Sistemi di Gestione del Magazzino: Il Software Segreto che Alimenta l'e-Commerce

      Per molte industrie, prendere una lunga sequenza di decisioni in successione può essere uno dei componenti più complicati ma vitali per garantire che le operazioni quotidiane funzionino come previsto. L'industria dell'e-commerce non fa eccezione, poiché i rivenditori devono prendere dozzine, se non centinaia, di scelte tra il momento in cui viene effettuata una vendita e il momento in cui quel prodotto viene consegnato. Tali scelte possono includere (ma non sono in alcun modo limitate a): quale magazzino spedirà l'ordine, da quale scaffale deve essere prelevato l'ordine all'interno di quel magazzino, chi ritirerà l'ordine, in quale ordine quell'oggetto verrà consegnato insieme ad altri all'interno del camion di consegna, e così via.

      In altre parole, gestire con successo un'attività di e-commerce è necessariamente un esercizio di decision-making, qualcosa che i rivenditori di medie e grandi dimensioni semplicemente non possono gestire su larga scala senza gli strumenti giusti, data l'enorme quantità di scelte coinvolte. Fortunatamente, molti di questi rivenditori dispongono degli strumenti giusti sotto forma di sistemi di gestione del magazzino (WMS), un tipo di software che semplifica il processo decisionale in modo che le aziende possano svolgere più lavoro in meno tempo con meno errori.

      Nel tempo, tuttavia, il sistema di gestione del magazzino ha avuto sempre più difficoltà a tenere il passo con la crescente domanda, richiedendo nuovi modi di pensare riguardo a cosa sia il WMS e come dovrebbe funzionare. Oggi, quel cambiamento di pensiero ha portato allo sviluppo di un WMS progettato per lavorare in modo più intelligente, non più duro, e mentre tale sviluppo è ancora un lavoro in corso, la sua esistenza segna un notevole passo in una direzione diversa, potenzialmente più utile per il software.

      Il Problema dell'Intelligenza

      Il WMS è stato inizialmente creato per affrontare una questione fisica: come faranno i lavoratori a sapere come, quando e dove svolgere i loro compiti? In pratica, ciò significava trovare modi per far sapere ai lavoratori cosa fare dopo, un processo che era precedentemente piuttosto impegnativo in grandi magazzini pieni di inventario che doveva essere spostato in breve tempo.

      Come si è rivelato, il WMS è stato in grado di rispondere a queste e ad altre domande operative abbastanza bene, consentendo ai magazzini moderni di raggiungere nuovi tassi di precisione poiché i lavoratori erano in grado di passare meglio da un compito all'altro. Tuttavia, il commercio online continua a crescere, mettendo sotto pressione i sistemi di gestione del magazzino che possono operare solo così rapidamente.

      Nel tempo, questa crescita ha rivelato un importante difetto nel WMS: il sistema può eseguire bene i piani, sì, ma non può determinare se ci sono problemi con quei piani. In altre parole, il WMS è diventato più veloce, ma non necessariamente più intelligente, limitando potenzialmente la sua utilità in un momento in cui l'industria dell'e-commerce è la più grande che sia mai stata.

      Alcune soluzioni emergenti a questo problema di intelligenza hanno finora servito più come cerotti che come cure complete, coprendo temporaneamente il problema senza affrontarlo alla radice.

      Ad esempio, gran parte del WMS odierno utilizza l'apprendimento automatico per aiutare nella previsione e nella rilevazione delle anomalie, e mentre questi dati possono aiutare le aziende a evitare alcuni problemi in futuro, tendono ad essere meno efficaci nel breve termine. Un cruscotto potrebbe essere in grado di mostrare che i tassi di prelievo sono diminuiti del 12% la scorsa settimana, sì, ma se non può fornire una spiegazione per il motivo per cui è successo o dare consigli su come risolvere il problema per la prossima volta, tali informazioni potrebbero essere troppo poche, troppo tardi.

      Da Predittivo a Prescrittivo

      Parte del motivo per cui i primi tentativi di incorporare strumenti di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico nel WMS hanno faticato è stato perché quegli strumenti erano spesso collocati al di fuori del sistema. Ciò significava che l'analisi era effettivamente sempre un passo indietro rispetto ai dati reali, causando che fosse quasi sempre obsoleta. I recenti progressi nell'IA potrebbero aver risolto almeno parzialmente questo problema, integrando il pacchetto di analisi nel WMS stesso in modo che possa funzionare sui dati operativi in tempo reale su cui opera il magazzino stesso.

      Una società che utilizza questa tecnologia è Deposco, una piattaforma di supply chain nativa dell'IA progettata per fornire intelligenza in più punti all'interno di un WMS. La sua suite di intelligenza della supply chain affronta domande a livello esecutivo, di inventario, di lavoro e di spedizione, tutto ciò viene fatto all'interno del software di gestione del magazzino di Deposco per mantenere questi flussi di dati più strettamente connessi.

      Sebbene questo approccio non sia affatto perfetto, potrebbe aiutare a spostare l'IA da un ruolo puramente predittivo a uno più prescrittivo in grado di fare raccomandazioni informate che attingono ai dati in tempo reale. Presso Deposco, tale IA si presenta sotto forma di Felix, il team di agenti IA della società che i clienti dell'azienda possono abilitare all'interno della piattaforma.

      Questo metodo potrebbe rendere possibile per gli operatori porre domande a detti agenti riguardo alle operazioni in tempo reale in modo continuo, mantenendoli aggiornati sugli ultimi sviluppi utilizzando informazioni pertinenti. Secondo Deposco, Felix è in grado di fornire queste raccomandazioni attingendo ai dati di transazione che gli operatori comparabili utilizzano già. L'agente può quindi configurare il sistema per potenzialmente fornire un risultato simile, riducendo la necessità di input superflui da parte degli operatori.

      In termini di risultati misurabili, tale automazione potrebbe aiutare le aziende a scalare le operazioni facendo di più in meno tempo, trasformando potenzialmente minuti altrimenti sprecati in periodi di produttività in cui gli operatori del magazzino possono prepararsi meglio per gli sviluppi futuri.

      Fare Uso dei Modelli

      Il potere degli agenti IA moderni risiede nella loro capacità di fare previsioni ragionevolmente accurate basate su ampi campioni di dati da cui potrebbero essere in grado di trarre modelli chiari.

      A condizione che quei modelli si rivelino veri, gli agenti che attingono a essi potrebbero essere in grado di fare suggerimenti che gli analisti umani impiegherebbero più tempo a riconoscere e applicare, sebbene si debba notare che l'IA può ancora allucinare o fare assunzioni errate basate sui dati raccolti. Per queste ragioni, rimane imperativo che anche i WMS avanzati implementino protocolli con l'uomo nel loop per garantire che i suggerimenti automatizzati siano ragionevoli e applicabili.

      Tuttavia, i progressi nell'IA del WMS dovrebbero essere considerati uno sviluppo positivo all'interno dell'industria dell'e-commerce più ampia. Con una corretta implementazione, le aziende potrebbero essere in grado di aumentare il loro volume complessivo di spedizioni senza dover scalare sostanzialmente il loro lavoro di conseguenza. Con un sistema in grado di adattarsi a domanda e offerta senza un'eccessiva supervisione, le aziende potrebbero utilizzare il tempo a disposizione per prepararsi meglio per picchi e periodi di magra.

      Man mano che l'industria dell'e-commerce continua a progredire e le aspettative continuano a crescere, il fattore chiave che differenzia un rivenditore operabile da uno di successo potrebbe presto ridursi a quanto bene i rispettivi WMS gestiscono i dati e le fluttuazioni al loro interno. I dati sono, dopo tutto, il sangue vitale di molte industrie moderne, il che significa che la loro gestione diventerà sempre più importante poiché la quantità di informazioni che le aziende devono gestire diventerà solo più gravosa.

      Il successo, quindi, potrebbe apparire come la continua capacità di mantenere l'illusione che effettuare acquisti online sia semplice e senza sforzo come completare il processo di checkout e ritirare il pacco solo un paio di giorni dopo.

      Le informazioni fornite in questo articolo sono solo a scopo informativo e educativo generale. Non sono intese come consulenza legale, finanziaria, medica o professionale. I lettori non dovrebbero fare affidamento esclusivamente sul contenuto di questo articolo e sono incoraggiati a cercare consulenza professionale su misura per le loro specifiche circostanze. Decliniamo qualsiasi responsabilità per eventuali perdite o dann