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title: "Quando la logistica è a prova di evento eccezionale: usare i big data per ottimizzare il servizio nell'era della smart factory"
description: Ecco come la capacità di gestire e processare grandi moli di dati conferisce ai processi logistici la flessibilità per gestire picchi produttivi o imprevisti
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# Quando la logistica è a prova di evento eccezionale: usare i big data per ottimizzare il servizio nell'era della smart factory

[Logistica](https://blog.sew-eurodrive.it/tag/logistica)

 Tempo di lettura: 4 min

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 SEW-EURODRIVE  6 giu 2019

Nell’era dell’economia digitale, la velocità di time-to-market è tra le leve competitive di maggiore valore per qualsiasi azienda. In particolare, le imprese del settore manifatturiero sono chiamate a ottimizzare e flessibilizzare i processi di fabbrica per soddisfare una clientela sempre più esigente, che richiede prodotti personalizzati e consegne rapidissime. Ecco perché è fondamentale perseguire obiettivi di **efficienza e continuità operativa**, con la **logistica** che diventa il perno di tutto il sistema per garantire tempi di delivery in linea con le aspettative del mercato.

Il nuovo modello di **Smart Factory**, grazie alle opportunità offerte dalle soluzioni di **big data management** e **analytics**, permette alla logistica di guadagnare ulteriori margini di ottimizzazione, garantendo la puntualità delle consegne anche in vista di eventi eccezionali o incidenti di percorso.

 

## Verso i nuovi modelli di Lean Smart Factory

Il presupposto fondamentale per concretizzare il paradigma della fabbrica intelligente, caratterizzata da un alto livello di automazione e digitalizzazione dei processi, è la **razionalizzazione a monte delle attività produttive e logistiche**. Solo con un’attenta pianificazione e organizzazione dell’operatività sarà possibile soddisfare senza perdite economiche la domanda di produzioni in piccoli lotti che possono ridursi addirittura alla singola unità (la richiesta di modelli personalizzati è un fenomeno sempre più evidente e acuito dalla crescente popolarità dell’e-commerce).

Attivare **processi produttivi snelli ed efficaci** significa innanzitutto programmare l’approvvigionamento dei materiali e le consegne dei prodotti secondo logiche just-in-time per evitare l’accumulo di giacenze a magazzino, con il rischio di fare lievitare i costi.

I big data permettono di ottimizzare le operazioni logistiche, anche alla luce di situazioni impreviste, per esempio un **guasto ai macchinari** piuttosto che **picchi della domanda** stagionali.

 

## Sfruttare i big data per processi intelligenti

Come? Un primo elemento va ricercato nella possibilità di **integrare i sistemi gestionali** dei diversi attori attraverso la catena del valore come per esempio, soluzioni di Enterprise Resource Planning (ERP), software di Customer Relationship Management (CRM), piattaforme di e-commerce o per la gestione degli ordini.

In questo modo, grazie alla trasparenza sulle informazioni e alle comunicazioni ottimizzate, le aziende ottengono una visibilità senza precedenti sui processi lungo tutta la filiera.

Alla disponibilità dei dati strutturati, si somma il ricco patrimonio informativo proveniente dalle **fonti online** come social media e siti aziendali, dalle **applicazioni mobile** associate agli smart products, dalle infrastrutture dell’**Internet of Things**.

 

## Right data grazie all’edge computing

I dispositivi intelligenti sparsi negli impianti restituiscono infatti indicazioni preziose sullo stato di salute dei macchinari e sulle attività in atto.

Inoltre, i progressi tecnologici elevano continuamente l’asticella dell’efficienza nei processi analitici: oggi per districarsi nel mare magnum informativo, l’**edge computing** mette nelle mani delle aziende uno strumento per selezionare i **right data** direttamente alla fonte, a monte delle analisi. In sostanza, i dispositivi per la raccolta dati a bordo dei macchinari (ad esempio, un motore elettrico) vengono dotati di potenza computazionale cosicché è possibile effettuare già ai “margini” della rete la scrematura delle informazioni pertinenti e un’elaborazione preliminare con risultati praticamente in real-time.

Grazie all’edge computing, infatti, si aggirano i problemi legati alla disponibilità e alla velocità della rete che trasmette le informazioni al Centro di Elaborazione Dati e si riduce drasticamente la latenza di elaborazione (per quanto performante possa essere il network, il tempo necessario al trasporto dei dati ritarda l’esecuzione delle analisi).

Ai sistemi IT aziendali (in locale o sul cloud) arrivano quindi **solo informazioni utili agli obiettivi analitici** e già pre-processate, quindi anche la mole di informazioni trasmesse si riduce alleggerendo il carico sulle infrastrutture di rete a tutto vantaggio delle prestazioni.

 

## Cloud computing e intelligenza artificiale per predire e automatizzare

Le soluzioni analitiche centralizzate permettono dunque di incrociare tutti questi dati disponibili, estraendo evidenze utili al business aziendale e accelerando il decision making: ad esempio, è possibile formulare **previsioni di vendita**, **regolare l’acquisto dei materiali in real-time** sulla base degli ordinativi ricevuti, **programmare le attività logistiche** in funzione delle produzioni e così via.

L’intelligenza artificiale alimentata dai big data può anche innescare azioni automatiche per la risoluzione dei task produttivi e logistici (ad esempio, l’ordine di un pezzo di ricambio in previsione di un guasto ai macchinari).

La vista complessiva e di dettaglio che si ottiene sulle attività della supply chain grazie ai big data permette insomma di **gestire con maggiore agio anche gli eventi eccezionali**, come le attività di manutenzione straordinarie o un picco improvviso delle richieste.

 

## Applicazioni di frontiera per l’intralogistica

Oltre a favorire l’ottimizzazione delle attività logistiche, i dati in tempo reale sono alla base anche delle moderne tecnologie impiegate dall’**intralogistica**. Ad esempio, i robot collaborativi (**Cobot**) sfruttano la capacità di elaborazione dati e gli algoritmi di machine learning per apprendere ed eseguire semplici task, come le attività di picking; gli **Automated Guided Vehicle** disegnano percorsi di trasporto flessibili per supportare al meglio le produzioni, anche per ordini imprevisti o particolari; i **droni** possono essere utilizzati per le operazioni di inventario a magazzino (grazie alle fotocamere che permettono di contare e catalogare i prodotti rapidamente), pur trovando più ampia applicazione nella delivery dei prodotti al consumatore finale (il caso Amazon è esemplare).

Insomma, la tecnologia e in particolare i progressi in ambito Internet of Things, Smart Manufacturing, Big Data Analytics possono dare un impulso decisivo non soltanto alle attività produttive tout court, ma anche a tutti i servizi logistici **restituendo flessibilità ed efficienza ai processi, anche in caso di eventi eccezionali**.

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