L’OTTIMIZZAZIONE DEI PROCESSI LOGISTICI CON I KPI

L’ottimizzazione dei processi logistici con i KPI

Key Performance Indicators: cosa sono e quali vantaggi apportano

La strutturazione e l’analisi delle informazioni massive che le procedure del settore logistico generano conducono a vantaggi gestionali e organizzativi tangibili in termini di efficienza operativa, perfezionamento della customer experience e sviluppo di nuovi modelli di business. Interpretando i Big Data è possibile dare misura alle prestazioni di processi e funzioni, ricavando indicatori specifici di valutazione di performance.

I KPI sono variabili atte a misurare ed esaminare le attività aziendali in funzione degli obiettivi prefissati: l’individuazione dei Key Performance Indicators permette di valutare i risultati delle prestazioni della filiera, di precisare le azioni correttive prioritarie e di pianificare interventi strategici di miglioramento. Misurare le performance significa quindi quantificare l’efficacia e l’efficienza di ogni operazione, ai fini del raggiungimento della piena soddisfazione del cliente e dell’impiego ottimale delle risorse aziendali.

Esistono diversi KPI logistici, la cui utilità varia a seconda della funzione presa in esame e delle specificità aziendali: l’individuazione di indicatori non adeguati può generare visioni parziali e valutazioni incomplete. Una selezione significativa dei KPI può essere messa in atto considerando quattro famiglie:

  • Indicatori di costo: misurazione dei costi, dell’efficienza delle prestazioni e della produttività dei processi
  • Indicatori di qualità: misurazione della qualità degli output dei processi, in funzione delle attese del cliente
  • Indicatori di tempo: misurazione dei tempi di risposta dei processi e della flessibilità dei fornitori
  • Indicatori generali: misurazione del volume di attività

Affinché l’efficacia valutativa sia ottimale, le misure di performance devono caratterizzarsi come:

  • Semplici, brevi: i dati devono essere rilevabili e interpretabili facilmente
  • Misurabili: i dati devono essere rilevabili velocemente
  • Rilevanti, pertinenti: i dati devono essere significativi e correlabili a strategie specifiche
  • Confrontabili: i dati devono poter essere accostati a valori di riferimento
  • Elaborabili, flessibili: i dati devono essere facilmente trattabili con strumenti di analisi
  • Trasparenti: i dati devono essere condivisibili
  • Sistematici: i dati devono essere rilevabili periodicamente e facilmente aggiornabili in caso di esigenze improvvise

I KPI, ricavabili con gestionali aziendali quali i sistemi ERP, attraverso la misurazione dei flussi di lavoro e delle prestazioni consentono di tenere sotto controllo risorse e processi permettendo di intervenire tempestivamente sulle criticità individuate a favore di un miglioramento organizzativo. L’analisi dei KPI garantisce il monitoraggio costante delle modalità operative e direzionali e, in caso di necessità, di programmare azioni mirate alle massimizzazioni del sistema logistico e della sua redditività.

IL POTENZIALE DEI BIG DATA AL SERVIZIO DELLA LOGISTICA

Il potenziale dei Big Data al servizio della logistica

Quali vantaggi per la supply chain?

Abbiamo già trattato il tema dei Big Data nella logistica, soffermandoci in particolare sulle peculiarità dell’ampio bagaglio di informazioni estraibili dai processi organizzativi e gestionali che, strutturati e interpretati coerentemente, possono permettere all’impresa di migliorare l’intera supply chain e la redditività aziendale.

I vantaggi derivanti dall’utilizzo dei Big Data incidono sulla produttività aziendale e riguardano le diverse fasi operative della catena. In un trend report realizzato nel 2013, Big Data in Logistics, DHL sottolinea come quello della logistica sia un settore ottimale per l’adozione strategica delle informazioni digitalizzate, proprio perché atto a generare e raccogliere la vasta mole di dati correlati alle migliaia di consegne realizzate quotidianamente. La ricerca indentifica tre aree principali in relazione alle quali il valore dell’impiego dei Big Data emerge:

  • Efficienza operativa: le informazioni ricavate permettono di aumentare il grado di trasparenza, ottimizzare il consumo delle risorse, incrementare la qualità dei processi e delle prestazioni;
  • Customer Experience: le analisi dei dataset conducono a un incremento della fidelizzazione del cliente, a una targhettizzazione accurata, a un’ottimizzazione del servizio clienti;
  • Nuovi modelli business: i Big Data sono capitalizzabili sia con l’aumento degli introiti derivanti da prodotti esistenti che con la realizzazione di entrate da nuovi.

L’analisi dell’efficienza dei processi inbound e outbound con i Big Data portano a migliorare i processi di disposizione delle merci, i tempi di consegna, le operazioni di approvvigionamento, le manovre di intervento in caso di imprevisti quali guasti di macchinari o picchi improvvisi di domande. Le informazioni permettono di individuare le funzioni prioritarie in cui intervenire, integrare i processi della filiera, misurare le prestazioni in modo da comprendere pienamente l’esito delle strategie adottate e perfezionare le previsioni di vendita.

La crescita della logistica passa dalla customer experience e l’analisi delle informazioni consente di comprendere in modo esaustivo i target di riferimento, verificare la customer satisfaction e, conseguentemente, di programmare gli interventi necessari, pianificare performance orientate al cliente, anticipare le esigenze stesse degli acquirenti.

Essere competitivi in un mercato in continua metamorfosi esige la capacità di prevedere gli scenari futuri: per poter ipotizzare nuovi modelli organizzativi aziendali e nuove strategie di business saranno quindi determinanti l’adozione di sistemi informativi adeguati, l’attitudine all’interpretazione dei dati e la propensione a elaborare strategie in funzione della loro analisi.