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E se i KPI fossero supportati dall’AI? Quali sono le opportunità in ambito WMS?

I Key Performance Indicators (KPI), o indicatori chiave di prestazione, rivestono un ruolo fondamentale nella valutazione delle operazioni logistiche. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) e la sua applicazione ai sistemi di gestione magazzino (WMS), i KPI nella logistica stanno subendo una significativa evoluzione.

Questo cambiamento non solo migliora l’efficienza operativa, ma anche la capacità delle aziende di tenere sotto controllo tutte le attività coinvolte nella supply chain e adattarsi alle sfide del mercato in tempo reale.

Cos’è un KPI nella gestione del magazzino?

I KPI nella gestione del magazzino sono misuratori chiave che consentono di valutare l’efficacia delle attività logistiche. Questi indicatori forniscono dati dettagliati e misurabili, consentendo ai dirigenti di identificare le inefficienze e di prendere decisioni informate per ottimizzare le operazioni.

Utilizzando algoritmi di machine learning, l’IA (intelligenza artificiale) è in grado di analizzare i dati storici in tempo reale, per generare KPI ancora più precisi e informativi.

KPI e AI offrono numerosi vantaggi quando applicati ai sistemi di gestione magazzino (WMS, Warehouse Management System) e ai processi aziendali. In questo articolo ne esaminiamo alcuni.

Gestione inventario ottimizzata

La gestione ottimale dell’inventario è scopo primario di un sistema WMS. Un inventario accurato permette di evitare sovra stoccaggio o, viceversa, sotto stoccaggio, ottimizzando così il flusso di cassa e garantendo il giusto rapporto tra domanda e disponibilità. Misurando la precisione dell’inventario attraverso i KPI, le aziende possono ridurre i costi operativi e migliorare il servizio al cliente.

Grazie all’IA, i KPI non si limitano più a monitorare le discrepanze di stock, ma forniscono un’analisi predittiva della domanda basata su dati storici e attuali. Questo approccio consente di ridurre l’obsolescenza e ottimizzare ulteriormente il livello di inventario.

Velocità nell’evasione degli ordini e tempi di consegna

La velocità nell’evasione degli ordini e il rispetto dei tempi di consegna è, nel mercato di oggi, un aspetto fondamentale per mantenere un buon rapporto con il cliente. I KPI consentono di monitorare quanto velocemente gli ordini vengono processati e spediti, identificare eventuali rallentamenti o intoppi, e attuare misure correttive ove necessario.

Grazie ai modelli predittivi, l’IA nel WMS anticipa i picchi di domanda e ottimizza le operazioni di picking. I KPI sono così in grado di misurare la velocità di elaborazione degli ordini in base ai parametri previsti, consentendo alle aziende di evadere gli ordini più efficientemente.

Riduzione degli errori nell’elaborazione degli ordini

Ridurre gli errori nell’elaborazione degli ordini è essenziale per mantenere alti standard di qualità. In quest’ambito, i KPI permettono di misurare, ad esempio, il tempo medio di elaborazione degli ordini (Average Order Processing Time) per individuare opportunità di miglioramento dalla ricezione all’evasione, o i Tassi dei Resi (Return Rate), per identificare prontamente prodotti difettosi o altre anomalie.

L’IA applicata al WMS migliora inoltre la precisione delle spedizioni attraverso il riconoscimento automatico degli oggetti e la classificazione intelligente delle merci. (Vedi anche ns. approfondimento “WarehouseNavigation e WMS: ottimizzazione logistica interna“).

I KPI così misurano l’accuratezza nel picking e nella fase di confezionamento, nell’ottica di massimizzare l’efficienza di ogni operatore. L’IA, inoltre, può analizzare i dati delle dimensioni degli oggetti e degli scaffali per ottimizzare l’utilizzo dello spazio nel magazzino. Ciò aiuta a massimizzare la capacità di stoccaggio.

Coordinamento intelligente uomo-macchinari-merci

I KPI tradizionali come il tempo di ciclo e la precisione delle spedizioni vengono ora affiancati da nuovi indicatori come l’efficienza del picking basata su algoritmi di routing ottimizzati (ottimizzazione dei percorsi) e la riduzione del tempo di attesa (per esempio nei pressi di un magazzino automatico) grazie al coordinamento intelligente tra dipendenti, macchinari e merci.

Monitoraggio delle prestazioni dei fornitori

I KPI nella gestione del magazzino non si limitano solo alle operazioni interne. Possono anche essere utilizzati per valutare le prestazioni dei fornitori. Misurando i tempi di consegna dei fornitori e la qualità dei prodotti ricevuti, le aziende possono prendere decisioni più informate.

L’IA, inoltre, può analizzare le prestazioni dei fornitori basandosi su dati storici e parametri in tempo reale. Questo fornisce KPI dettagliati sulla tempestività delle consegne e sulla qualità dei prodotti ricevuti, migliorando l’affidabilità della catena di approvvigionamento.

Conclusione

In conclusione, l’utilizzo dei KPI nelle gestione del magazzino è fondamentale per guidare decisioni aziendali strutturate, raggiungere obiettivi e ottenere un vantaggio competitivo in un panorama commerciale sempre più complesso e dinamico. Questi indicatori forniscono dati preziosi che consentono di identificare inefficienze, ridurre i costi operativi e migliorare l’esperienza complessiva del cliente. In ambito logistico, investire nella comprensione e nell’applicazione di queste nuove metriche, potenziate dall’AI, può fare la differenza tra un magazzino mediocre e uno strumento di vantaggio competitivo.

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