiene una visione chiara della situazione attuale e futura della catena di fornitura e dell'azienda.

Tracciabilità della spedizione in tempo reale

La cosa più importante ed essenziale che i clienti chiedono oggi è la trasparenza nel riferire lo stato dell'ordine in tempo reale per garantire che arrivi a destinazione al momento concordato senza incidenti. Oggi è possibile ricevere tutti i dati grazie agli algoritmi di geolocalizzazione ricevuti dai sensori tramite reti wireless.

I vantaggi della tracciabilità degli ordini si concentrano sulla stima dei tempi di consegna e sull'individuazione e risoluzione dei problemi. Ad esempio, se un ordine non arriva in tempo o è andato perso a causa di un indirizzo sbagliato o di un incidente, l'incidente può essere risolto il prima possibile o si può offrire un'alternativa al cliente.

Mujer joven tomando fotografías de cajas de entrega - Cómo se usa el IOT y la IA en la logística foto

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Come possono essere aiutati i trasportatori e gli autisti delle consegne con un assistente vocale?

Mujer usando el teléfono mientras conduce en el coche. Ayudar a los transportistas con un asistente virtual foto

En uno de nuestros webinars se ha hablado sobre cómo facilitar la vida de los transportistas con un asistente virtual. En él, Gandolapp y Washa Logistics han debatido sobre las condiciones que viven los transportistas y repartidores actualmente y cómo, con un asistente virtual, se vería beneficiado su desempeño laboral. Dicho tema nos resultó muy … Leggi tutto

3 domande più frequenti dei clienti sulla catena di fornitura

Gente de negocios usando una tablet digital. Preguntas frecuentes sobre los modulos logisticos

Sempre più aziende scelgono la digitalizzazione dei processi logistici per ottimizzare i costi, ottenere visibilità sul movimento delle merci, migliorare la comunicazione tra il personale, ecc. Le diverse soluzioni logistiche presenti sul mercato possono concentrarsi su una sola funzione o essere dotate di più moduli.

Tuttavia, ci sono alcune domande che i clienti interessati al software di Hedyla spesso pongono sui moduli integrati meno conosciuti e che completano soluzioni più complete come un TMS o un ottimizzatore di percorsi. In cosa consistono in particolare questi moduli e come sono utili?

Se volete saperne di più sui moduli software per la logistica meno conosciuti sul mercato, continuate a leggere.

Gemello digitale

Come suggerisce il nome, il gemello digitale è una rappresentazione fisica di qualsiasi oggetto o processo che deve essere replicato. In questo caso, viene utilizzato per creare simulazioni di percorsi di consegna, sia nell'ottimizzatore di percorsi che nel TMS.

Per creare il gemello digitale, è necessario raccogliere i dati storici dei percorsi dell'azienda. È utile contrapporre questi percorsi a quelli ottimizzati in base ai vincoli operativi e commerciali applicati. In questo modo è possibile osservare le modifiche da applicare ai nuovi percorsi di consegna e i tempi e le risorse necessari per implementarle.

Il simulatore di scenari viene utilizzato anche per realizzare progetti di consulenza per l'analisi degli scenari. In questo modo è possibile valutare meglio i cambiamenti nella catena di approvvigionamento e nelle linee di produzione, come ad esempio l'analisi dell'ubicazione di nuovi centri logistici. La sua funzione principale è quella di prendere decisioni migliori in base a produttività, efficienza e costi.

Ilustración vectorial del concepto de asociación. Preguntas frercuentes sobre los modulos logisticos.

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4 sfide che la vostra azienda deve considerare quando installa un TMS

Edificio isométrico de almacén con camión de reparto. retos al instalar un TMS

Mentre vengono create nuove soluzioni software per la logistica per migliorare parte dei processi della supply chain, ci sono anche sfide o errori che spesso vengono commessi nell'uso e nell'installazione di un sistema TMS. Se è vero che un numero sempre maggiore di aziende sta compiendo un passo verso la digitalizzazione e l'ottimizzazione della gestione dei trasporti, è possibile che le operazioni non funzionino come previsto.

If these irregularities are not addressed, confidence in the logistics solution system is lost, leading to customer and company dissatisfaction. So, what are the most common mistakes or challenges when implementing and effectively applying a TMS? Keep in mind that it is estimated that between 20% e 30% delle aziende utilizzi attivamente un TMS.

Se volete conoscere le sfide più comuni nell'impostazione di un TMS e nel suo utilizzo efficace, date un'occhiata!

Raccolta dei dati

Una delle sfide che si presentano al momento dell'installazione di un TMS e che sono importanti e visibili anche nella catena di fornitura è che gli operatori logistici e i trasportatori non sono ancora in grado di riconciliare i loro dati. Questa sfida pone un problema nel caso in cui si verifichino guasti al servizio che non sono ancora stati rilevati.

È evidente che ogni azienda, in ogni parte della catena di fornitura, raccoglie KPI o SLA separati da quelli memorizzati sui propri server e sistemi. Quando vengono realizzati i dashboard per gli analisti o vengono segnalati gli errori tramite e-mail o fogli di calcolo, le informazioni ricevute di solito non sono accurate e il processo è molto noioso.

È quindi importante che il TMS o un software simile, come l'ERP, sia in grado di raccogliere e condividere i dati sia degli operatori che dei vettori, evitando informazioni irrilevanti o errate. Tuttavia, si raccomanda che tale condivisione avvenga nel modo più fluido ed efficiente possibile, evitando ritardi che causano disinformazione sullo stato del trasporto.

Strategy review

Prima di prendere in considerazione l'installazione di un TMS, come per qualsiasi progetto, è essenziale stabilire una strategia solida e realistica per assegnare obiettivi coerenti legati a questa azione. Inoltre, tutti i documenti relativi ai reparti, ai vettori, tra gli altri, devono essere aggiornati e per poter iniziare a implementarli nel TMS.

Tuttavia, è possibile che il TMS inizi a mostrare risultati insoddisfacenti o a rilevare errori più frequenti e più gravi. Nel caso in cui il TMS non abbia molti problemi a raccogliere informazioni accurate, uno dei casi più probabili è che la strategia attuale sia diventata obsoleta a causa di cambiamenti interni all'azienda o esterni che interessano gran parte del settore.

In questo caso, le strategie e gli obiettivi stabiliti dovrebbero essere rivisti per vedere se si adattano al quadro attuale. Se vengono rilevate incongruenze, è necessario riorientare le strategie e gli obiettivi. Ad esempio, se ci sono stati cambiamenti importanti nel volume della flotta, con una riduzione o un ampliamento dei veicoli e dei vettori.

gestión de la flota. Retos al instalar un TMS

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Come è stata applicata con successo l'IA nella supply chain?

esempi di intelligenza artificiale nella logistica vettoriale

L'intelligenza artificiale è nota per essere una tendenza in crescita in molti settori del mondo. E non è un mistero che la logistica e i trasporti stiano cercando modi per applicare questa tecnologia per migliorare tutte le operazioni all'interno della catena di approvvigionamento. Dalle soluzioni di back office a quelle di controllo IoT, ci sono diversi esempi di intelligenza artificiale nella logistica.

Tuttavia, per le persone che non sono profondamente coinvolte nel settore, non è chiaro in quali operazioni specifiche sia coinvolta l'IA. Quali sono gli attuali problemi della catena di approvvigionamento da ottimizzare con l'IA? E quali vantaggi offre questa tecnologia rispetto alla concorrenza?

Se volete sapere come viene applicata l'IA nella gestione della supply chain con questi esempi di intelligenza artificiale nella logistica, date un'occhiata!

Automazione del magazzino

Settori come l'e-commerce hanno acquisito grande rilevanza negli ultimi anni, quindi l'aumento della domanda e la necessità di una gestione più efficiente dello storage richiedono una soluzione. Per questo motivo, l'automazione dei magazzini è uno dei principali esempi di intelligenza artificiale nella logistica.

L'automazione del magazzino comprende diverse operazioni, dall'applicazione di sistemi di stoccaggio automatizzati con trasloelevatori al software di gestione del magazzino. Utilizzano l'analisi dei dati e la previsione della domanda per coordinare i vari processi del magazzino.

Non solo, ma sincronizzano i compiti degli operatori e dei sistemi automatizzati. In questo modo, il personale può concentrarsi su altri compiti.

Controllo dell'inventario

Questa operazione va spesso di pari passo con l'automazione del magazzino e, a quanto pare, sarà un elemento importante per le aziende. Attualmente è noto che il volume delle spedizioni sta diminuendo notevolmente a causa dell'inflazione, per cui le scorte si accumulano e impiegheranno più tempo del previsto per accumularsi nel magazzino.

In primo luogo, il magazzino viene rifornito della giusta quantità di scorte in base alla previsione della domanda, basata su vendite precedenti, analisi di mercato e altro. In seguito, i sistemi di automazione verrebbero unificati con il controllo dei cataloghi per migliorare la visibilità delle scorte, segnalando i bassi livelli di stock e rilevando i prodotti e gli imballaggi difettosi prima che vengano spediti tramite telecamere o sensori AI.

Grazie a uno degli esempi di intelligenza artificiale nella logistica, è possibile ridurre i margini di errore e il tempo dedicato alle attività, ottenendo un'elevata soddisfazione dei clienti e un vantaggio competitivo rispetto ad altre aziende in cui la logistica gioca un ruolo cruciale.

Primer plano de un ordenador portátil que ejecuta un algoritmo que analiza el código en el escritorio frente a los programadores que trabajan en equipo - ejemplos de inteligencia artificial en la logística foto

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4 decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà

Ilustración del concepto de cara de robot. decisiones logísticas que tomará la inteligencia artificial vector

Sia nella digitalizzazione dei processi che nella trasformazione digitale, l'intelligenza artificiale è sempre più presente nelle aziende di qualsiasi settore. Ma la logistica si distingue, in quanto le aziende oggi cercano di razionalizzare le loro operazioni digitali e/o cambiare la loro strategia per soddisfare le attuali richieste del settore, cercando le migliori decisioni logistiche da prendere con l'intelligenza artificiale.

Ci sono molte opzioni e strumenti con AI sul mercato oggi che, piuttosto che offrire una soluzione magica a tutti i problemi, aiutano nella gestione dei processi più complicati e aiutano nel processo decisionale di fronte a sfide difficili da risolvere. Di alcuni di essi si è già sentito parlare molto a causa del loro recente utilizzo in grandi aziende, ma altri non sono così noti.

I seguenti sono i tipi di decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà sia nelle operazioni che nella strategia.

Previsione della domanda

Non è un mistero conoscere i momenti di picco della domanda più popolari come il Natale o il Black Friday, quando la maggior parte delle industrie sono colpite. Tuttavia, ogni settore e, in particolare, ogni azienda conosce i propri aumenti di ordini in modo più o meno dettagliato a seconda dei tempi e dei dati degli anni precedenti, tra gli altri aspetti.

Ciononostante, il numero ottimale di scorte non è sempre giusto per non subire perdite a causa dell'eccesso di scorte o di stock-out a causa della loro incredibile complessità determinata da fattori sia esterni che interni. È qui che entra in gioco l'AI per pianificare la domanda sulla base di algoritmi che calcolano gli anni precedenti, le campagne di marketing e anche tenendo conto di alcune circostanze esterne come i cambiamenti nelle leggi.

Costi della logistica inversa

La logistica inversa è nota per essere una delle più grandi sfide per un'azienda che gestisce una catena di approvvigionamento. Questo perché il costo di un ritorno è molto più alto di quello di una spedizione perché non si tratta solo di riportare il prodotto al magazzino. Non si tratta solo di riportare il prodotto in magazzino, ma anche di una rigorosa gestione amministrativa per reintrodurlo nello stock attivo, ripararlo se necessario o distruggerlo se i passi precedenti non possono essere applicati.

Questo è il momento in cui l'intelligenza artificiale entra in gioco per prendere decisioni basate su vari criteri, ma il cui obiettivo principale è quello di valutare se elaborare o meno il ritorno dell'ordine. Per fare questo, l'AI prende in considerazione fattori ovvi come il costo del rimborso, ma anche altri fattori non così ovvi come le condizioni del prodotto per considerare la sua rivendita e anche la storia dell'acquirente per analizzare il suo comportamento con il marchio.

Una volta analizzati questi fatti, l'IA può prendere due decisioni: o non elaborare il reso, ma pagare il cliente se i costi non sono redditizi, o elaborarlo quando le perdite non sono così gravi per l'economia dell'azienda. Senza dimenticare che il consumatore insoddisfatto viene analizzato anche in termini di fedeltà alla marca e se sarà penalizzato per aver gestito troppi resi.

Hombre usando un asistente digital en su tableta. decisiones logísticas que tomará la inteligencia artificial

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Pianificatore di percorso e Google Maps

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Si ritiene generalmente che per disporre di un pianificatore di percorso efficiente, sia necessario un programma per computer ad alto budget. Tuttavia, puoi avere la soluzione proprio qui, sul tuo smartphone o computer. Basta aprire Google e andare alla sua sezione Mappe.

Parliamo nello specifico della sua funzione di route planner e, in tempi relativamente recenti, di aggiungere fermate a quel percorso. Non è qualcosa di esattamente nuovo perché è stato creato nel 2016, ma può essere molto utile per le rotte di consegna.

Suggerimenti per l'utilizzo del pianificatore di percorso

Se vuoi sapere come sfruttare questo familiare pianificatore di percorsi, ecco i suggerimenti che potrebbero esserti utili:

1. Imposta l'orario di partenza o l'orario di arrivo

La maggior parte degli utenti che aprono l'applicazione crea il proprio percorso in tempo reale. Tuttavia, Google Maps ci offre anche la possibilità di modificare la data di partenza o di arrivo, dandoci la possibilità di iniziare a pianificare e arrivare in tempo.

Questo risulta essere molto vantaggioso per ottenere maggiori informazioni su determinate strade e autostrade in cui possiamo riscontrare contrattempi più frequenti. Inoltre, tutti i possibili percorsi sono noti in anticipo tramite il pianificatore di percorso.

2. Usa varie fermate

Non solo è possibile creare percorsi dal punto A al punto B, ma è possibile aggiungere più fermate lungo il percorso e ottimizzare nel processo.

Sebbene questa funzione sia molto utilizzata dai turisti che vogliono fare un tour personalizzato, è molto utile anche per i trasporti e la logistica. In questo modo è possibile aggiungere ulteriori fermate di consegna e ritiro per generare il miglior percorso di consegna.

3. Controlla il traffico normale o in tempo reale

Una volta preparato il percorso, potrebbero apparire ulteriori informazioni che possono essere molto utili. La consultazione del traffico sui percorsi può essere uno degli strumenti più utili di questa applicazione.

Il livello del traffico è colorato dal verde (poco traffico) al rosso scuro (molto traffico) per interpretare al meglio i percorsi principali e altre alternative.

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Cosa sono i software logistici?

Cosa sono i software logistici?

I software di logistica sono tutti quegli strumenti digitali che consentono di gestire, controllare e ottimizzare i diversi processi logistici sia da un punto di vista strategico che operativo quotidiano. Sapere quale software di logistica esiste sul mercato è fondamentale per adattarsi alle esigenze attuali.

La logistica è complessa poiché integra una moltitudine di attività in cui intervengono più attori. Allo stesso modo, la logistica ha un grande legame con il resto delle attività dell'azienda e, quindi, è influenzata in larga misura da decisioni e situazioni derivate da altri fattori non propriamente logistici, come cambiamenti improvvisi della domanda. , commercializzazione di nuovi prodotti o l'espansione in nuovi territori, tra i tanti esempi che potremmo trovare.

Il digitalizzazione è attualmente un aspetto chiave per il futuro di aziende di ogni dimensione. Tuttavia, la complessità della logistica sopra citata si traduce anche in un'offerta molto ampia e difficilmente valutabile di diverse tipologie di software utilizzati in ambito logistico, o che hanno con essa un rapporto diretto, ad esempio sistemi per la gestione della catena di approvvigionamento o gestionali aziendali (ERP) .

Software di logistica

Come se non ci fosse abbastanza complessità, ogni tipo di software presenta anche notevoli differenze rispetto ad altri che rientrano esattamente nella stessa categoria. Pertanto, è necessario andare oltre la categoria e vedere le funzionalità che ogni sistema offre per sapere esattamente se si adatta o meno alle esigenze di ciascuna azienda.

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