Mark Wheeler, Director of Supply Chain Solutions di Zebra Technologies, nonché uno dei maggiori esperti a livello globale per quel che riguarda l’ottimizzazione delle catene di fornitura, ha avuto modo di analizzare l’attuale scenario mondiale relativo alle operazioni logistiche, evidenziandone le peculiarità e le sfide che le aziende si trovano ad affrontare.

Tra le condizioni in cui operare, bisogna valutare attentamente l’impatto che l’e-commerce ha avuto (e sta avendo) sulla vita di tutti i giorni, con i suoi cambi di paradigmi e di aspettative da parte dei clienti. Se fino a qualche anno fa era considerato accettabile aspettare 1 o 2 settimane per l’arrivo di un ordine, ormai è considerata la norma non attendere più di 1 o 2 giorni (per non dire ore). Nel frattempo, il numero di articoli gestiti a magazzino (SKU, stock keeping unit) è cresciuto a dismisura ed è iniziato un periodo di carenza di manodopera per tutto il settore della logistica.

A tutto questo, aggiungiamoci l’attuale situazione sanitaria derivante dalla pandemia da COVID-19, che ha fatto ulteriormente lievitare le vendite dell’e-commerce, a causa del distanziamento sociale e delle limitazioni governative relative all’uscita dalla propria abitazione.

Adattarsi a queste nuove sfide ha fatto capire che servono maggiore visibilità e automazione nelle operazioni di magazzino. Molti ritengono sia un compito troppo arduo, perfino impossibile, ma seguendo un approccio graduale è possibile semplificare il processo di modernizzazione.
Mark Wheeler ha identificato 5 step per riuscirci, velocizzando al contempo anche il ritorno sull’investimento tecnologico.

L'obiettivo della prima fase è quello di ottenere il controllo delle operazioni di business di base in tutti i processi di inventario. Iniziare concentrandosi su soluzioni semplici che aumentano la produttività dei singoli lavoratori per ottenere un rapido ritorno dell'investimento.
Questo si traduce ad esempio nell’introduzione di scanner con capacità di lettura di barcode 1D e 2D, anche in condizioni non ottimali, o l’utilizzo di mobile computer dotati di sistema operativo Android, in grado di offrire anche in ambito lavorativo la stessa interfaccia familiare che utilizzano nella vita di tutti i giorni.

Successivamente, è necessario scegliere la giusta tecnologia mobile. Tablet, mobile computer, wearable, identificati secondo diversi fattori di forma, servono per raccogliere dati e migliorare la visibilità dei processi logistici. Questi device consentono ai lavoratori di connettersi al WMS aziendale, che riesce a coordinarli al meglio facendogli svolgere le attività in base alla loro posizione e all’urgenza del momento, e nel frattempo permettono ai manager di identificare le aree di miglioramento.

Con questa fase si entra in un’area tecnologicamente più avanzata. Qui entra in gioco l’acquisizione automatica dei dati attraverso sensori, per fornire una visione più completa e in tempo reale delle operazioni fisiche. Ad esempio, con un sistema RFID le etichette vengono lette e conteggiate non appena passano all’interno di un gate dedicato nel dock d’entrata (o uscita), senza rischiare di mancare la lettura come potrebbe avvenire con le operazioni manuali. Tutto questo porta ad una maggiore precisione e riduce il tempo impiegato a localizzare le risorse.

A questo punto, l'acquisizione dei dati in tempo reale, basata su sensori, viene ampliata in modo più ampio in tutta la struttura. In questa fase, si ottiene l'orchestrazione e l'integrazione dei sistemi di localizzazione in tempo reale (RTLS) con il WMS e altri sistemi di gestione, consentendo agli operatori di automatizzare ciò che è possibile automatizzare e ottimizzare il flusso fisico dei prodotti dalla ricezione alla spedizione utilizzando dati edge in tempo reale. Ad esempio, i sensori associano i carrelli elevatori con i pallet che stanno movimentando e, alla consegna del pallet, gli stessi sensori dissociano i due elementi, contrassegnando il pallet come depositato. Il tutto in tempo reale.

Come ultimo step, è possibile utilizzare l'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale (AI) per scoprire modi per migliorare ulteriormente i processi. I dati possono essere utilizzati per le più diverse finalità, dalla modifica del flusso di lavoro degli operatori fino alla previsione nelle abitudini dei consumatori o alle probabili carenze di risorse dei fornitori.