Corso Control Tower Logistica

Lezione 1 • Proposta di valore della torre di controllo

Esamina la business case per l'implementazione di una torre di controllo. Collega la visibilità operativa a risultati misurabili in termini di costi, servizio e rischio.

Lezione 2 • Definizione della torre di controllo logistico

Tratta l'origine, la definizione e l'ambito di applicazione di una torre di controllo logistico. Ancora tutto l'apprendimento successivo stabilendo un vocabolario condiviso e confini concettuali.

Lezione 3 • Componenti fondamentali e architettura

Identifica gli elementi strutturali costitutivi di una torre di controllo. Fornisce un modello mentale per comprendere come dati, persone e tecnologia interagiscono.

Lezione 4 • Modello di maturità della torre di controllo

Introduce un quadro di maturità a fasi, dal tracciamento di base all'orchestrazione autonoma. Consente l'autovalutazione e la pianificazione della roadmap per le organizzazioni.

Lezione 1 • Metodi di integrazione dei dati

Tratta EDI, API e approcci middleware per connettere sistemi eterogenei. Fornisce agli studenti gli strumenti per selezionare il metodo di integrazione corretto per ciascun caso d’uso.

Lezione 2 • Sicurezza dei dati e controllo degli accessi

Tratta i principi di protezione dei dati, l'accesso basato sui ruoli e gli accordi di condivisione dati con i partner. Garantisce che i dati della torre di controllo siano sicuri senza limitare l'utilità operativa.

Lezione 3 • Gestione dei dati anagrafici per la logistica

Spiega come i dati anagrafici — tratte, vettori, SKU, ubicazioni — siano alla base di tutte le analisi della torre di controllo. Gli studenti potranno stabilire e mantenere standard per i dati anagrafici.

Lezione 4 • Fonti di dati della supply chain

Mappa le fonti di dati interne ed esterne che alimentano una torre di controllo. Stabilisce la consapevolezza della diversità dei dati prima di affrontare le tecniche di integrazione.

Lezione 1 • Normalizzazione dei dati di visibilità

Affronta la sfida di armonizzare dati su posizione, stato ed eventi provenienti da molteplici vettori e piattaforme. Si basa sulle competenze di integrazione dei dati del Capitolo 2.

Lezione 2 • IoT e telematica nella logistica

Spiega i dispositivi GPS, RFID, BLE e telematici utilizzati per il tracciamento di asset e merci. Gli studenti potranno specificare i requisiti dei dispositivi per diversi ambienti logistici.

Lezione 3 • Piattaforme di visibilità dei trasporti

Esamina le piattaforme di tracciamento multimodale e la loro copertura dati. Collega la selezione della piattaforma ai requisiti di visibilità della torre di controllo stabiliti in precedenza.

Lezione 4 • Motori di stima dell'orario di arrivo previsto

Esamina i metodi di previsione ETA basati su regole e sull'apprendimento automatico. ETA accurati sono l'output principale che gli stakeholder ricevono da una torre di controllo.

Lezione 1 • Analisi delle eccezioni e delle interruzioni

Insegna a misurare, categorizzare e analizzare l'andamento delle eccezioni nella supply chain. Fornisce le basi analitiche per il capitolo successivo sulla gestione delle eccezioni.

Lezione 2 • Progettazione di dashboard e report

Applica i principi di visualizzazione dei dati alle dashboard della torre di controllo. Gli studenti potranno progettare viste specifiche per ruolo che guidino decisioni rapide e accurate.

Lezione 3 • Analisi dei costi e dell'efficienza

Tratta il costo del trasporto per unità, il mix modale e le analisi della spesa per vettore. Collega le prestazioni finanziarie alle decisioni operative prese nella torre di controllo.

Lezione 4 • Progettazione del framework di KPI logistici

Guida gli studenti nella selezione e strutturazione dei KPI nelle dimensioni di costo, servizio, qualità e sostenibilità. Allinea le metriche agli obiettivi aziendali strategici.

Lezione 1 • Rilevamento delle eccezioni e allerta

Tratta metodi basati su regole e guidati dall'AI per identificare le deviazioni dal piano. Si basa direttamente sulle capacità di analisi e visibilità dei capitoli precedenti.

Lezione 2 • Prioritizzazione e triage delle eccezioni

Insegna il punteggio basato sull'impatto per classificare le eccezioni in base all'urgenza e alle conseguenze per il business. Assicura che i team della torre di controllo concentrino gli sforzi dove è più importante.

Lezione 3 • Playbook di risoluzione e risposte standard

Introduce playbook di risposta predefiniti per tipi comuni di eccezioni. Riduce i tempi di risoluzione e garantisce una gestione coerente e documentata tra i turni.

Lezione 4 • Analisi delle cause principali e prevenzione

Applica tecniche strutturate di analisi delle cause principali alle eccezioni ricorrenti. Chiude il ciclo tra la risoluzione delle eccezioni e il miglioramento sistemico dei processi.

Lezione 1 • Collaborazione e visibilità con i fornitori

Estende la visibilità della torre di controllo a monte, fino alla prontezza della spedizione del fornitore e ai lead time. Riduce le sorprese in entrata che si ripercuotono in interruzioni in uscita.

Lezione 2 • Monitoraggio della conformità contrattuale e degli SLA

Insegna a monitorare gli impegni contrattuali e gli accordi sul livello di servizio in tempo reale. Fornisce la base dati per le negoziazioni commerciali e la gestione delle penali.

Lezione 3 • Pianificazione e previsione collaborativa

Introduce la pianificazione congiunta della domanda e della capacità tra committenti e partner logistici. Riduce le eccezioni reattive allineando i piani nelle fasi iniziali del ciclo.

Lezione 4 • Gestione di gare e capacità

Tratta le gare dinamiche, l'accesso al mercato spot e le strategie di prenotazione della capacità. Garantisce che le merci possano sempre essere movimentate anche quando i vettori primari non sono disponibili.

Lezione 1 • Governance dell'AI e gestione dei bias

Affronta la spiegabilità del modello, l'equità e il monitoraggio continuo delle performance per i sistemi di AI. Garantisce che l'AI della torre di controllo rimanga affidabile e verificabile nel tempo.

Lezione 2 • Progettazione di decisioni human-in-the-loop

Definisce quando l'automazione deve agire in modo autonomo rispetto a quando è necessaria l'approvazione umana. Bilancia la velocità dell'automazione con la responsabilità e la gestione del rischio.

Lezione 3 • Machine learning per la previsione logistica

Introduce modelli di ML supervisionati e non supervisionati applicati alla previsione dei ritardi, al rilevamento della domanda e delle anomalie. Si basa sui concetti di ETA e analisi dei capitoli precedenti.

Lezione 4 • Analisi prescrittiva e ottimizzazione

Va oltre la previsione, suggerendo azioni raccomandate tramite motori di ottimizzazione. Gli studenti comprendono come i risolutori generano raccomandazioni su instradamento, modalità e inventario.

Lezione 1 • Progettazione del modello operativo della torre di controllo

Tratta la struttura organizzativa, i modelli di personale e la progettazione dei turni per una torre di controllo. Traduce le capacità tecnologiche e di processo in un modello operativo sostenibile.

Lezione 2 • Miglioramento continuo e innovazione

Integra un ciclo di miglioramento strutturato nelle operazioni della torre di controllo utilizzando principi lean e agili. Mantiene la torre di controllo in evoluzione al cambiare delle esigenze aziendali e della tecnologia.

Lezione 3 • Gestione del cambiamento e adozione

Affronta il lato umano dell'implementazione e trasformazione della torre di controllo. Garantisce che gli investimenti tecnologici producano valore attraverso strategie di adozione efficaci.

Lezione 4 • Business case e reporting direzionale

Insegna a quantificare il valore della torre di controllo e a comunicarlo alla leadership senior. Assicura investimenti continui e impegno organizzativo verso la torre di controllo.