Una delle soluzioni più rilevanti è l'uso delle biciclette per la distribuzione dell'ultimo miglio, nota come cicloraduno. La ciclologistica consiste in strategie che cercano di promuovere l'uso della bicicletta e di altri veicoli di mobilità sostenibile per ridurre l'impronta di carbonio. Tuttavia, per poter essere applicata con successo alle città, è necessario soddisfare alcuni requisiti per facilitarne l'implementazione e l'utilizzo.

Se volete saperne di più sulle chiavi per potenziare il ciclismo, continuate a leggere:

Identificare le aree ad alta densità di consegna

Questo è uno dei primi passi da compiere prima di implementare altre strategie ciclistiche e modifiche alle infrastrutture cittadine. Ciò richiede informazioni che possono essere fornite dagli operatori logistici o dai servizi di trasporto pacchi.

Dai quartieri residenziali ai distretti commerciali, tutte queste aree possono essere incluse nella "mappa di calore" delle consegne. In questo modo sarà molto più facile progettare percorsi di consegna efficienti per i veicoli a mobilità sostenibile utilizzando un ottimizzatore di percorsi.

Installazione di hub urbani

È senza dubbio uno degli elementi più indispensabili per la promozione della mobilità ciclistica, poiché senza di essi non è possibile effettuare consegne con biciclette e altri veicoli leggeri. Questo perché la maggior parte della distribuzione dell'ultimo miglio parte da centri logistici situati in parchi industriali alla periferia delle grandi città. Pertanto, senza la presenza di centri logistici, per le consegne sono necessari veicoli più pesanti come i furgoni.

Ma non si tratta solo di installare gli hub urbani in sé, ma anche di studiare attentamente i punti strategici della città in cui un hub urbano e la sua flotta di biciclette potrebbero sfruttare al meglio il loro potenziale. A tal fine, è necessario prendere in considerazione il volume delle consegne per area, il traffico stradale, altre strade di difficile accesso per i veicoli più grandi, ecc. 

Collaborazione tra enti pubblici e aziende private

Negli ultimi anni sono emerse diverse aziende e startup con proposte molto interessanti per promuovere la ciclabilità nella distribuzione dell'ultimo miglio, come Washa Logistics. Tuttavia, per realizzare le loro proposte, è fondamentale la collaborazione degli enti pubblici.

Dai consigli comunali ad alcune istituzioni che si occupano di mobilità urbana, si dovrebbero creare stretti partenariati per dare il via libera ai progetti di mobilità ciclistica. Soprattutto se l'iniziativa richiede alcuni cambiamenti nelle infrastrutture pubbliche, come ad esempio più parcheggi per i veicoli leggeri.

Migliorare l'infrastruttura ciclistica

Nelle grandi città è comune avere diverse zone di traffico con circa diverse piste ciclabili. Tuttavia, ci sono città che sono un po' indietro nel numero di corsie, tanto che i ciclisti sono obbligati, secondo le normative spagnole, a circolare sul lato destro delle corsie di marcia. Questo mancato adeguamento delle strade alla mobilità ciclistica può rallentare la distribuzione e rendere le strade più insicure per gli autisti delle consegne.

A tal fine, è necessario identificare le aree a maggior traffico di biciclette e analizzare i modi migliori per implementare le corsie senza interrompere il traffico degli altri veicoli. Con questi miglioramenti, i veicoli per le consegne viaggeranno su strade più sicure ed efficienti, favorendo l'uso della bicicletta.

Inoltre, non si tratta solo di più piste ciclabili, ma anche di parcheggi per biciclette e altri veicoli leggeri. Ciò significa che i fattorini avranno a disposizione più parcheggi per consegnare gli ordini.

Stabilire incentivi e politiche pubbliche

Negli ultimi anni, le autorità stanno iniziando a istituire zone a basse emissioni e a limitare l'ingresso dei veicoli più pesanti o inquinanti con l'obiettivo di ridurre le emissioni di anidride carbonica. È quindi essenziale che mettano in atto anche incentivi e politiche pubbliche per facilitare la promozione della bicicletta.

Tali incentivi possono includere sussidi, sconti finanziari o riduzioni fiscali per facilitare la transizione dall'uso di veicoli a carburante all'acquisto di veicoli leggeri per la mobilità sostenibile. Inoltre, per rafforzare l'uso della bicicletta sia per le consegne che per uso personale, è consigliabile promuoverne l'uso attraverso campagne e programmi di educazione alla sicurezza stradale.

Conclusione

La bicicletta sta diventando una tendenza molto interessante per la logistica urbana e la distribuzione dell'ultimo miglio, grazie ai numerosi vantaggi che offre: riduzione delle emissioni e percorsi di consegna più efficienti. Tuttavia, è necessaria una stretta collaborazione con i comuni e altri enti pubblici per adattare le strade pubbliche dove necessario e per facilitare il più possibile le consegne con veicoli a mobilità sostenibile.  

In Hedyla lavoriamo con i clienti con casi d'uso incentrati su pacchi e consegne per focalizzare i percorsi di consegna per zone, al fine di risparmiare tempo e fornire un servizio di qualità eccellente.

Meritxell Vazquez

SEO & Inbound Marketing
Laureato in Progettazione e Produzione di Video Game, attualmente tirocinio in Digital Marketing con focus su SEO e Inbound Marketing.

Creazione di articoli di valore e supporto della comunicazione al settore tecnologico.

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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.

IOT e Blockchain

Una delle tendenze in crescita nel settore della logistica e dei trasporti è l'utilizzo della tecnologia Blockchain nella catena di approvvigionamento. Questo perché, insieme all'IoT e all'AI, è in grado di creare una polizza di carico digitale (BOL) che fornisce la tracciabilità del prodotto lungo tutta la catena di fornitura.

La combinazione di Blockchain e IoT può portare molti benefici a qualsiasi settore che distribuisce prodotti, soprattutto quando si tratta di beni di qualità come il vino. Ad esempio, con il BOL è possibile creare uno smart contract per conoscere l'origine del prodotto e il suo percorso verso il cliente finale. È anche possibile applicare localizzatori GPS in grado di calcolare la temperatura e l'umidità, tra le altre cose, per garantire il rispetto del contratto.

Va notato che la tecnologia Blockchain consente di rendere più sicuri i dati memorizzati perché è decentralizzata, ha transazioni irreversibili ed è altamente crittografata. Per questi motivi, la probabilità di furti o attacchi informatici è ridotta. 

Ottimizzazione dei percorsi e pianificazione della flotta

Uno degli aspetti più importanti della pianificazione degli itinerari è l'andamento del traffico, cioè il flusso di traffico su determinate strade e altre strade pubbliche. L'intelligenza artificiale, grazie alle sue capacità di apprendimento, può studiare questi schemi per individuare gli orari di punta del traffico, i lavori di manutenzione e altre caratteristiche. I dispositivi IoT possono anche aggiungere ulteriori informazioni tracciando e raccogliendo dati per analisi future e una migliore pianificazione.

Va notato che l'obiettivo principale di una soluzione di ottimizzazione dei percorsi è quello di risparmiare carburante, altre risorse e costi. Tuttavia, una maggiore efficienza nella distribuzione delle merci si traduce in un servizio più soddisfacente e competitivo, soprattutto quando si tratta di distribuzione dell'ultimo miglio.

Sicurezza del personale e dei beni

La sicurezza delle operazioni logistiche può essere migliorata grazie a soluzioni IoT o AI. Da un lato, la manutenzione predittiva può essere eseguita su camion e altre macchine utilizzando dispositivi IoT per rilevare potenziali problemi e prevenire incidenti. D'altra parte, le telecamere e altri sistemi abilitati all'intelligenza artificiale possono rilevare i movimenti sospetti di potenziali ladri nei magazzini e avvisare i responsabili, mentre i sensori abilitati all'IoT consentono di bloccare automaticamente le porte collegate.

Vale la pena ricordare che si stima che la vita utile di un autocarro sia di circa 10 anni, tuttavia l'età media degli autocarri in circolazione in Europa è di 14,2 anni e in Spagna la media è leggermente più alta, 14,3 anni. Pertanto, la manutenzione predittiva dei veicoli non solo previene i guasti, ma è anche molto utile per le buone pratiche e per prolungare la vita utile della flotta.

Conclusione

È chiaro che le tecnologie AI e IoT sono spesso fuse insieme per i progressi tecnologici necessari al settore della logistica e dei trasporti per soddisfare le esigenze attuali dell'industria. Come ad esempio soddisfare l'aumento della domanda, fornire ai clienti trasparenza sugli ordini o ridurre i costi a fronte dell'incertezza.

In Hedyla il nostro software si basa sull'intelligenza artificiale per analizzare i percorsi tipici, i modelli di traffico e altre caratteristiche per generare diversi modelli di percorso pianificato e scegliere il risultato più ottimizzato che si adatta alle esigenze del cliente.

Meritxell Vazquez

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Laureato in Progettazione e Produzione di Video Game, attualmente tirocinio in Digital Marketing con focus su SEO e Inbound Marketing.

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È molto importante stabilire KPI per la logistica, perché è uno dei costi più elevati insieme alle spese di produzione e di marketing. Questo comporterebbe enormi perdite se non fossero adeguatamente monitorate. A questo punto ci chiediamo: quali sono i KPI essenziali per misurare accuratamente i vostri obiettivi logistici?

Se volete saperne di più sulle diverse aree della logistica in cui i KPI logistici non dovrebbero mancare sul cruscotto, date un'occhiata!

Immagazzinamento

Va notato che il magazzino non deve essere confuso con l'inventario o le scorte, perché questi indicatori non indicano le scorte stesse. I KPI riguardano l'analisi dei processi interni ai magazzini, come il picking e la preparazione degli ordini.

Un esempio di KPI logistici utilizzati nel magazzino è il costo unitario del magazzino, che calcola le rispettive spese. Inoltre, per analizzare le prestazioni e la produttività del magazzino sono disponibili i KPI del tasso di consegna completa puntuale e del tempo di ciclo interno, che servono a calcolare il tempo che intercorre tra la richiesta dell'ordine e la spedizione dell'ordine stesso.

Inventario

Naturalmente, questa è una delle parti più importanti della logistica, perché si occupa dei prodotti stessi e delle scorte che attraversano la catena di approvvigionamento. Oltre al fatto che la classificazione e lo smistamento dei diversi tipi di stock è fondamentale per il suo corretto funzionamento, lo è anche l'assegnazione degli obiettivi e dei rispettivi KPI logistici.

A tal fine, i KPI che vengono comunemente presi in considerazione sono i seguenti: rotture di stock per analizzare quante volte l'inventario è stato svuotato e cosa può essere migliorato, turnover dello stock per stimare quante volte l'inventario deve essere rinnovato e, naturalmente, i costi di inventario. Va detto che un elevato turnover delle scorte significa che si realizzano profitti sulle vendite.

Fornitori

In quasi tutti i settori, è essenziale avere un controllo rigoroso sull'approvvigionamento e sulla negoziazione con i fornitori. Questo perché è una delle aree di cui non ci si può occupare direttamente e dipenderà dai rapporti con i fornitori e dalle loro prestazioni.

I KPI includono la spesa per gli acquisti e i tempi di consegna per garantire che il denaro e il tempo necessari siano investiti in fornitori validi. Dall'altro lato, evidenziano il livello di conformità dei fornitori e le mancate consegne, che sono responsabili del calcolo del numero di ordini consegnati in ritardo e rifiutati rispettivamente, al fine di stimare le loro prestazioni.

Trasporto

È noto che i costi di trasporto all'interno delle operazioni logistiche possono rappresentare più del 50% dei costi logistici totali, soprattutto se si tratta dell'ultimo miglio. Per questo motivo si raccomanda di analizzare che questi bilanci e le loro prestazioni soddisfino gli obiettivi stabiliti nella sezione logistica.

Uno dei KPI logistici che calcola meglio i costi logistici è il costo del trasporto sulle vendite. Inoltre, per analizzare l'efficienza dei trasporti e le consegne puntuali, è possibile verificare quanti ordini sono stati ritardati e quali misure devono essere adottate.

Ma se parliamo di risparmio di risorse e di maggiore sostenibilità, i KPI della logistica, come il livello di utilizzo della flotta, sono molto utili per sapere se viene utilizzata tutta la capacità dei camion, sia in chilogrammi che in metri cubi. A questo scopo, soluzioni come l' ottimizzatore di percorsi indicano il volume disponibile di ciascun veicolo per ottimizzarne il carico.

Conclusione

Esistono molti KPI logistici relativi a ogni sezione della catena di fornitura che aiutano ad analizzare e osservare tutti gli aspetti quantitativi e qualitativi dei processi per prendere decisioni su come migliorarli e raggiungere gli obiettivi. Tuttavia, non è consigliabile assegnare tutti i KPI possibili, perché un sovraccarico di informazioni è difficile da interpretare e si dovrebbero scegliere solo i KPI più rilevanti in relazione agli obiettivi stabiliti.

Oltre all'ottimizzazione dei processi logistici, Hedyla offre consulenza sulla supply chain e fornisce analisi e business intelligence per migliorare i processi logistici critici.

Meritxell Vazquez

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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.

Ottimizzazione del percorso

Una delle soluzioni più diffuse nel settore della logistica e dei trasporti è l'ottimizzazione dei percorsi di consegna tramite software di intelligenza artificiale. È anche uno dei più importanti per garantire consegne puntuali al prezzo e al costo del carburante più economico possibile.

Tra le funzioni di un software di ottimizzazione dei percorsic'è quella di integrare i dati provenienti da varie fonti e di utilizzare algoritmi per pianificare i percorsi in base ai vincoli da applicare al momento delle consegne. In questo modo è possibile organizzare in modo ottimale le risorse (veicoli e trasportatori), risparmiare sui costi e fornire un servizio clienti competente.

Manutenzione predittiva

Uno dei problemi attuali del settore dei trasporti è la mancanza di nuovi veicoli sul mercato in grado di sostituire quelli vecchi, che richiedono quindi continue riparazioni per essere operativi. Tuttavia, la manutenzione predittiva non è così conosciuta come uno degli esempi di intelligenza artificiale nella logistica.

Utilizzando i dati passati e presenti raccolti con i dispositivi IoT, gli algoritmi di apprendimento automatico possono creare previsioni e raccomandazioni di manutenzione per camion, furgoni e altri veicoli. In questo modo si aumenta la durata di vita dei veicoli e si possono prevenire ulteriori danni grazie a queste indicazioni.

Conclusione

Diversi processi logistici sono già stati automatizzati e ottimizzati con successo grazie all'IA. Queste soluzioni sono fondamentali per superare le attuali sfide del settore logistico e offrire un servizio competitivo ed efficiente che risponda alle tendenze e alle esigenze attuali.

In Hedyla offriamo diversi prodotti e servizi sviluppati con l'intelligenza artificiale dal nostro team di ingegneri interni che cerca di rispondere alle esigenze della logistica in qualsiasi settore.

Meritxell Vazquez

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Laureato in Progettazione e Produzione di Video Game, attualmente tirocinio in Digital Marketing con focus su SEO e Inbound Marketing.

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Para encontrar la ruta definitiva que hará llegar antes a tus clientes se deben de tener en cuenta varias características de las paradas, vehículos y restricciones, entre otras. Además de mantener una comunicación sólida ante cualquier incidente que pueda ocurrir, ya sea un factor interno o externo.

Se volete conoscere i fattori chiave per ottimizzare i percorsi di consegna e come raggiungere più velocemente i vostri clienti, date un'occhiata!

Distanze tra i punti di consegna

Entre los principales factores que se piensan primero cuando se habla de optimizar rutas de reparto son las distancias entre el centro logístico y los puntos de entrega. Además de que es más sencillo calcular una ruta concreta en cuanto echamos un vistazo a la proximidad entre varios puntos de entrega.

In generale, se non si tiene conto di altri fattori e vincoli, uno dei percorsi migliori è quello che parte dalla fermata più vicina al magazzino. Segue poi la seconda fermata vicino alla prima, e così via finché non ha terminato tutti gli ordini e torna al centro logistico.

Tuttavia, un semplice sguardo ai punti di consegna può nascondere strade strette e difficili da percorrere nell'ultimo miglio che possono ritardare notevolmente le consegne. Di conseguenza, questo fattore è uno dei primi da prendere in considerazione quando si crea un percorso "di schizzo" e poi si assegnano conducenti, veicoli e altri vincoli.

Orari di consegna e personale

È noto che, in presenza di un certo numero di lotti o di singoli ordini per un giorno specifico, al momento del calcolo dei percorsi viene concordata con gli utenti una fascia oraria di consegna. Tuttavia, questi clienti richiedono sempre più spesso fusi orari più precisi, in base alle loro esigenze. Pertanto, tali ordini devono essere assegnati al vettore con turni e accordi compatibili con la fascia oraria assegnata.

Si noti che occorre prestare particolare attenzione alle restrizioni sul lavoro per i trasportatori. Ad esempio, gli autisti non possono lavorare più di 6 ore consecutive senza pausa in un giorno, quindi devono riposare per un minimo di 30 minuti. Se si tratta di un percorso molto lungo, viene assegnata la fascia oraria appropriata in base alle norme e, se necessario, viene assegnato un altro autista per coprire il turno. Non vanno dimenticati gli orari in cui è consentito il carico e lo scarico nelle città o presso il centro logistico che riceve la consegna.

Condizioni della strada e del traffico

Come già detto, la distribuzione dell'ultimo miglio rappresenta una sfida a causa della difficoltà di accesso a determinate strade, delle fermate di carico e scarico e della congestione del traffico nelle ore di punta. Naturalmente, è meglio scaricare al di fuori delle ore di punta del traffico, ma è possibile coincidere con questo periodo.

Non bisogna dimenticare che la strada e il traffico sono spesso condizionati da molteplici fattori esterni che possono causare tagli sulle autostrade e su alcune strade, dalla presenza di lavoratori nei cantieri agli incidenti. Poiché questi incidenti sono quasi impossibili da prevedere, in questa situazione è essenziale mantenere una comunicazione solida ed efficace con il cliente (tramite chiamate, SMS o WhatsApp) e segnalare il problema per trovare la migliore soluzione possibile.

Vehicles and goods

Por último, uno de los elementos clave a la hora de optimizar las rutas de reparto es el vehículo y las restricciones adjuntas, como la capacidad de su volumen y peso. Dadas las medidas actuales dentro de ciertas ciudades, como las zonas de emisiones bajas, es posible que vehículos con motor diésel o con cierta antigüedad no puedan entrar en dichos lugares, por lo que se deberían asignar otros vehículos. Por ejemplo, los veicoli elettrici leggeri sono l'opzione migliore per percorrere strade di difficile accesso.

Così come la merce è un fattore importante per caricare i veicoli assegnati nel modo più ottimale possibile, sia in termini di peso massimo che di numero massimo di pallet o contenitori trasportabili. In questo caso, gli strumenti che consentono di controllare il carico dei veicoli, come l' ottimizzatore di percorsi , sono di grande aiuto nella scelta del camion o del furgone giusto per un determinato percorso.

Además hay que tener en cuenta que ciertos productos necesitan estar regulados y que el vehículo debe disponer de condiciones especiales para que pueda cargarlos con seguridad. 

Conclusione

Come abbiamo visto, sono molti i fattori che influiscono sull'ottimizzazione dei percorsi e che, senza uno strumento automatizzato, sono difficili da organizzare. L'ottimizzazione del percorso non solo aiuta a risparmiare carburante e tempo, ma anche il cliente apprezzerà un buon servizio e un'assistenza di qualità e si instaureranno rapporti commerciali buoni e duraturi. Pertanto, non esiste un'unica risposta alla domanda "come raggiungere prima il cliente".

Sopra Hedyla tenemos múltiples módulos dentro de nuestras soluciones que se pueden añadir o quitar para trabajar eficientemente con las herramientas necesarias para cada caso de cálculo de rutas.

Meritxell Vazquez

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Laureato in Progettazione e Produzione di Video Game, attualmente tirocinio in Digital Marketing con focus su SEO e Inbound Marketing.

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Quest'anno è stato più affollato dell'anno scorso grazie all'allentamento delle restrizioni per la pandemia. Il primo giorno abbiamo avuto l'opportunità di prendere contatti sia con aziende interessate ai nostri servizi sia con altre aziende, alla ricerca di possibili sinergie con noi. Abbiamo anche appreso le ultime tendenze del settore in termini di Big Data, marketing digitale e, naturalmente, e-commerce.

Il secondo giorno l'affluenza è stata leggermente inferiore a quella del primo giorno; tuttavia, molte persone erano curiose di conoscere i nostri servizi, in quanto abbiamo tenuto diverse dimostrazioni presentando l'ottimizzatore di percorsi con tracciamento integrato delle consegne e persino il gemello digitale per confrontare i percorsi ottimizzati. Vale la pena ricordare che le parti interessate hanno compreso l'importanza dell'omnicanalità, della velocità del servizio, della riduzione dei costi logistici e di altri aspetti per soddisfare la crescente domanda del settore dell'e-commerce.

Oltre a questo, abbiamo potuto assistere alla cerimonia di premiazione e, con essa, abbiamo visto più chiaramente chi sono i leader nel settore dell'e-commerce e del marketing digitale.

Detto questo, non vediamo l'ora di tornare l'anno prossimo per continuare a portare la logistica al livello successivo.

Meritxell Vazquez

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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.

Tracciabilità

Dato quanto complessa e relativamente lunga può essere una catena di approvvigionamento per l'industria, è spesso molto difficile tenere traccia dello stato delle scorte, rallentando il processo di identificazione e verifica con compiti noiosi. Inoltre, ci sono molteplici fattori che possono far sì che gli errori siano trascurati e poi più costosi da rimediare, come la gestione dei resi di una linea di prodotti difettosi.

Un sistema di tracciabilità con visione artificiale assiste nello snellimento e nel funzionamento dell'identificazione e della verifica. Questo grazie a telecamere con software di elaborazione e analisi delle immagini che controllano l'identità delle merci e il loro stato attuale. Possono anche monitorare i momenti in cui la fornitura subisce danni per accelerare i processi di rimozione del prodotto.

Ottimizzatore del percorso

Tra le decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà, queste sono senza dubbio quelle che ottimizzano operazioni più o meno complesse. Questi programmi mirano a risparmiare tempo e risorse, in particolare quando le richieste crescenti e l'aumento dei prezzi non sono a loro favore. L'ottimizzatore di percorsi in particolare si distingue.

Oltre ad automatizzare il compito ingombrante di pianificare i percorsi che la vostra flotta di veicoli prenderà su base giornaliera, utilizza i suoi algoritmi per cercare i migliori percorsi da prendere in base a una serie di parametri e restrizioni applicate dal personale stesso. Questi limiti possono andare dalla dimensione e dal numero della flotta alla fascia oraria dei trasportatori, adattandosi a qualsiasi situazione.

Conclusione

L'AI è sempre più presente nel settore della logistica, sia nell'automazione dei processi che nel processo decisionale. Si tratta di progressi tecnologici necessari in processi importanti come l'ottimizzazione dei compiti e nella strategia direttamente incentrata sulla soddisfazione del cliente, tra gli altri. In effetti, ci sono aziende che già fanno affidamento sulle decisioni logistiche che l'intelligenza artificiale prenderà.

In Hedyla comprendiamo la necessità attuale della logistica di ottimizzare le operazioni come il picking o la gestione del trasporto.

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