La gestione degli ordini nella GDO impone forti condizionamenti alla logistica. L’organizzazione del magazzino deve supportare, infatti, un processo di business con caratteristiche uniche. Si pensi alla frequenza molto alta di rotazione delle merci, alla gestione delle date di scadenza, alla multi-temperatura (prodotti freschi, secchi o surgelati) o ai tempi stretti di consegna, solo per citare i principali. Una delle soluzioni offerte dalla tecnologia è il picking massivo (o batch picking): le operazioni di prelievo vengono eseguite non in base al singolo ordine, gestito singolarmente, ma raggruppando gli ordini: con una singola operazione si prelevano i prodotti di più ordini. Il beneficio in termini di ottimizzazione delle operazioni è evidente, ma vi sono, tuttavia, una serie di criticità che il responsabile della logistica deve affrontare al fine di garantire la correttezza del processo. Ecco le principali:
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coordinare le operazioni e assicurare la corrispondenza ordine/prodotto;
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gestire un numero elevatissimo di SKU - Stock Keeping Unit;
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garantire il rispetto delle condizioni ambientali (temperatura, umidità, ecc.) durante il transito;
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assicurare piena visibilità sui flussi in tempo reale;
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disporre di sistemi automatici per il prelievo.
Il rischio è quello di generare errori nella formazione e gestione degli ordini, rotture di stock e ritardi nella consegna delle merci, con impatti evidenti per il business dell’azienda, in termini di maggiori costi operativi e disservizio nei confronti dei clienti. Occorre, dunque, un salto di qualità nella gestione del prelievo massivo.
Il prelievo massivo: come adeguare i processi
Il picking massivo è una delle soluzioni per la logistica del settore alimentare, in quanto il magazzino deve evadere in poche ore ordini destinati a una molteplicità di punti vendita, ognuno con esigenze (e prodotti) diversi.
Il primo passo da affrontare è l’analisi del tipo di processo e tipo di prodotto gestito, al fine di individuare la tipologia di picking, e per eliminare i colli di bottiglia che ostacolano o rallentano le operazioni. L’analisi prevede 4 passi distinti:
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Tipologia degli ordini: si considera il numero di righe per ordine e la frequenza con cui si ripetono gli ordini simili;
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Quantità in ordine: viene valutato il numero di SKU presenti e la loro tipologia (fresco, secco, fragilità, dimensione, ecc.);
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Vincoli temporali: si verifica se gli orari per il trasporto e per la delivery della merce devono rispettare tempi prefissati;
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Layout di magazzino: quali sono le distanze da coprire e qual è la dislocazione delle aree o degli scaffali.
Tale analisi determina il tipo di prelievo massivo da implementare, in funzione della priorità dei diversi obiettivi operativi, che possono essere quelli di massimizzare la produttività, eliminare gli errori di smistamento (sventagliamento della merce dopo il prelievo massivo), o, infine, la sincronizzazione con le operazioni a valle del prelievo (pallettizzazione, trasporto, ecc.). Da tale analisi dipende il tipo di picking massivo che verrà implemento. Se ne possono distinguere tre:
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Cluster Picking. I prodotti vengono distinti per ordine di appartenenza durante il prelievo, senza aspettare lo sventagliamento successivo, utilizzando gli appositi contenitori multipli.
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Wave Picking. Le attività di picking vengono raggruppate ed eseguite in finestre temporali precise, in base ai vincoli di orario per le spedizioni e le consegne, e relative priorità.
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Zone Picking. Il layout di magazzino prevede zone dedicate a prodotti specifici. Il prelievo è di un’unica (o poche) referenze, che vengono poi smistate a valle.
Ogni tipologia di picking comporta benefici specifici: il Cluster Picking minimizza i percorsi di prelievo; il Wave Picking assicura l’allineamento con i tempi degli altri soggetti della Supply Chain; lo Zone Picking, infine, consente la specializzazione degli addetti al prelievo e la distinzione delle aree di magazzino.
Gestione degli ordini: quali sono le tecnologie giuste
Il secondo aspetto da affrontare riguarda le tecnologie da implementare per dare efficienza al picking massivo. In funzione dell’analisi sopracitata, vanno selezionate le tecnologie più adeguate, in ordine di priorità:
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WMS – Warehouse Management System. La piattaforma di gestione del magazzino va selezionata in base alle capacità di integrare gli hardware per il picking automatico (vedi sotto) e gli algoritmi di gestione dei processi di picking.
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PTL - Pick To Light, Voice Picking. L’utilizzo di segnali luminosi e di comandi vocali per guidare le operazioni di prelievo manuale va valutato in funzione del tipo di batch picking implementato. Nel cluster picking, ad esempio, il voice picking riduce notevolmente gli errori di allocazione dei prodotti, piuttosto frequente con i carrelli utilizzati per questo tipo di picking.
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Picking automatico. I robot per il picking automatico sono particolarmente utili nei magazzini (o zone) ad alta rotazione, con ordini frequenti e ripetitivi, di grande quantità. Prodotti quali, ad esempio, lo scatolame, le bibite o la pasta risultano essere particolarmente adatti per la movimentazione automatica.
Uno studio di McKinsey & Company rivela come uno dei freni più importanti all’adozione della tecnologia di automazione nei magazzini dedicati alla distribuzione (tra cui quella alimentare) sia l’implementazione della tecnologia svincolata dall’analisi dei processi, che ne deve invece guidare l’adozione. L’ottimizzazione del picking massivo, nella GDO, deve perciò avere come primo obiettivo la piena comprensione dei flussi di lavoro e della relazione tra questi e l’operatività logistica, da cui dipenderà non solo il tipo di automazione da implementare, ma anche l’efficienza delle attività, l’organizzazione del personale e la gestione dell’inventario.
