Logistica predittiva nell'e-commerce

Pubblicato il: 25 agosto 2015 / Aggiornato il: 26 novembre 2018 – Autore: Konrad Wolfenstein

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Appena ordinato, già alla porta

Acquistato ieri, consegnato domani: non molto tempo fa, consegnare la merce ordinata entro 48 ore era un segno di qualità che permetteva ai rivenditori online di distinguersi dalla concorrenza. Tuttavia, da quando la consegna il giorno successivo si è diffusa e alcuni fornitori hanno iniziato a consegnare in giornata, tempi di consegna estremamente brevi non solo sono diventati la norma per molti clienti, ma sono diventati una vera e propria richiesta.

Finora, i tempi di consegna sono stati soggetti a limitazioni naturali, che potevano essere ulteriormente estese solo con un notevole sforzo tecnologico. Oltre alla creazione di una rete capillare di magazzini decentralizzati e all'espansione delle flotte di trasporto, la logistica predittiva è un'area chiave per l'ottimizzazione.

Lo sviluppo della spedizione predittiva è ancora una volta guidato dal pioniere dell'e-commerce Amazon . Ciò non sorprende, data la quantità di dati praticamente infinita di cui dispone l'azienda: ogni visualizzazione di prodotto, ogni pagina visitata e ogni clic su uno dei siti web di Amazon vengono registrati. Queste informazioni alimentano gli algoritmi utilizzati per dedurre la probabilità di un potenziale acquirente da tempi di permanenza più lunghi o visite ripetute alle pagine. Il metodo di analisi apprende costantemente dai nuovi dati acquisiti, migliorando così costantemente l'accuratezza delle sue previsioni. Una volta raggiunto un certo livello di accuratezza, ha perfettamente senso per Amazon dare priorità ai processi logistici a valle, come la preparazione degli ordini, il picking e la preparazione della spedizione. Quando il cliente clicca sul pulsante "Acquista", il pacco è già pronto e deve solo essere etichettato prima della spedizione.

Ma la tecnologia brevettata da Amazon fa un ulteriore passo avanti, andando oltre i singoli ordini e utilizzando calcoli di probabilità per raggiungere interi gruppi di clienti. Questo consente di formulare ipotesi sul comportamento d'acquisto di intere regioni. Ad esempio, si consideri un evento sportivo in una città. Una settimana prima, i preparativi per la spedizione delle maglie per le squadre partecipanti inizieranno in un magazzino vicino. I pacchi verranno quindi etichettati con adesivi con l'indirizzo che indica già la città o il codice postale del destinatario. Gli articoli verranno quindi trasportati lì e, se necessario, immagazzinati nel camion o in un magazzino buffer decentralizzato fino all'effettivo arrivo degli ordini previsti. Tutto ciò che segue è la compilazione dell'etichetta di spedizione. Quindi, il camion partirà e consegnerà la maglia desiderata poco dopo la ricezione dell'ordine.

Logistica predittiva di magazzino

Che si tratti di un magazzino centrale o di un magazzino buffer locale, il prerequisito per una spedizione rapida è il prelievo fluido degli articoli. In questo caso, sono necessarie soluzioni logistiche ad alte prestazioni per non perdere il vantaggio di tempo guadagnato a causa di ritardi nelle consegne. Ed è proprio qui che i piccoli rivenditori di e-commerce hanno l'opportunità di posizionarsi in termini di velocità rispetto al gigante di Seattle.

Anche in questo caso, il processo viene gestito in modo proattivo. Ad esempio, il software di controllo assegna gli ordini di follow-up in base ai piani di lavoro assegnati ai sistemi di trasporto o ai commissionatori, se questi si trovano in prossimità del luogo di stoccaggio di un ulteriore articolo da prelevare. Altri criteri di selezione potrebbero includere sensori di posizione integrati, come chip RFID o dispositivi GPS. Con i robot autonomi, il controllo preventivo funziona consentendo ai dispositivi di comunicare autonomamente tra loro e decidere, in base alle loro posizioni attuali o ai percorsi pianificati, quale modulo è più adatto a prelevare l'articolo.

Ma che sia gestita da software o autonoma, la pianificazione predittiva aiuta a coordinare in modo efficiente i percorsi all'interno del magazzino. Laddove fino a non molto tempo fa gli articoli venivano stoccati in magazzini a scaffalature convenzionali, da dove venivano prelevati manualmente e trasportati su lunghe distanze per la spedizione o la produzione, i processi di magazzino in molte aziende ora funzionano in modo completamente automatico e parallelo.

Questa logistica automatizzata richiede unità di stoccaggio compatte, posizionabili in prossimità delle postazioni di picking e in grado di offrire un'elevata produttività. I ​​sistemi di stoccaggio buffer verticali potrebbero rappresentare una soluzione in questo caso, grazie alle loro dimensioni ridotte e alle elevate prestazioni di picking.

Drone per le consegne di Amazon (Fonte: Amazon)

Trasporto al cliente

Ma a cosa servono tutti quegli algoritmi, quei magazzini decentralizzati e quel picking più rapido se i pacchi rimangono bloccati nel traffico durante il trasporto verso il cliente? Anche in questo caso, la tecnologia sotto forma di big data viene in soccorso: i flussi di traffico vengono monitorati costantemente e agli autisti viene sempre indicato il percorso ottimale. I ricercatori dell'Hasso Plattner Institute . Hanno recentemente sviluppato un sistema che collega in tempo reale le informazioni interne con i dati pubblici relativi al traffico. Questa soluzione consente alle aziende di logistica di ottenere previsioni precise sul flusso di traffico. Il sistema combina e analizza le informazioni più recenti provenienti dalle flotte di merci dell'utente con i dati attuali sul traffico. In questo modo, sanno immediatamente se, dove e per quanto tempo uno dei loro camion è rimasto bloccato nel traffico e in che misura ciò sta ritardando la consegna.

Ma il sistema può fare ancora di più, consentendogli di prevedere le interruzioni del traffico prima che si verifichino effettivamente. Ad esempio, se i dati GPS indicano un numero crescente di veicoli su un'autostrada, questo può segnalare un'imminente congestione. Allo stesso modo, le informazioni sulle condizioni meteorologiche possono essere utilizzate per prevedere gli orari di partenza di traghetti o aerei. Queste informazioni consentono di ottimizzare in anticipo i percorsi pianificati, garantendo che i clienti ricevano i loro prodotti quasi immediatamente dopo averli ordinati online.

In alternativa, il colosso statunitense del web potrebbe nuovamente rappresentare un'opzione, in quanto prevede di servire il mercato direttamente dall'alto con i suoi droni per le consegne, almeno nel medio termine. Dal punto di vista dell'azienda, questa è sicuramente una buona opportunità per ottimizzare il servizio Prime Now utilizzando le consegne tramite droni. Ingorghi, strade congestionate o mancanza di parcheggi per i veicoli di consegna: nessuno di questi ostacoli ostacolerebbe una consegna rapida.

I dirigenti aziendali stanno già chiedendo corridoi aerei dedicati per i droni. Ciò consentirebbe ai droni per le consegne di operare ad altitudini comprese tra 60 e 120 metri, senza interferire con il traffico aereo. Tecnicamente, il trasporto di merci tramite droni senza particolari problemi. I dispositivi sono già in fase di sperimentazione, anche in Canada. Le necessarie autorizzazioni normative rappresentano attualmente l'ostacolo principale. Ma una volta ottenute, Prime Air Amazon, ha una risposta a questa domanda.