8 Gennaio 2024

Nel complesso mondo logistico, gli errori nella preparazione degli ordini rappresentano una sfida significativa, seconda solo alla questione delle tariffe logistiche.
Questi errori, variabili dallo 0,1% al 10% o più, innescano un ciclo di reclami (Claims) che destabilizza gli equilibri aziendali, aumentando i costi e minando la reputazione di anche i più organizzati reparti logistici.

Analisi e risoluzione dei fattori determinanti degli errori di preparazione

L’inefficienza nella preparazione degli ordini può essere attribuita a diversi fattori.
Il turn over e l’inserimento di nuovi operatori, ad esempio, può influenzare direttamente la qualità del picking.
Gli errori comuni includono la scelta di articoli errati, quantità sbagliate, scambio di articoli, distribuzione errata sugli scaffali, mancata etichettatura dei prodotti, confusione tra ordini diversi, e la sostituzione non autorizzata di articoli.
Una soluzione efficace richiede un’analisi approfondita delle cause radice.
Questo processo implica la stratificazione dei dati relativi agli errori, distinguendo tra fenomeni ricorrenti e eventi sporadici.
È essenziale identificare quando e dove si verificano gli errori per sviluppare strategie mirate.
Nonostante la tecnologia, il fattore umano rimane centrale.
La formazione degli operatori logistici e la conoscenza delle metodologie di stoccaggio sono cruciali.
Tuttavia, esistono fattori contestuali che possono amplificare gli errori umani.
È fondamentale creare un ambiente che minimizzi le possibilità di errore e implementi sistemi di alert, come il Poka-Yoke nel Lean Manufacturing, per prevenire gli errori prima che si verifichino.

Il ruolo della tecnologia e dell’Intelligenza Artificiale per ridurre errori

L’innovazione tecnologica sta portando soluzioni rivoluzionarie.
I sistemi di Computer Vision, combinando l’analisi delle immagini con la tracciabilità dei processi, sono capaci di rilevare in tempo reale se un’operazione di prelievo è corretta.
Questi sistemi forniscono un feedback immediato agli operatori, permettendo la correzione degli errori sul momento e prevenendo reclami futuri.
Si stima che, una volta ottimizzati, questi sistemi di intelligenza artificiale possano rilevare fino al 90% degli errori di prelievo.

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