La logistica è un fenomeno? Perché l'automazione costosa spesso fallisce a causa di semplici principi fondamentali: 8 fallimenti pratici nella logistica del mondo reale. Immagine: Xpert.Digital
Logistica oltre le apparenze: la scomoda verità sulle tendenze fallite e le ricette fondamentali per il successo
Perché la facciata scintillante sta crollando, mentre la realtà sembra diversa
Il settore della logistica è regolarmente travolto da ondate di nuove tendenze, ognuna delle quali promette grandi cose. Automazione, analisi predittiva e soluzioni software altamente complesse dovrebbero rivoluzionare il settore. Ma mentre le società di ricerche di mercato e i fornitori descrivono questi sviluppi come un futuro inevitabile, la realtà spesso si scontra dolorosamente con queste aspettative. Nella maggior parte dei casi, il successo effettivo dell'implementazione è ben al di sotto delle aspettative di marketing. Questa discrepanza non è casuale, né può essere semplicemente attribuita ai costi della transizione. Piuttosto, indica un malinteso di fondo, diffuso in gran parte del settore, riguardo al funzionamento effettivo della logistica.
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Il mito dell'automazione e la trappola dei costi
Da anni si parla di una completa automazione dei magazzini e dei processi di trasporto come di un futuro inevitabile. I produttori di tecnologie e le società di consulenza associate dipingono un quadro di sistemi di trasporto senza conducente che si muovono autonomamente nei magazzini, pinze autonome che prelevano le merci con precisione e sistemi di controllo intelligenti che orchestrano tutti i processi. Ma la realtà dipinge un quadro diverso.
L'investimento iniziale per soluzioni automatizzate supera di gran lunga quello per operazioni manuali o semi-automatizzate. Tuttavia, questo non è il problema principale. Ben più grave è la complessità intrinseca di tali sistemi. I sistemi di magazzino automatizzati richiedono personale altamente qualificato per la manutenzione e il funzionamento, il che è problematico in un mercato che soffre di una carenza di manodopera qualificata. Il divario tra teoria e pratica diventa particolarmente evidente in questo caso. Molte aziende che hanno investito in massicci progetti di automazione segnalano problemi imprevisti: corsie confuse all'interno dei magazzini causano congestione e inefficienze, i sistemi di trasporto senza conducente di diversi produttori non funzionano in modo fluido e la mancanza di integrazione tra diverse tecnologie produce l'opposto di quanto originariamente previsto.
Un grave equivoco risiede nell'aspettarsi che l'automazione funzioni senza una fondamentale ottimizzazione dei processi. Se i processi manuali sono già caotici e non standardizzati, l'automazione non risolverà questi problemi, ma li porterà semplicemente a un livello di complessità superiore. La realtà è sconfortante: i robot mobili spesso falliscono non a causa della tecnologia in sé, ma perché le aziende hanno aspettative irrealistiche e non dispongono dei prerequisiti necessari. Gli esperti del settore segnalano che siamo ancora nelle primissime fasi dei sistemi di trasporto mobili. Nonostante tutte le previsioni ottimistiche, i sistemi di trasporto senza conducente rimangono una soluzione di nicchia ampiamente utilizzata. Uno sguardo a magazzini selezionati a caso rivela che carrelli elevatori e nastri trasportatori sono ancora la norma, non i robot.
L'eterogeneità dei sistemi è sottovalutata. Quando un'azienda utilizza robot di produttori diversi, sorgono rapidamente problemi di integrazione, che a loro volta comportano elevati costi aggiuntivi. Questi costi spesso non vengono pianificati e si traducono in sforamenti di budget che compromettono radicalmente il ritorno sull'investimento del progetto.
Analisi predittiva: l'illusione dei dati
Un'altra tendenza importante è lo spostamento del processo decisionale verso previsioni basate sui dati. Con il nome di Analisi Predittiva, soluzioni software e società di consulenza promettono che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possano prevedere e prevenire le interruzioni della supply chain. L'idea è allettante: se semplicemente raccogliamo e analizziamo dati sufficienti, possiamo prevedere il futuro e agire in modo proattivo anziché reattivo.
La realtà è ben diversa. Gli studi dimostrano che circa l'81% dei professionisti dell'intelligenza artificiale identifica la qualità dei dati come il loro problema principale. Più precisamente, il 90% dei dirigenti e dei manager nel campo dei dati ritiene che il senior management non presti sufficiente attenzione alla protezione e alla qualità dei dati. La ragione di questo paradosso è il cosiddetto effetto garbage-in, garbage-out. Se i dati di input sono scadenti, anche i migliori algoritmi faranno previsioni scadenti. Il diavolo si nasconde nei dettagli.
Gli errori tipici nei dati nelle supply chain includono: punti dati mancanti, sensori difettosi o mal calibrati, mappature dei dati incomplete e sistemi incompatibili che non comunicano tra loro. Questi problemi non derivano da una mancanza di tecnologia, ma piuttosto da processi organizzativi inadeguati. I sistemi legacy che operano insieme alle nuove tecnologie frammentano le informazioni disponibili. I silos di dati tra i reparti aggravano il problema.
Diversi studi dimostrano che le aziende in genere acquisiscono solo il 56% dei loro dati potenzialmente preziosi. Di questi dati acquisiti, il 77% è ridondante, obsoleto, irrilevante o completamente non categorizzato. Ciò significa che, in definitiva, solo il 23% dei dati è disponibile per processi basati su machine learning e intelligenza artificiale. In queste condizioni, l'implementazione dell'analisi predittiva è destinata a generare errori.
Un ulteriore problema risiede nella rilevanza temporale: se i dati storici vengono alterati da eventi atipici, i modelli predittivi non possono essere addestrati correttamente. Le aziende, secondo il 47% dei professionisti dell'intelligenza artificiale, hanno investito troppo denaro in modelli di intelligenza artificiale inefficaci. La situazione è ulteriormente aggravata se si considera che soluzioni di analisi predittiva mal funzionanti portano a sovrapproduzione, eccesso di scorte, maggiori costi di magazzino e, in definitiva, perdita di fatturato.
L'equivoco principale risiede nell'idea che l'uso della tecnologia risolva i problemi di per sé. In realtà, la qualità e la governance dei dati devono essere migliorate prima che la tecnologia offra benefici. Le aziende che ignorano questa sequenza investono milioni senza vedere risultati.
La trappola della complessità: quando gli strumenti creano più problemi di quanti ne risolvano
La terza grande categoria di tendenze fallimentari comprende l'introduzione di sistemi software altamente complessi, in particolare sistemi di pianificazione delle risorse aziendali e sistemi di gestione del magazzino, che promettono di integrare l'intero panorama operativo.
Le statistiche sono notevoli. Il 73% delle implementazioni ERP nella produzione discreta non riesce a raggiungere gli obiettivi prefissati. In media, gli sforamenti di budget ammontano al 215%. Le proroghe dei tempi sono in media del 30%. Solo il 27% raggiunge gli obiettivi iniziali. Queste cifre sono inaccettabili e indicano un problema strutturale.
Le cause principali di questi fallimenti sono note ed evitabili: una gestione inadeguata del cambiamento è la causa del 42% di tutti i fallimenti, una migrazione dei dati inadeguata del 38% e team di implementazione inesperti del 35%. Questi tre fattori da soli spiegano oltre il 75% di tutti i fallimenti. Ciò significa che gli errori non sono di natura tecnica, ma piuttosto risiedono nelle dimensioni organizzative e umane.
Uno dei disastri più noti è quello di Hershey. L'azienda ha investito 112 milioni di dollari nell'implementazione di un ERP, ma ha interrotto la fase di test per rispettare una scadenza ravvicinata. Quando il sistema è entrato in funzione, le transazioni non fluivano correttamente tra CRM, ERP e gestione della supply chain. Il risultato è stato devastante: Hershey non è stata in grado di evadere ordini per 100 milioni di dollari durante Halloween, il periodo di maggiore attività. La redditività è scesa del 19% in quel trimestre e il prezzo delle azioni è sceso dell'8%.
Un problema ancora più grande dei disastri più gravi sono i fallimenti striscianti. Molte aziende implementano sistemi ERP che alla fine non funzionano davvero. I dipendenti tornano a vecchi metodi manuali, un fenomeno noto come "shadow IT". Il sistema è ufficialmente in uso, ma in realtà i dipendenti lo aggirano perché è troppo complicato, poco intuitivo o non adatto ai loro flussi di lavoro effettivi.
La causa principale risiede spesso nella scelta della soluzione. Molte aziende optano per sistemi ERP generici, capaci di svolgere numerose funzioni ma privi di specializzazione. Quando poi l'azienda deve apportare modifiche significative, i costi e la complessità si moltiplicano. La personalizzazione diventa così estesa che il sistema alla fine diventa meno flessibile di ciò che avrebbe dovuto sostituire.
Un secondo errore critico risiede nella sottovalutazione della qualità dei dati. Quando si migra a un nuovo sistema, vengono trasferiti dati obsoleti. Tuttavia, questi dati sono spesso obsoleti, corrotti, in un formato errato o non riflettono il nuovo modo di lavorare introdotto dal nuovo sistema. Di conseguenza, il nuovo sistema opera su fondamenta imperfette fin dall'inizio. Il vecchio adagio "garbage in, garbage out" si applica perfettamente in questo caso.
La mancanza di un project manager chiaramente definito porta a ulteriori problemi. Il project manager deve essere una persona rispettata in tutta l'azienda e con una profonda conoscenza dei suoi processi. Spesso, questo ruolo fondamentale viene assegnato a qualcuno che non ha l'autorità o la comprensione necessarie, con conseguenti scarsi risultati. Il risultato è una mancanza di responsabilità e un progetto che perde il controllo.
Soluzioni LTW
LTW Intralogistics – Ingegneri del flusso - Immagine: LTW Intralogistics GmbH
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Adatto a:
Logistica senza tendenze: come i processi puliti superano ogni clamore e assicurano vantaggi competitivi
Gli otto fallimenti pratici della logistica nel mondo reale
Oltre alle tendenze principali, ci sono altri esempi pratici di come le aziende sprecano miliardi seguendo ciecamente le tendenze senza considerare i fondamentali.
Il primo errore è l'introduzione di sistemi di gestione del magazzino completamente digitali senza l'ottimizzazione dei processi.
Molte aziende acquistano un WMS all'avanguardia e si aspettano che risolva tutti i loro problemi. In realtà, tuttavia, il sistema non fa altro che digitalizzarli. Un magazzino disorganizzato rimane disorganizzato; l'unica differenza è che la disorganizzazione è ora documentata digitalmente. Implementare la tecnologia senza un miglioramento dei processi sottostante è come aggiungere senza prima sottrarre.
Il secondo errore pratico è credere nella previsione automatizzata della domanda.
Molte aziende stanno implementando sistemi di previsione basati sull'intelligenza artificiale per ottimizzare il proprio inventario. Questi sistemi promettono di prevedere le fluttuazioni della domanda e determinare i livelli di stock ottimali. Tuttavia, la realtà dimostra che tali sistemi sono di scarsa utilità in una supply chain volatile e complessa. Se i dati di input sono errati o se si verificano shock esterni come crisi geopolitiche o pandemie, le previsioni diventano inutili. Le aziende che si affidano ciecamente a tali sistemi finiscono per produrre più sovrapproduzione, non meno.
Il terzo errore pratico consiste nell'adottare il just-in-time come strategia universale.
Il JIT era meraviglioso in condizioni stabili, ma negli ultimi anni è diventato un fattore di rischio. Le aziende che applicano rigorosamente il JIT e praticano il single sourcing sono più vulnerabili alle interruzioni della supply chain. Se un fornitore fallisce o una frontiera viene bloccata, non ci sono margini di sicurezza. Una vera strategia richiede flessibilità e margini di sicurezza, non solo minimizzazione dei costi.
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Il quarto errore pratico è la mancanza di una chiara responsabilità.
Molte organizzazioni logistiche operano in silos. Approvvigionamento, stoccaggio, vendite e trasporto non funzionano in sinergia. Quando si verifica un problema, tutti possono dimostrare di aver fatto correttamente la propria parte, ma il sistema nel suo complesso fallisce. La chiave non è la tecnologia, ma una chiara gestione dei processi e l'integrazione.
Il quinto errore pratico è affidarsi all'hardware anziché alle persone.
Un magazzino automatizzato a scaffalature verticali è impressionante, ma se gli operatori non sono adeguatamente formati o non ne capiscono il funzionamento, si scatena il caos. Le aziende spesso ignorano l'elemento umano. La tecnologia è solo uno strumento e, senza le persone giuste e la cultura giusta, anche lo strumento migliore non funzionerà.
Il sesto errore pratico è la mancanza di standardizzazione.
Senza processi standardizzati, ognuno può agire in modo diverso. Questo porta a incoerenze, errori e inefficienze. Prima che un'azienda implementi l'automazione, deve prima standardizzare. La standardizzazione non dovrebbe aspettare la tecnologia.
Il settimo errore pratico è trascurare la qualità dei dati.
Le aziende vogliono strumenti di analisi e BI, ma non dispongono di dati puliti. Quindi dedicano dal 40 al 60% del loro tempo a ripulire i dati invece di utilizzarli. Questo è puro spreco. Gli investimenti dovrebbero essere rivolti innanzitutto alla qualità dei dati, non a sofisticati strumenti di BI.
L'ottavo errore pratico è la mancanza di miglioramento continuo.
Molte aziende intraprendono un progetto di grandi dimensioni, si aspettano che risolva i loro problemi per sempre e poi passano al successivo. Ma la logistica è un organismo vivente in continua evoluzione. Le aziende che non migliorano costantemente vengono rapidamente sopraffatte dalla realtà.
La strada per il vero successo: principi fondamentali invece di esagerazioni
Cosa funziona davvero? La chiave non sta nelle nuove tecnologie, ma in principi fondamentali noti da decenni. Questi principi sono stimolanti, non attraenti e non fanno notizia. Ma funzionano.
Il primo e più importante principio è l'ordine.
Il metodo giapponese 5S, sviluppato in Giappone nel 1955, si compone di cinque fasi: Selezionare, Mettere in ordine, Brillare, Standardizzare e Sostenere. Le aziende che adottano questo metodo riscontrano notevoli miglioramenti. L'ordine riduce i tempi di ricerca, minimizza gli errori e crea le basi per ulteriori miglioramenti. Un'azienda che implementa concretamente il metodo 5S può migliorare le proprie attività dal 20 al 30% senza dover ricorrere a tecnologie aggiuntive.
Il secondo principio è la trasparenza e la chiara responsabilità del processo.
Tutti dovrebbero conoscere il proprio ruolo, gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e se li stanno raggiungendo. La maggior parte delle aziende fallisce perché non ha chiare linee di responsabilità. Quando approvvigionamento, magazzino e vendite non collaborano, si creano compartimenti stagni. La soluzione non è la tecnologia, ma la riorganizzazione e una comunicazione chiara.
Il terzo principio è il miglioramento continuo, chiamato Kaizen in giapponese.
Ciò significa che i dipendenti apportano piccoli miglioramenti ogni giorno. Il bello del Kaizen è che le idee migliori spesso provengono dalla persona che lavora quotidianamente. Un'azienda che implementa correttamente il Kaizen vede miglioramenti continui senza grandi investimenti.
Il quarto principio è la scalabilità a passi, non a balzi.
La maggior parte delle implementazioni su larga scala fallisce perché cerca di fare troppo e troppo in fretta. Una strategia migliore è avviare piccoli progetti pilota, misurare il successo, apprendere e poi espandere. Un'azienda che inizia in piccolo, sperimentando con i robot mobili in uno spazio limitato, può trasferire gli insegnamenti ad altri settori. Questo è meno rischioso ed economico.
Il quinto principio è la fiducia nella competenza professionale.
Non tutti gli esperti di logistica lavorano nel reparto IT. Molte innovazioni dovrebbero nascere dalle persone che svolgono questo lavoro ogni giorno. Una buona azienda ascolta i propri dipendenti e integra le loro conoscenze nelle proprie decisioni. Questo non costa nulla e spesso è più prezioso di una consulenza costosa.
Il sesto principio è la vera qualità dei dati, anziché l'illusione dei Big Data.
È meglio avere 100 punti dati puliti che 1 milione di dati imperfetti. Un'azienda dovrebbe prima migliorare la qualità dei propri dati prima di investire in strumenti di analisi. Se la qualità dei dati è scarsa, tutte le analisi sono inutili.
Il settimo principio è quello di concentrarsi su ciò che è misurabile.
Non tutto ciò che conta è misurabile. Ma è meglio concentrarsi su pochi indicatori chiave di prestazione (KPI) chiari piuttosto che su cento metriche complesse. Un sistema di KPI chiaro aiuta tutti a remare nella stessa direzione. La maggior parte delle aziende misura troppo e comprende troppo poco.
L'ottavo principio è la flessibilità anziché la rigidità.
Un sistema eccessivamente ottimizzato non può reagire rapidamente ai cambiamenti. La logistica è un sistema dinamico. La robustezza è più importante della perfezione. Un sistema che offre l'85% di efficienza con flessibilità è migliore di un sistema che offre il 95% di efficienza ma nessuna flessibilità.
Il disastro della gestione del cambiamento
Un aspetto spesso sottovalutato delle trasformazioni logistiche è la gestione del cambiamento. Molte aziende introducono sistemi tecnologici senza coinvolgere il personale. Il risultato è una forte resistenza. I dipendenti temono per il proprio posto di lavoro, non comprendono i nuovi sistemi e cercano di aggirarli.
Un'implementazione di successo inizia con la comunicazione. I dipendenti devono comprendere perché il cambiamento è necessario, come influenzerà la loro vita lavorativa e assicurarsi che le loro voci vengano ascoltate. Coinvolgere le persone giuste fin da subito, imparare dalla loro esperienza e sviluppare sistemi che soddisfino le loro esigenze aumenta notevolmente il tasso di accettazione.
Un altro errore critico è dare per scontato che la formazione da sola sia sufficiente. Un workshop di tre giorni prima del go-live non è sufficiente. Le persone hanno bisogno di apprendimento continuo, supporto, feedback e tempo per adattarsi ai cambiamenti. Le aziende che investono in programmi di supporto autentici ottengono risultati notevolmente migliori.
La realtà economica
Sommando i numeri, diventa chiaro che gli investimenti in tendenze dilaganti sono spesso mal indirizzati. Un'implementazione ERP media costa diversi milioni e ha un tasso di fallimento del 73%. Un programma di miglioramento continuo costa una frazione di quella cifra e ha un tasso di successo molto più elevato.
L'economia della logistica è semplice: meno errori, tempi di consegna più rapidi, costi inferiori e maggiore soddisfazione del cliente. Questi obiettivi non si raggiungono solo attraverso tecnologie costose, ma anche attraverso disciplina, organizzazione e miglioramento continuo. Le aziende che padroneggiano questi principi fondamentali godono di un vantaggio competitivo imbattibile.
L'ironia è che molti di questi principi sono gratuiti. Un'iniziativa 5S non costa quasi nulla, se non tempo e disciplina. Il Kaizen non richiede alcun nuovo software. Una chiara responsabilità richiede solo chiarezza, non tecnologia. Eppure, questi principi fondamentali vengono costantemente trascurati, mentre le aziende sprecano milioni in tendenze dilaganti.
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La tendenza migliore è non creare una tendenza.
La verità è scomoda: la logistica non vince grazie al clamore, ma grazie a processi puliti, responsabilità chiare e competenze autentiche. Le aziende che padroneggiano i propri principi fondamentali sono di gran lunga superiori a quelle che inseguono le ultime tendenze.
Un'azienda di logistica di successo in Germania lo ha spiegato così: "Vogliamo evitare la complessità tecnica perché comporta un rischio maggiore di errori. Come azienda familiare non finanziata da capitale di rischio, siamo costretti a offrire soluzioni che funzionino in modo affidabile. Non è una cosa affascinante, ma è la verità."
La strategia migliore nella logistica è non seguire le mode. Le aziende dovrebbero invece rimettere in ordine i propri principi fondamentali, formare i propri dipendenti alla disciplina e apportare piccoli miglioramenti continui. Questo ha funzionato per decenni e continuerà a funzionare anche dopo la fine del prossimo ciclo di hype.
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Konrad Wolfenstein
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