Storicamente, si è dimostrato difficile caricare abitualmente un rimorchio o un container al massimo utilizzo, dato il rapido tempo di rotazione. Anche lo scarico entro un tempo prestabilito può essere una sfida se non si sa come sono stati caricati i pallet o i pacchi - e quanti articoli ci sono effettivamente dentro - finché non si apre la porta. Al personale viene spesso data una cartellina (o, se è fortunato, un computer mobile) con le istruzioni su cosa fare e quando, e poi viene lasciato a capire come fare in modo che tutta la merce entri nello spazio o che tutto venga rimosso entro la quantità di tempo stabilita. Le operazioni di carico, in particolare, sono un po' come una partita a Tetris. Solo che, in questo caso, i "punti" si guadagnano impilando quanti più pallet e pacchi possibile in un rimorchio o container e assicurandosi che rimanga il minimo spazio possibile quando il timer suona. (Nessuno vuole lasciare lo spazio sottoutilizzato.) E anche se i supervisori possono essere nelle vicinanze (anche con una cartellina) per aiutare ad allenare la squadra, anche loro sono limitati nella loro capacità di influenzare la strategia impiegata al momento del gioco. La loro comprensione di ciò che accade all'interno del rimorchio o del container è limitata a ciò che possono vedere o alle informazioni trasmesse dalle squadre di carico. Di conseguenza, può essere difficile influenzare il tasso di riempimento e l'altezza delle pareti per raggiungere gli obiettivi di pienezza prima che la porta si chiuda. Quando si tratta di scaricare un rimorchio, il supervisore potrebbe pensare che una sola persona possa gestire una spedizione in arrivo. Ma, una volta che il camion si ferma, potrebbe diventare chiaro che si tratta di un carico pieno e che sono necessarie più risorse per girare quell'unità nei tempi previsti. Il problema è che, a meno che il supervisore non veda effettivamente lo scostamento tra le esigenze pianificate e quelle effettive, quello scaricatore potrebbe doversi muovere da solo, e questo potrebbe innescare una reazione a catena di ritardi o costringere il team di carico successivo a muoversi ancora più velocemente di quanto pianificato. Ecco perché Zebra ha sviluppato SmartPack™ alcuni anni fa. Si voleva eliminare questi punti ciechi e offrire a più soggetti interessati all'interno delle organizzazioni di trasporto e logistica (T&L) un modo per ottenere una consapevolezza della situazione completa e in tempo reale. Si rimarrà sorpresi di quanto si potrà imparare sulle proprie operazioni di carico, e di quanto si potrà migliorarle, quando si ha una visione chiara di ogni movimento effettuato, ogni secondo e in ogni angolo. Tuttavia, espandere la propria visibilità operativa è solo il primo passo per migliorare l'esecuzione del flusso di lavoro. Si ha bisogno di dati empirici per prendere decisioni informate sulle proprie operazioni di carico, e ce ne è bisogno in tempo reale. Ecco perché SmartPack si è evoluto in molto più di un semplice aggregatore di feed video sin dal suo inizio.

È importante creare un "sistema di registrazione" digitale che possa registrare le azioni di carico in tempo reale e fungere da unica fonte di verità su ciò che avviene o non avviene nelle operazioni di carico. Ma è ancora più importante creare un "sistema di impegno". Anche se la conoscenza è potere, non si sarà in grado di guidare miglioramenti significativi se non si capirà perché qualcosa sta accadendo ed esattamente cosa si deve fare per affrontarlo. Inoltre, si deve essere in grado di chiudere il cerchio per beneficiare di queste intuizioni e massimizzare il ritorno sull'investimento (ROI). Se si riconosce che qualcosa sta andando storto durante i flussi di lavoro di carico, o si vede un'opportunità per migliorare l'efficienza del tasso di riempimento, l'utilizzo o il rispetto dei tempi critici, allora si deve essere in grado di dire a qualcuno "all'interno" il prossimo passo migliore da fare per mitigare quel problema o massimizzare l'opportunità. Ecco perché la seconda generazione (e lo stato attuale) di SmartPack sta fornendo molto più valore alle organizzazioni della supply chain orientate all'azione. Oltre a catturare le operazioni di carico da ogni punto di vista, questo sistema di impegno sta anche fornendo le metriche necessarie per ottimizzare le operazioni future. Anche se i supervisori stanno ancora monitorando le operazioni di carico dai margini, sono finalmente in grado di agire su ciò che stanno vedendo grazie a una serie di tecnologie di visione artificiale e informatica che ora aggregano i dati sul lavoro in movimento ogni 15 secondi e conducono una telemetria aggiuntiva di post-elaborazione. Devono solo accedere al dashboard di SmartPack per vedere "cosa è successo" e determinare "perché è successo". Quindi, invece di limitarsi a coreografare i flussi di lavoro, i supervisori e i responsabili della logistica possono valutare meglio come si stanno svolgendo le tendenze senza dover condurre un'analisi profonda - o manuale. Questo dà loro l'opportunità di rivedere le strategie per ottenere risultati migliori nei flussi di lavoro futuri, che è il valore fondamentale di SmartPack. Con le richieste di capacità che continuano a crescere e che non mostrano segni di rallentamento, qualsiasi strumento tecnologico che possa aiutare le organizzazioni della supply chain a ottimizzare le loro strategie di riempimento, migliorare l'utilizzo delle risorse e spedire più merci con meno viaggi, darà i suoi frutti. Tuttavia, anche coloro che impiegano SmartPack come un sistema di impegno nel modo che è stato appena descritto possono scoprire che alla fine colpiscono un muro nei guadagni di valore (nessun gioco di parole). Questo perché un sistema di coinvolgimento è ancora fortemente dipendente dalla capacità di un uomo di individuare un problema o un'opportunità e poi prendere la decisione giusta su come e quando affrontarla. Il problema è che nessuna persona può tenere d'occhio tutte le stazioni di carico dei rimorchi o i dispositivi di carico delle unità di carico dei container aerei (ULD) di sua competenza, tanto meno in un'intera struttura o regione, anche con l'aiuto di sistemi di visione artificiale e informatica e dispositivi mobili. 

Ci si è resi conto che per raggiungere tutti gli obiettivi, le organizzazioni T&L avrebbero avuto bisogno di un "sistema di intelligenza" completo che automatizzasse gran parte del ruolo di "coaching". Così, Zebra ha incorporato algoritmi di apprendimento automatico che rilevano, analizzano e agiscono automaticamente su problemi sia improvvisi che sottili nel processo di carico che possono avere un impatto sull'adempimento e sulla conformità, come le inefficienze del tasso di riempimento o il sottoutilizzo di rimorchi e container. Questi algoritmi sono governati da una serie di regole dinamiche che usano il software di analisi prescrittiva per proporre e sostenere le azioni di esecuzione per migliorare i risultati. Si pensi ai flussi di lavoro di carico e scarico come a una linea temporale dell'attività lavorativa che può essere segmentata in quattro durate contigue, ciascuna con un tempo critico e/o un obiettivo di tasso di lavoro assegnato ad essa. Se SmartPack riconosce che gli obiettivi non sono stati raggiunti, allora richiederà un'azione immediata inviando un avviso in tempo reale al supervisore o alla squadra tramite i loro computer portatili. Il messaggio condividerà ciò che è esattamente sbagliato - forse l'attività di lavoro si sta muovendo troppo lentamente o le pareti di pacchi non vengono erette in modo tale da permettere di raggiungere il pieno obiettivo entro una specifica scadenza temporale. Verrà anche comunicata un'azione correttiva per rimettere in carreggiata le attività lavorative.  Se l'azione correttiva viene ripetutamente ignorata dal team e/o dal supervisore, allora il manager del supervisore verrà notificato in un avviso di escalation per rimettere in carreggiata l'attività lavorativa. Le immagini mostrano alcuni degli avvisi visivi che i caricatori e i supervisori possono ricevere per aiutarli ad allenare attivamente i loro team.

Con le informazioni sulle prestazioni in tempo reale e le raccomandazioni per la risoluzione dei problemi ora generate automaticamente in SmartPack - senza alcuna mediazione umana - l'onere non è più a carico dei supervisori per capire cosa sta succedendo all'interno di ogni rimorchio o container o perché un carico non era conforme a un accordo di livello di servizio (SLA). E il rischio che qualcuno prenda una "decisione sbagliata" o ritardi l'azione è significativamente ridotto. Il sistema di intelligenza fornisce un supporto decisionale al lavoratore, in modo che quest'ultimo prenda la migliore azione successiva nel flusso di lavoro. Infatti, due regole dinamiche primarie sono state esplicitamente sviluppate per aiutare i clienti a capire "cosa potrebbe succedere" in qualsiasi situazione e "quali azioni di ottimizzazione devono essere intraprese" prima, durante e dopo un carico per cambiare o migliorare i risultati:
- Il Load Predictor Dynamic Rule utilizza una combinazione di dati storici, obiettivi e risorse attuali per aiutare a migliorare la disponibilità del lavoro e perfezionare la strategia di carico. Per esempio, è pratica comune costruire pareti alte per massimizzare l'utilizzo di un rimorchio o di un container, ma pareti più alte non equivalgono automaticamente all'utilizzo desiderato. Inoltre, questo metodo di carico richiede più tempo e manodopera e c'è sempre un punto critico in cui il rendimento diminuisce. Quindi, se i mandati di distanziamento sociale COVID-19 e i livelli ridotti di forza lavoro consentono di assegnare solo un caricatore a ogni banchina, SmartPack può raccomandare che il caricatore costruisca pareti più corte per aumentare la pienezza del carico, dato il breve periodo di rotazione e la capacità di lavoro limitata, poiché la costruzione di pareti più alte richiede più tempo e, pertanto, verrebbero erette meno pareti. Questo è qualcosa che un supervisore di banchina potrebbe non aver riconosciuto senza un accesso aggregato ai dati operativi e la capacità di condurre un'analisi strategica a livello macro.
- La regola dinamica dell'attività di carico tiene continuamente traccia dei progressi e dei tassi di completamento del carico rispetto alle pietre miliari critiche del flusso di lavoro, per garantire che l'attività inizi e finisca in tempo durante ogni durata. Se il team di carico è in ritardo sulla tabella di marcia, il sistema glielo farà sapere in modo che possa fare aggiustamenti e raggiungere gli obiettivi prima della scadenza. Se il team continua a rimanere indietro, verranno inviati ulteriori avvertimenti e, se necessario, gli avvisi verranno inoltrati ai supervisori e ai loro manager. E anche se questa regola si concentra principalmente sul miglioramento delle prestazioni immediate delle squadre di carico, ha il potenziale per informare le future decisioni di pianificazione del lavoro. Per esempio, si potrebbe essere in grado di guardare i dati storici per vedere se la manodopera viene allocata e utilizzata correttamente. Se si desidera ridurre al minimo i tempi di inattività critici o aumentare l'efficienza del tasso di riempimento, soprattutto durante i periodi di forte domanda, potrebbe diventare evidente che è necessario assegnare più risorse a una certa banchina o ULD per garantire che nessun pallet o pacco venga lasciato indietro. In altre parole, il nuovo monitoraggio automatizzato delle prestazioni, l'analisi e le capacità di coaching di SmartPack alleggeriscono significativamente il carico cognitivo dei manager della logistica, degli addetti alle banchine, dei caricatori e degli scaricatori. Inoltre libera preziosa manodopera per implementare cambiamenti altamente calcolati che contribuiranno a migliorare i risultati di spedizione. Questo è un qualcosa che le organizzazioni T&L apprezzeranno, dato che non c'è margine di errore nell'ambiente odierno ad alta velocità. Ma questo nuovo livello di funzionalità a valore aggiunto fa molto di più che migliorare semplicemente la gestione delle capacità di lavoro nelle stazioni di carico. Aiuta anche gli utenti a migliorare drasticamente le prestazioni aziendali complessive consentendo alle organizzazioni di T&L di:
- Gamificare le operazioni a livello di struttura, regionale o addirittura globale - Poiché ora è possibile aggregare i dati raccolti in ogni punto di carico in un "sistema di record" centralizzato, i clienti SmartPack (e anche i loro clienti) ottengono una visione olistica di ogni azione intrapresa durante le operazioni logistiche sia in entrata che in uscita - molto simile a un sistema di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) o di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Questo permette un confronto side-by-side di tutte le banchine trasversali all'interno di un'ala, struttura o geografia.
Se una banchina gira costantemente rimorchi semivuoti e le altre hanno una media di riempimento del 90%, allora i supervisori possono valutare più da vicino la costruzione del carico per vedere se quel particolare equipaggio sta bilanciando e impilando correttamente la merce, o se c'è qualcosa che sta riducendo il tasso di lavoro.
- Gestire le aspettative - I manager della logistica possono anche sfruttare i dati contestuali disponibili per quanto riguarda la più ampia operazione logistica in entrata e in uscita per vedere se gli obiettivi fissati per certe banchine, spedizioni o periodi di tempo sono troppo ambiziosi sulla base delle tendenze storiche delle prestazioni. Se si determina che è necessaria un'ulteriore formazione per migliorare i tassi di lavoro e rispettare i tempi di consegna rigorosi, allora i dati storici e le immagini si riveleranno utili per identificare le deviazioni specifiche del flusso di lavoro e affrontare i problemi che hanno contribuito a prolungare i tempi di inattività.
- Aumentare la responsabilità - SmartPack offre una visione prima e dopo la pienezza del carico, le condizioni di trasporto e altro ancora, nel caso in cui ci fosse una questione di non conformità o di perdita da parte di un cliente o di un partner più in basso nel canale di distribuzione e fosse necessaria un'indagine per individuare le responsabilità.
- Sviluppare ed eseguire piani di emergenza - Alcuni vettori lasceranno i rimorchi presso un sito del cliente affinché il cliente li carichi per un periodo di tempo (in genere una settimana). Tuttavia, potrebbero dover richiamare i rimorchi prima a causa di un cambiamento imprevisto nei programmi o nella domanda. Altre volte, il tempo inclemente può indurre i vettori ad accelerare o ritardare le consegne. Se un camion o un aereo è in ritardo o deve allontanarsi prima per qualsiasi motivo, allora gli spedizionieri possono informare i clienti e regolare in modo collaborativo i programmi in entrata e in uscita di conseguenza per garantire che la capacità del rimorchio/container e le risorse siano ancora massimizzate e che non si verifichi un effetto a catena nella supply chain.
- Rispettare i rigorosi standard di qualità ambientale - Sia che l’azienda si sia impegnata a ridurre la sua impronta di carbonio o che sia vincolata da norme sulle emissioni di CO2 stabilite da un ente normativo in una particolare regione, SmartPack permetterà di spedire di più con meno camion e container.
In altre parole, SmartPack può essere una soluzione molto trasformativa per le organizzazioni della supply chain che hanno bisogno di gestire meglio l'aumento dei volumi di carico e soddisfare gli accordi sul livello di servizio in un'economia on-demand in rapida evoluzione.