TRUCKNET - RIVISTA DIGITALE - December 2020

geolocalizzazione (sistema di localizzazione dei veicoli in tempo reale), la pianificazione, documenti doganali in formato elettronico per sdoganamento , e la fornitura di set di dati di alto valore assicurano migliori opzioni per la gestione. Big Data Le sfide dei big data includono l’archiviazione e l’analisi di tante informazioni, nonché lo sviluppo di capacità e competenze analitiche in tempo reale. L’integrazione e la convalida dei dati (governance dei dati) è una seria preoccupazione per le aziende così come la sicurezza. Nel mondo della logistica queste sfide possono essere trovate nella diagnostica del veicolo, nella modalità di guida, nelle informazioni sulla posizione, nei dati sul traffico e meteo da sensori, sistemi di previsione, sistemi operativi e altro ancora. Ma l’obiettivo rimane lo stesso: raccogliere e analizzare dati strutturati e non strutturati (come post sui social media, pagine web, contenuti multimediali) in modo rapido ed efficiente. Ricerche recenti mostrano che i big data sono la nuova frontiera per innovazione e produttività, con informazioni trasparenti e utilizzabili a livelli molto più alti. Le aziende avranno sempre più bisogno di accedere e integrare enormi quantità di informazioni da più fonti di dati. L’analisi dei Big Data nel settore della logistica può essere utilizzata per ottimizzare i percorsi, ad esempio, con importanti miglioramenti operativi possibili per le consegne dell’ultimo miglio. Questa sfida specifica nella logistica dell’ultimo miglio può essere complicata. I caricatori si aspettano trasparenza e la visibilità della catena di fornitura. Se una spedizione è in ritardo, i corrieri vogliono informarsi il prima possibile per evitare gravi complicazioni nella catena di approvvigionamento. D’altra parte, consegne efficienti effettuate in tempo saranno un merito per il vettore, mentre lo spedizioniere si sentirà sicuro e la soddisfazione del cliente aumenterà. Come accennato, l’ottimizzazione del percorso dipende da una rapida analisi dei dati, tenendo presente che le condizioni meteorologiche potrebbero cambiare, l’autostrada e le strade potrebbero chiudere e il numero di veicoli potrebbe aumentare, modificando così il periodo di tempo programmato. L’azienda di spedizioni UPS (United Parcel Service) ha rivelato che i suoi furgoni per le consegne non sempre prendono il percorso più breve. Hanno una politica in base alla quale i autisti dovrebbero cercare di non svoltare mai a sinistra nel traffico . Questa interessante strategia ha consentito all’azienda di risparmiare enormi costi di carburante e ha portato a una riduzione di migliaia di tonnellate di emissioni di CO2. Intelligenza artificiale (AI), Business Intelligence (BI) L’intelligenza artificiale fornisce il potere di analizzare enormi quantità di dati, consentendo alle società di logistica di utilizzare i dati quotidianamente. Uno degli obiettivi chiave del settore della logistica è automatizzare le attività 28