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Sensori e IoT modellano la Smart Supply Chain

Sensori e IoT modellano la Smart Supply Chain

18 Settembre 2019 Con la digitalizzazione delle supply chain, la prima sfida è stata la conversione di vecchi processi in alcuni più agili. La sfida ora non è solo l'organizzazione dei dati provenienti da questi nuovi sistemi, ma anche la comprensione di come l'IoT possa migliorare ulteriormente i processi della catena di approvvigionamento. In questo articolo, tratto da Manufacturing Business Technology, vediamo come le aziende possono utilizzare l'IoT nella loro catena di fornitura per ottenere livelli più elevati di output e ROI.

Con la crescita dell'economia globale dei dati, sempre più aziende di logistica hanno riconosciuto che i dati, se sezionati nel modo giusto, possono fornire preziose informazioni sulla loro attività. Business Insider Intelligence ha recentemente riferito che gli investimenti per rendere operativi i dati sono destinati a crescere, stimando che 112 miliardi di dollari verranno incanalati nella logistica e nella tecnologia della catena di approvvigionamento entro il 2019. La possibilità di porre e rispondere a domande relative a prestazioni, gestione dei rischi e ROI può salvare la logistica delle aziende, sia nel settore dei beni di lusso che nell'industria farmaceutica. La grande domanda qui è questa: in che modo le aziende di logistica possono trasferire le loro strategie della catena di approvvigionamento dal rigoroso monitoraggio e protezione delle risorse a una strategia che sfrutta la potenza l'IoT per creare una supply chain più intelligente?

Sensori e IoT

Per rispondere, le aziende devono prima capire come i sensori alimentano l'IoT. Per definizione, un sensore è tutto ciò che traduce il mondo analogico in dati. Senza sensori, l'IoT semplicemente non esisterebbe come lo conosciamo.

Le aziende di logistica potrebbero non rendersene conto, ma contribuiscono notevolmente all'IoT. Forbes e altri hanno recentemente indicato che le aziende industriali e logistiche guadagneranno ROI più elevati di qualsiasi altro settore sfruttando l'IoT e i dati dei sensori. I sensori trasmettono e raccolgono i dati regolarmente su base continua. Ciò offre ai proprietari delle operazioni la possibilità di estendere letteralmente gli occhi ovunque, "vedendo" posizione, locazione, velocità, temperatura, pressione, stato di blocco e oltre 80 punti dati su tutte le loro risorse in tempo quasi reale.

Sfortunatamente, i dati dei sensori sono generalmente grezzi e privi di contesto aziendale. Innanzitutto devono essere puliti. Quindi devono essere convertiti in formati leggibili dall'uomo. Successivamente devono essere combinato con il contesto aziendale, le regole e i modelli predittivi per trasformare i dati in informazioni fruibili che consentano alle aziende di prendere decisioni intelligenti per migliorare operazioni, prestazioni e rischi. Infine, tutto ciò deve essere facile (dopo tutto, le aziende logistiche gestiscono le spedizioni, non i dati) e veloce (poiché non ha senso condividere le informazioni molto tempo dopo che è possibile utilizzarle per il processo decisionale).

Per illustrare questo principio, ecco tre problemi aziendali risolti dalla catena di approvvigionamento intelligente, dai sensori e dall'IoT.

Caso 1: previsione e ottimizzazione del tempo di viaggio

L'uso dei dati del sensore per prevedere e ottimizzare i tempi di viaggio offre numerosi vantaggi. La previsione del ritardo delle spedizioni consente ai gestori della logistica di avvisare immediatamente i clienti, riprenotare i caricatori di magazzino o riprogrammare le operazioni di cross docking. L'analisi dei dati nel tempo consente ai gestori di ottimizzare rotte e pianificazioni per ridurre i tempi di viaggio, pianificare operazioni cross-dock con meno disconnessioni e gestire quali conducenti forniscono i migliori risultati per rotta, stagione e ora del giorno.

Questa soluzione combina dati provenienti da sensori, logistica della supply chain, condizioni meteorologiche, traffico e altro ancora e applica l'apprendimento automatico per rilevare modelli ripetibili che i manager possono utilizzare per prevedere i tempi di transito e i ritardi in una varietà di circostanze. Presenta queste informazioni in interfacce grafiche a cui i manager possono accedere in pochi secondi da qualsiasi computer, tablet o smartphone, consentendo loro di prendere decisioni ovunque siano più utili.

Abbiamo aiutato le aziende a utilizzare queste soluzioni per ridurre i tempi di viaggio fino al 48 percento, risparmiando migliaia di dollari al giorno.

Caso 2: miglioramento dell'utilizzo delle risorse

Massimizzare la capacità di trasporto riducendo al minimo gli sprechi della flotta è un'altra preoccupazione fondamentale. In genere ciò avviene combinando i report che vengono conteggiati manualmente e assemblati su più livelli dell'organizzazione. Questo è laborioso e soggetto a errori.

D'altra parte, i sensori forniscono "occhi e orecchie" diretti quando le risorse sono in uso e quando sono inattive. Lo fa senza dedicare tempo e sforzi umani alla registrazione delle informazioni e alla loro messa a punto. La combinazione dei dati dei sensori con le informazioni sugli ordini consente ai responsabili della logistica di vedere il quadro completo sull'uso delle risorse. Ad esempio, non solo i manager possono vedere quando i loro veicoli sono stati pianificati per le consegne, ma possono anche sapere effettivamente quando il veicolo ha lasciato il cantiere quando era effettivamente in movimento e quando è arrivato all'interno del luogo di consegna. I manager possono anche vedere schemi come sapere che il conducente A si fermerà sempre in un motel indipendentemente dal fatto che se ne vada alle 14:00 o alle 16:00. Pertanto, il corriere potrebbe utilizzare il camion più a lungo prima di partire senza influire sui tempi di consegna successivi.

Combinando i dati di sensori e ordini con informazioni come i costi medi di noleggio di carburante e camion, è possibile mostrare i ricavi dei clienti guadagnati (o persi) per veicolo al giorno o settimana su richiesta; oppure dimostrare alle aziende come ridurre le dimensioni della flotta di oltre il 10% senza ridurre la capacità del vettore.

Caso 3: elaborazione di modelli di prezzi efficienti

Lo sviluppo di modelli di prezzi efficienti è un altro aspetto critico. I sensori acquisiscono molte informazioni che possono essere utilizzate per misurare il costo reale delle operazioni. Ciò non solo quantifica il costo diretto delle operazioni, ma anche i costi indiretti come il tempo perso a rischio, i ritardi e le merci danneggiate.

In un caso, una società di noleggio di container aveva bisogno di sviluppare un modello di prezzi migliore perché il danno derivante dal noleggio di beni stava divorando i suoi ricavi. Combinando i dati dei sensori, la valutazione umana in loco dei dati e i dati degli ordini, l'azienda ha potuto vedere quali clienti - e quali tipi di clienti - erano responsabili dei maggiori ricavi e della restituzione degli asset in ritardo e con il maggior danno.

Di conseguenza, la società di noleggio è stata in grado di modificare il proprio modello di prezzi per acquisire entrate più rapidamente e determinare quali tipi di clienti avevano maggiori probabilità di aumentare le entrate.

Takeaway aziendali chiave

La combinazione dei dati di gestione dei sensori e della catena di approvvigionamento crea una supply chain più intelligente, che aiuta le aziende a risolvere una varietà di problemi aziendali ogni giorno.

I sensori fungono da occhi e orecchie dell'organizzazione, consentendo ai manager di vedere cosa sta realmente accadendo in tutta l'azienda. L'aggiunta di analisi avanzate e machine learning converte questi dati grezzi acquisiti in remoto in onniscienza end-to-end che consente a tutti, dal responsabile del magazzino al direttore operativo, di poter prendere decisioni aziendali migliori.

Articolo tratto da:
Manufacturing Business Technology

Topic:
Digital Supply Chain

 

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