La trasformazione digitale delle catene di approvvigionamento ha creato una nuova metodologia per gli operatori di magazzino per migliorare l'efficienza operativa, ottimizzare i flussi di lavoro e aumentare i margini di profitto. Non è un segreto che i magazzini sono diventati sempre più automatizzati e guidati dai dati nell'ultimo decennio attraverso l'uso di varie tecnologie avanzate. L'identificazione a radiofrequenza (RFID), la tracciabilità e il rintracciamento, il cloud computing e l'archiviazione, la robotica collaborativa (Cobots) e l'apprendimento automatico sono tutti pezzi di un più grande puzzle di maturità dei dati. Ogni tecnologia genera i propri insiemi unici di dati avanzati che stanno elevando i magazzini a leader innovativi del settore, spingendo il limite dell'efficienza e dell'efficacia.

Tuttavia, i dati di magazzino che non sono riportati o sfruttati correttamente sono solo un insieme di numeri, e i magazzini che non riescono ad agire sui loro dati stanno sprecando opportunità inestimabili per favorire la crescita. Dall'interoperabilità in tempo reale tra più sistemi di magazzino alle intuizioni della supply chain basate su previsioni automatiche avanzate, l'analitica predittiva e prescrittiva (PA) serve come il collante che tiene insieme i dati di magazzino, i robot e gli uomini.

I ruoli della Predictive Analytics in un magazzino
L'analitica predittiva sfrutta previsioni avanzate e modelli statistici per identificare le tendenze che potrebbero verificarsi in futuro relative a:

• Rilevamento della domanda: Previsione della domanda su più canali in base al comportamento dei consumatori e alle abitudini di acquisto correlate alla stagionalità, alle circostanze esterne (come la pandemia COVID-19, i cambiamenti di prezzo, ecc.) e alle tendenze dettagliate del settore su intervalli di tempo giornalieri.
• Ottimizzazione dell'inventario: Previsioni avanzate, stock model e tecnologia di mitigazione del rischio per stimare la probabilità di futuri colli di bottiglia della supply chain, interruzioni impreviste e interruzioni per esaurimento scorte. Le soluzioni di ottimizzazione delle scorte si trovano spesso combinate con una pianificazione dettagliata della domanda per allineare correttamente l'esecuzione e massimizzare la soddisfazione del cliente.
• Costi e profitti: Data mining finanziario che valuta come i costi operativi e del lavoro futuri influenzeranno i margini di profitto e i giri d'inventario.

Mentre una soluzione di analisi predittiva fornisce la probabilità che un evento si verifichi, l'analitica prescrittiva fa un passo avanti andando oltre il reporting e l'analisi di base per generare intuizioni descrittive combinate con un'azione prescrittiva e i passi successivi per ottimizzare il risultato dell'evento. Trasforma i dati che rivelano ciò che accadrà in dati che dettano ciò che deve accadere. Attraverso l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e gli algoritmi di rilevamento dei modelli, identifica le anomalie nelle operazioni di un magazzino e prescrive le azioni correttive che i dipendenti (o i robot) possono seguire per favorire i risultati positivi e prevenire gli esiti negativi.

Collegare i punti dei dati
Entrambe le soluzioni di analisi predittiva e prescrittiva svolgono funzioni chiave in un ambiente di magazzino, dove i dati vengono raccolti su attività quotidiane come:

• Merci ricevute da fornitori, importatori e produttori
• Merci trasferite su pallet per lo stoccaggio a breve e lungo termine
• Merci trasferite dagli scaffali del magazzino per essere trasportate
• Merci caricate su veicoli per il trasporto in base alla "distinta base" e alle fatture
• Merci da "cross-docking", reindirizzate, riassemblate e spedite, tutto nello stesso giorno

Con l'uso combinato di analisi predittiva e prescrittiva, i magazzini possono colmare le lacune di dati per migliorare l'efficienza operativa all'interno delle loro strutture e navigare con successo nell'estrema volatilità del mercato per prevenire qualsiasi "effetto bullwhip". Le soluzioni aiutano ad aumentare l'efficienza attraverso l'analisi automatizzata dei dati di tracciamento e rintracciamento dei prodotti all'interno del magazzino per rivelare i flussi di lavoro più veloci e produttivi.

In mezzo alle oscillazioni della domanda, i dipendenti analizzano meno e fanno di più con istruzioni e direttive semplificate che permettono loro di concentrarsi sulla regolazione dei compiti e delle responsabilità fisiche - riducendo così il rischio e il tasso di errore umano. E dal punto di vista della sicurezza sul posto di lavoro, queste soluzioni possono fornire dati estesi sugli incidenti di magazzino, segnalando i rischi per la sicurezza lungo le linee di assemblaggio e durante il funzionamento manuale/automatico dei macchinari. Come passo successivo, l'analitica prescrittiva offre suggerimenti su come alleviarli.

Uno sguardo al futuro
Il futuro del magazzino dipenderà dall'uso evoluto dell'analitica predittiva e prescrittiva combinata con umani e robot. Il MIH Annual Industry Report 2020 ha previsto che nei prossimi 10 anni, una rapida ondata di iniziative di trasformazione digitale cambierà fondamentalmente il modo in cui operano i magazzini. A sua volta, la digitalizzazione del magazzino raggiungerà il suo apice quando le catene di fornitura digitali diventeranno il modello dominante dell'industria.

Mentre la tecnologia, la collaborazione incrociata uomo/robot e la generazione avanzata di dati continuano a svilupparsi, gli operatori di magazzino avranno bisogno di sistemi in atto che li autorizzino a raccogliere, analizzare e agire sui loro dati in tempo reale senza lacune e ritardi nei rapporti. Con un'analisi più intelligente e guidata dai dati provenienti dall'analitica predittiva e prescrittiva, possono ottimizzare tutti gli aspetti delle loro operazioni per un successo duraturo in una nuova era di innovazione.