Workforce management: come ottimizzare la gestione delle risorse di magazzino

Per il Logistic Manager, il workforce management è centrale per la gestione ottimale del magazzino. Uno studio di ScienceDirect evidenzia come la gestione del personale in forza al plant debba trovare il migliore compromesso tra le fluttuazioni del mercato, le innovazioni della Logistica 4.0 e la necessità di pianificare le attività del magazzino. In tale contesto, il punto di maggiore criticità è rappresentato, oggi, dalla carenza di risorse umane specializzate. Secondo una ricerca pubblicata da Supply Chain Dive, il 76% delle aziende soffre di labor shortage (il 37% rientra nei parametri “alto” o “estremo”). Non solo: il 61% riferisce di criticità nella fase di trasporto, sempre a causa dell’understaffing, e il 58% afferma che lo shortage ha impatti sul servizio al cliente. I numeri non lasciano adito a dubbi, e le aziende devono affrontare il problema in una prospettiva human centric.

L’approccio Human Centric nell’intralogistica

Attrarre e mantenere le risorse umane significa, oggi, garantire di operare in un’ottica di attenzione alla persona, ovvero ai 4 aspetti che formano il “fattore umano”:

1. fattori fisici: salute e sicurezza, sforzo fisico, ergonomia;
2. fattori mentali: carico cognitivo, complessità delle mansioni, decision making;
3. fattori percettivi: ambiente fisico di lavoro, flusso informativo, interfaccia con la tecnologia;
4. fattori psico-sociali: clima di lavoro, soddisfazione lavorativa, stress.

La prospettiva human centric è centrale per l’attrattività del settore. Il report 2024 “La logistica al centro della transizione della domanda” dell’Osservatorio Contract Logistics “Gino Marchet” del Politecnico di Milano rileva che questo è l’obiettivo principale delle iniziative di pubblicazione del Bilancio Sociale (40% dei “Top Player” intervistati) e, all’interno di queste, delle analisi di sostenibilità sociale (62%).

Workforce Management ottimale: ecco gli strumenti

L’operatività delle risorse umane all’interno del magazzino è il risultato combinato di tre elementi: le necessità del business (qualità e quantità dei processi), le caratteristiche personali (competenza e attitudine) e le condizioni ambientali (layout e tecnologie). Occorre, dunque, una pianificazione che ottimizzi le risorse disponibili, e tale necessità è resa massimamente critica dallo shortage di cui soffrono le aziende. È necessario un uso di strumenti software adeguato, ancor più se, come evidenzia la ricerca di ScienceDirect, in molti casi la pianificazione è basata su fogli Excel. È necessario, in tale situazione, un percorso di evoluzione tecnologica che si basa principalmente su 2 strumenti:

1. WFM – Workforce Management System;
2. WMS – Warehouse Management System.

WFM – Workforce Management System

La piattaforma di Workforce Management mette in relazione le priorità del magazzino con le risorse effettivamente disponibili, per pianificare le attività e abbattere i rischi di fermo di produzione. La pianificazione tiene conto, altresì, dei vincoli normativi che riguardano l’operatività del personale. Basandosi su regole predefinite di capacità produttiva e sui dati storicizzati relativi alla domanda di mercato, il WFM fornisce gli indicatori principali per la pianificazione:

• Labor forecasting. È la previsione delle lavorazioni in funzione dei cicli di produzione, della richiesta del mercato e dei budget di produzione. Nel forecast devono essere considerati anche vincoli interni, quali, ad esempio, i limiti contrattuali o la necessità di figure specialistiche, e limiti esterni, quali posson essere le normative locali sul lavoro o le condizioni meteo (difficoltà di trasporto per il personale, variazioni nella domanda, ecc.).
• Scheduling. La programmazione del lavoro viene effettuata tenendo conto di differenti criteri, come, ad esempio, esperienza e competenza del personale, attitudini, ecc.
• Time tracking. Vengono monitorate e registrate le ore di lavoro dei dipendenti per garantire congruenza con quelle previste a piano e conformi alle normative. Il time tracking tiene conto dell’eventuale straordinario, sia in relazione al benessere della persona, sia ai costi del processo.
• Analytics dashboard. A partire dai dati raccolti in tempo reale, i cruscotti forniscono informazioni sulle performance del personale e sull’efficacia della pianificazione.
• Wellness. I sistemi più avanzati di workforce management dispongono di funzionalità per migliorare il benessere dei dipendenti. Tra queste troviamo, ad esempio, il self-service per la gestione di turni, ferie e permessi, gli alert per carichi di lavoro eccessivi, o, infine, il tracciamento delle pause obbligatorie.

WMS – Warehouse Management System

Il WMS raccoglie una serie di informazioni utili al workforce management, sia dal punto di vista della performance operativa, sia per il benessere dei dipendenti, come, ad esempio, il numero di ordini evasi, le operazioni di picking effettuate da ciascun dipendente. Queste permettono di valutare le prestazioni individuali o eventuali errori. Inoltre, il WMS dà un significativo contributo anche per migliorare le condizioni di lavoro nel magazzino. Tener conto della lunghezza dei percorsi di prelievo, del peso dei prodotti, delle caratteristiche peculiari degli ambienti di lavoro a bassa temperatura (magazzini del farmaco o magazzino del food) permette di analizzare le condizioni operative e studiare un ambiente human centric.

Il contributo dell’AI per il Workforce Management

Lo shortage delle risorse e gli altri problemi connessi (ad esempio, turnover elevato e aumento dei costi) possono essere affrontati con il supporto dell’Artificial Intelligence. Secondo uno studio di McKinsey, vi sono diverse aree su cui intervenire:

• ottimizzazioni di processo: raccolta e analisi dei dati, e identificazione delle aree di miglioramento;
• capacity planning: le piattaforme di workforce management, che utilizzano modelli di AI, sono in grado di effettuare previsioni molto più raffinate sulle necessità delle risorse, sia a lungo che a breve termine;
• scheduling: la AI può aiutare a gestire le fluttuazioni della domanda quotidiana e la volatilità della seasonality;
• manodopera. L’AI può prevedere la domanda di manodopera a un livello dettagliato, tenendo conto delle competenze nei diversi processi logistici.

La ricerca McKinsey mostra anche che nonostante la produttività della forza lavoro del settore logistico sia decisamente più bassa che in altri comparti, a parità di condizioni, si registri una notevole difficoltà nel dotarsi di strumenti moderni di workforce management. Nel prossimo futuro sarà importante superare le resistenze culturali in merito, in quanto lo shortage di risorse e i costi associati, sia diretti che indiretti, spingono verso un cambiamento che non è più una opzione, ma un imperativo, senza del quale può essere messo a rischio lo sviluppo dell’impresa.