La gestione manuale degli ordini di trasporto rappresenta un processo critico e particolarmente vulnerabile agli errori umani. Tipicamente, i flussi informativi provenienti da telefonate, messaggi email o piattaforme di messaggistica come WhatsApp generano frequenti problemi di incompletezza e inesattezza dei dati raccolti, causando inefficienze operative e perdite significative di tempo e risorse.
L’automazione tramite tecnologie basate sull’intelligenza artificiale offre una soluzione concreta a queste problematiche, consentendo di eliminare attività ripetitive, abbassare drasticamente il margine di errore e garantire una disponibilità immediata di informazioni accurate e aggiornate.
Nel seguente testo verranno illustrati tre passaggi fondamentali per implementare efficacemente un sistema automatizzato di acquisizione e gestione degli ordini di trasporto mediante l’utilizzo avanzato di tecniche di intelligenza artificiale.
Passaggio 1: Mappatura e normalizzazione delle fonti informative
Il primo step operativo consiste nella mappatura sistematica di tutte le fonti da cui provengono gli ordini di trasporto, come chiamate telefoniche, email e messaggistica istantanea. In un contesto aziendale, questa attività assume rilevanza strategica poiché consente di ottenere una visione completa e strutturata dei canali informativi utilizzati dai clienti o partner logistici.
Una volta censite tali fonti, è necessario attuare un processo di normalizzazione dei dati attraverso la definizione di un canale unificato e centralizzato di acquisizione.
Tale approccio permette di semplificare l’interazione tra sistemi informativi eterogenei e costituisce il prerequisito tecnico per l’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale. La standardizzazione non solo riduce il tasso di errore, ma innalza la qualità complessiva del dato, incrementando così la coerenza e la tracciabilità dell’intero flusso informativo.
Passaggio 2: Automazione dell’estrazione e interpretazione dei dati mediante AI
A valle della standardizzazione dei canali informativi, il secondo passaggio consiste nell’automatizzare l’estrazione e la comprensione semantica delle informazioni contenute nei documenti ricevuti. Questa attività si avvale di tecnologie avanzate basate sull’intelligenza artificiale, in particolare su modelli di Natural Language Processing (NLP) e Optical Character Recognition (OCR).
L’OCR consente di digitalizzare contenuti provenienti da formati non strutturati come PDF o immagini, mentre l’NLP permette di interpretare il linguaggio naturale presente in email, messaggi vocali trascritti e testi non strutturati. Insieme, questi strumenti sono in grado di individuare entità rilevanti (Named Entity Recognition) come indirizzi di carico/scarico, date, codici articolo, volumi e istruzioni specifiche.
La capacità adattiva degli algoritmi, potenziata da tecniche di machine learning, consente al sistema di migliorare nel tempo, raffinando l’accuratezza e ampliando la capacità di gestione di formati eterogenei.
Questa fase rappresenta l’elemento tecnologico centrale del processo di automazione e garantisce una notevole riduzione dei tempi di elaborazione, minimizzando al contempo l’incidenza degli errori dovuti all’inserimento manuale dei dati.
Passaggio 3: Integrazione dei dati elaborati nei sistemi informativi aziendali
Il terzo passaggio si concentra sull’inserimento automatico dei dati precedentemente estratti e strutturati all’interno dei sistemi informativi aziendali, come i Transport Management System (TMS), i Warehouse Management System (WMS) o i sistemi ERP. Questa fase è fondamentale per garantire la continuità e l’interoperabilità dei processi digitali lungo l’intera filiera logistica.
L’utilizzo di Application Programming Interface (API) e connettori middleware consente il trasferimento in tempo reale dei dati verso i sistemi gestionali, assicurando coerenza informativa, tempestività negli aggiornamenti e significativa riduzione delle attività di data entry manuale.
La completa tracciabilità e sincronizzazione delle informazioni, dalla ricezione dell’ordine fino alla sua registrazione nei sistemi aziendali, costituisce un elemento essenziale per il miglioramento delle performance logistiche e per il consolidamento della competitività aziendale all’interno di supply chain complesse e data-driven.
Conclusione
L’adozione di un sistema automatizzato per la gestione degli ordini di trasporto, fondato su tecnologie di intelligenza artificiale, costituisce oggi un vettore strategico per la digitalizzazione avanzata dei processi logistici. La sua applicazione consente di incrementare significativamente l’efficienza operativa, migliorare la qualità e la tempestività dei dati disponibili e ridurre l’incidenza di errori dovuti a interventi manuali.
