Ottimizzazione logistica delle consegne dell’ultimo miglio con Intelligenza Artificiale
Data
Breve relazione
Il settore dei servizi di consegna e ritiro dell’ultimo miglio registra una crescita permanente a due cifre sotto la spinta dell’espansione del commercio elettronico, che esercita un’enorme pressione sulle aziende logistiche. Inoltre, i clienti hanno aspettative sempre più elevate riguardo alla velocità e alla comodità delle consegne e sono meno tolleranti nei confronti di ritardi ed errori negli ordini.
L’obiettivo generale del progetto è sviluppare un sistema di previsione degli incidenti, analisi e azioni automatizzate proattive attraverso l’applicazione di tecniche di Machine Learning che consentano la riduzione delle consegne fallite. Ciò avrà come diretta conseguenza la riduzione dei chilometri percorsi dai trasportatori e quindi la riduzione delle emissioni di CO2, la riduzione della congestione urbana ed un miglioramento della qualità del servizio ai clienti, contribuendo così ad un modello di business più competitivo e sostenibile.
Nel progetto viene progettato e sviluppato uno strumento di previsione degli incidenti con tecniche di Machine Learning, implementando un sistema automatizzato che riduce al minimo gli incidenti dell’ultimo miglio. Infine, viene convalidato con test pilota della nuova operatività in ambienti di messaggistica.
Uno degli aspetti chiave del business dei servizi di consegna e ritiro dell’ultimo miglio sono le consegne fallite. Attualmente si verifica un numero significativo di incidenti che si traducono in un impatto significativo sulla qualità del servizio e sulla redditività delle società logistiche specializzate che lavorano con margini ristretti. Questi incidenti sono servizi non consegnati alla data concordata, rifiutati per non essere conformi alle condizioni del servizio o anomalie prima della distribuzione dell'ordine. Secondo diversi studi, a seconda di molteplici fattori o tipi di servizi, la percentuale di incidenti nel settore può variare in media tra il 10% e il 20% del totale dei servizi.
Le agenzie di trasporto possono adottare alcune misure per cercare di ridurre questi guasti poiché nei servizi esistono modelli comportamentali che, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale, consentono loro di identificare le consegne in cui si verificheranno incidenti. L’individuazione tempestiva di possibili incidenti consentirà alle agenzie di consegna dell’ultimo miglio di attuare azioni proattive tempestive che si tradurranno in un miglioramento della reputazione presso i clienti, una riduzione dei costi e un aumento della sostenibilità del trasporto urbano.
