Il futuro della logistica: Sostenibilità, Big data e Intelligenza Artificiale

La logistica, un settore che in Italia vale circa 110 miliardi di euro e rappresenta il 7% del PIL nazionale, sta vivendo un periodo di profonda trasformazione. A seguito del primo lockdown del 2020, il fatturato del comparto è crollato del 17,5%. Calo connesso principalmente ad una riduzione del 10,3% dei flussi di commercio estero. Tuttavia, il contemporaneo boom dell’e-commerce ha attenuato tale flessione: nello stesso periodo le spedizioni generate dall’eCommerce sono aumentate del +103%, generando un fatturato per le imprese dei servizi postali e attività di corriere del +4,4% rispetto allo stesso periodo del 2019.

“Sono dati che fanno capire che parlare di Logistica è, oggi più che mai, parlare anche di eCommerce” afferma Antonio Nadeo, Customer Service Director di Packlink. “Questo apre nuove sfide quali una logistica sostenibile, maggiormente reattiva ai rapidi cambiamenti del settore e sempre più digitalizzata. Le nuove tecnologie permettono l’ottimizzazione dei processi di filiera, importanti non solo per ragioni economiche, ma anche per soddisfare una clientela via via più esigente ”.

Per favorire la trasformazione tecnologica e digitale delle imprese italiane, l’attuale piano Transizione 4.0 mette a disposizione 24 miliardi di euro volti a stimolare gli investimenti in cloud computing, big data, robotica avanzata, etc.
Ma quali sono gli asset principali sui quali investire? Packlink, piattaforma di soluzioni logistiche che supporta più di 36mila PMI in tutta Europa, evidenza tre macro-tendenze che stanno rivoluzionando il settore.

Una logistica sempre più green

Il 79% degli italiani effettua scelte di acquisto considerando il potenziale impatto ambientale di un prodotto o di un servizio e la Commissione Europea punta ad una riduzione del 60% delle emissioni del settore trasporto entro il 2050. Come la logistica può ridurre la sua impronta di carbonio? Nel breve periodo l’utilizzo di carburanti alternativi è sicuramente una delle soluzioni più facilmente percorribili: metano, GPL, energia elettrica hanno impatto positivo sia sull’ambiente, sia sul costo finale dei servizi logistici. GS1 Italy, sottolinea il ruolo cruciale della scelta tra le differenti modalità di trasporto: i mezzi pesanti (bilici) risultano più ecologici della vezione aerea che, nel corto raggio, può impattare sino a 15 volte tanto. Meglio ancora le performance dei treni, soprattutto se a trazione elettrica: -70% le emissioni di CO2 rispetto al trasporto stradale. Nell’organizzazione dei trasporti, la saturazione mezzi assume un ruolo molto rilevante: a livello “unitario” (ton/km) l’efficienza sulla merce trasportata risulterà superiore, potendo quindi addebitare minori emissioni (in media, -51,62 ton CO2/annue). Infine, in ottica di strategia a lungo termine, è consigliabile ripensare all’assetto del network logistico: la creazione di hub nazionali permette di aumentare i livelli di servizio, ridurre i chilometri percorsi e il numero di mezzi utilizzati generando una riduzione di circa 450 ton di CO2.

L’importanza dei Big Data per la logistica

La logistica ha un grande impatto sulla soddisfazione del cliente e sul customer service, poiché alcune caratteristiche degli acquisti online, come ad esempio prezzo, varietà e velocità di consegna, sono fortemente influenzate dalla logistica e dallo sviluppo e nuove tecniche del settore. L’utilizzo dei Big Data, ad esempio, si sta sviluppando in modo capillare, creando la cosiddetta Logistica 4.0, in cui si intrecciano ed interconnettono il ruolo di analytics, data e machine learning. Il Politecnico di Milano offre una panoramica dell’adozione dei Big Data nel nostro Paese: su un campione di 500 PMI, nel 2020, 1 su 2 ha deciso di investire nel settore dei Data Analytics; mentre su un campione di 137 grandi aziende, il 96% ha messo in atto iniziative per valorizzare le attività di analisi dei dati. Questo poiché, tramite raccolta e analisi di dati informativi, è possibile gestire più facilmente le operazioni e ad avere proiezioni future delle esigenze e preferenze del cliente, oltre alle tendenze di mercato. Attraverso l’uso dei Big Data nel settore logistico si riduce il rischio di carenza o eccedenza di merci in magazzino (tagliando le scorte dal 20 al 30% in media) con una migliore ripartizione delle risorse ed inoltre si migliorano i processi di customer service, offrendo un servizio mirato e specifico al cliente. Nell’ultimo anno, i Big Data sono stati ampiamente utilizzati dall’industria farmaceutica per l’organizzazione della catena del freddo necessaria per una corretta organizzazione logistica dei vaccini per il covid-19, in quanto anche un leggero sbalzo di temperatura può influire sulla qualità del prodotto. I sistemi di Big Data possono aiutare dunque a prevenire potenziali interruzioni della catena del freddo analizzando variabili non controllabili, come cambiamenti meteorologici o problematiche di viabilità, con una riduzione del rischio di danneggiamento del prodotto (-30%).

Una supply chain sempre più “Intelligente”

Secondo un’analisi realizzata da Google Cloud nel Giugno 2021, l’Italia è il Paese in cui il settore manifatturiero fa più uso di tecnologie innovative, quali l’Intelligenza Artificiale (80%, rispetto alla media globale pari al 64%.) L’intelligenza artificiale (AI) trova applicazione in due aree principali: il controllo qualità e l’ottimizzazione della supply chain. Rispetto a quest’ultimo aspetto, l’AI è adoperata per ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento (36%), gestire il rischio (36%) e l’inventario (34%). Numerosi sono i vantaggi: corrieri e aziende logistiche riescono a ridurre le scorte fino al 75%, tagliare i costi amministrativi dell’80% e alleggerire i costi di deposito dal 15% al 30%. Mckinsey stima che le aziende logistiche sono in grado di generare un ROI pari a $1,3-2 trilioni all’anno tramite l’adozione dell’intelligenza artificiale. Proprio a seguito dell’impatto del covid-19 sulle catene di approvvigionamento mondiali, il 78% dei manager hanno dichiarato di voler potenziare investimenti in intelligenza artificiale, in quanto necessari per rendere la supply chain resiliente durante scenari di instabilità estrema. L’AI permette infatti di riconoscere (i rischi, i guasti e i trend), analizzare (scenari what-if, la reale domanda dei clienti, simulare stress test), riconfigurare automaticamente (ridisegnare i network a fronte di minacce) e snellire le operazioni (stabilire regole operative, gestire la volatilità della domanda e mitigare lo shock della catena di fornitura).