Tra tutti i settori in cui la tecnologia dell’intelligenza artificiale avanzerà, quello dei trasporti su strada è destinato a subire una rivoluzione drammatica. Si stima che l’analisi avanzata salverà i camionisti $168 miliardi ottimizzando i percorsi e migliorando l’efficienza del carburante.
Tuttavia, l’intelligenza artificiale non è una sorta di magica soluzione miracolosa. L’ottimizzazione della logistica con l’intelligenza artificiale si basa sullo sfruttamento dei dati. Con dati accurati e un robusto software di analisi dei dati, i leader del settore possono adempiere ai compiti di trasporto senza perdere profitti, identificare il comportamento efficiente dei conducenti e rafforzare le attività di back-office per migliorare i KPI della flotta. Ecco come.
Sincronizza i dati da TMS e telematica
Spostare i camion senza perdere profitti richiede una visione completa dei costi di trasporto. Monitorando strumenti telematici come dashcam video e localizzatori GPS, i pianificatori logistici ottengono informazioni dettagliate sui percorsi ottimali e possono svelare le cause che hanno portato a costosi ritardi.
Mentre i software telematici forniscono ai team logistici l’accesso a dati in tempo reale sulle condizioni stradali, sul comportamento dei conducenti e sulla posizione dei camion, i sistemi di gestione dei trasporti (TMS) forniscono dati storici sulle operazioni, sui viaggi passati e sulla programmazione attuale.
Tuttavia, avere questi sistemi isolati rende facile perdere aggiornamenti vitali e porta a molte attività dispendiose in termini di tempo per comprendere la posizione del camion e adattare i programmi di conseguenza. Oltre a ciò, alcune aziende si affidano ancora a Excel e a metodi manuali per tenere traccia di alcune informazioni, rendendo i dati operativi ancora più frammentati. Secondo Gartner, solo il 7% dei leader della supply chain dispone delle informazioni necessarie per eseguire decisioni in tempo reale.
Invece, i pianificatori logistici devono centralizzare i dati telematici e TMS per analizzare in modo incrociato le informazioni in un unico posto, visualizzando i dati utilizzando potenti dashboard di analisi. Con i dettagli granulari sul traffico e sulla posizione mostrati in un formato intuitivo, i pianificatori logistici possono realizzare a colpo d'occhio gli ostacoli imminenti, consentendo loro di agire in anticipo e ottimizzare i percorsi per mantenere bassi i costi.
Sfruttare i dati per identificare i punti di miglioramento per i conducenti
Una volta che i pianificatori logistici integrano i propri dati telematici con il proprio TMS, possono iniziare a valutare i principali fattori di costo del trasporto. Secondo una ricerca ISAAC del 2022, il comportamento del conducente rappresenta fino a 30% dei costi del carburante. Pertanto, il miglioramento delle prestazioni del conducente può eliminare queste spese aumentando al tempo stesso la sicurezza del conducente.
Supponiamo che i camionisti stiano frenando pesantemente e andando su di giri nel traffico; possono aumentare notevolmente i costi del carburante, per non parlare dell’accelerazione dell’usura dei pneumatici. L’analisi dei modelli di guida può determinare gli effetti sulla funzionalità dei camion identificando al contempo le migliori pratiche per aiutare i camionisti a guidare in sicurezza.
I pianificatori della logistica che misurano il comportamento degli autisti devono considerare i KPI, tra cui consegna puntuale, tempi di inattività, velocità, chilometraggio e consumo di carburante, tra gli altri. Comprendere la relazione tra questi parametri critici dimostrerà come gli autisti possono garantire consegne puntuali ed essere al massimo delle loro prestazioni, sia in condizioni meteorologiche specifiche che durante viaggi lunghi.
Rafforzare le attività di back office
È giusto dire che le merci non si sposterebbero senza i camionisti; tuttavia, un'altra parte più silenziosa ma cruciale del team risiede nel back office.
Gli spedizionieri, i pianificatori logistici e il personale contabile devono ricevere istruzioni di carico e controllare tutto, dalle bollette del carburante alla conformità della manutenzione fino alla soddisfazione del cliente. Si affidano agli autisti per consegnare le merci in tempo, completare le ispezioni e documentarle. Pertanto, chiamare gli autisti in caso di documenti mancanti o illeggibili e richiedere aggiornamenti sullo stato del loro carico costituiscono gran parte della quotidianità dei pianificatori logistici. In parole povere, l’automazione può aiutare a risolvere le interruzioni del flusso di lavoro amministrativo.
Inoltre, gli agenti di vendita possono automatizzare alcune delle loro attività con i nuovi sviluppi dell’intelligenza artificiale generativa. Il sistema di intelligenza artificiale può ricevere richieste di preventivo, comprendere il linguaggio umano dietro di esse e trasformarle in offerte pertinenti ed eque confrontandole con il sistema finanziario e i contratti storici. Quindi, l'agente di vendita può rivedere l'offerta suggerita e accettarla o modificarla in modo che venga confermata con il cliente. Inoltre, può anche centralizzare la raccolta dei dati sull'elaborazione del preventivo e identificare i punti di miglioramento snellendo al tempo stesso il processo di vendita.
Contrariamente alla credenza popolare, il ruolo umano diventa più vitale di fronte all’automazione poiché sono necessari lavoratori esperti del settore per conoscere tutti i dettagli più fini – come dotare i conducenti di stivali di sicurezza per veicoli pesanti – qualcosa che l’intelligenza artificiale non può fare. Per questo motivo, risparmiare sui costi di trasporto con i dati è triplo: le aziende di trasporto devono investire nell’intelligenza artificiale, centralizzare i propri dati, accedere a informazioni approfondite in potenti dashboard e formare il personale di back office per governare questi sistemi intelligenti.
L’automazione ha un valore inestimabile per aumentare la produttività aziendale, ridurre i costi e aumentare la soddisfazione dei clienti. I team di pianificazione logistica che integrano i dati di tracciabilità dei camion in tempo reale con TMS possono semplificare le operazioni per massimizzare i profitti. Possono valutare l'impatto della puntualità della consegna, ricevere aggiornamenti in tempo reale per tenere informati i clienti e pianificare i percorsi in modo efficace per eliminare costi aggiuntivi.
Autore Bio
Asparuh Koev è il CEO di Transmetrica, un'azienda tecnologica bulgara che mira a ottimizzare la pianificazione logistica e la gestione delle risorse utilizzando la potenza dell'analisi predittiva e dell'intelligenza artificiale. È un imprenditore seriale di successo con quasi 20 anni di esperienza con progetti IT per aziende leader nel settore della logistica e una comprovata esperienza nella costruzione di aziende e nella loro guida al successo. La sua vasta esperienza comprende oltre 12 anni in ruoli di leadership per Sciant AG e nella fondazione e gestione di IntelliCo Solutions AG. Asparuh ha conseguito un MBA presso la Vlerick Leuven Gent Management School in Belgio.
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Immagine intestazione di Marcin Jozviak on Unsplash
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- Fonte: https://logisticsmatter.com/saving-trucking-costs-how-can-your-data-help/
