RED-tag
Piattaforma innovativa di Predictive Logistics per supply chain e smart factory
TRASFORMAZIONE DIGITALE
Caratteristiche Progetto
RED-tag è una piattaforma innovativa di logistica predittiva, sviluppata per ottimizzare il processo della supply chain attraverso un approccio basato sulla conoscenza, estraendo informazioni sul processo al fine di diminuire sprechi e danneggiamenti dei beni trasportati. Semplice e con notevole impatto, si basa su tag economici e di dimensione ridotta, che registrano urti e temperatura con grande accuratezza, basandosi su studi teorici e analisi sperimentali. Queste informazioni, elaborate con tecniche Big Data e algoritmi di Machine Learning sviluppate su misura per il contesto specifico, consentono di creare un solido background di conoscenza sul processo della supply chain. Dashboard configurabili e applicazioni mobile di facile utilizzo consentono a RED-tag di adattarsi facilmente a diversi vertical quali agrifood, medicinale, linea di produzione. Grazie alla piattaforma, i clienti beneficiano di un sistema di tracciamento end-to-end e sono in grado di identificare i punti deboli nella catena logistica, intraprendendo azioni correttive al fine di ridurre il numero di rotture e ottimizzare i processi di trasporto ed imballaggio.
Risultato da valorizzare
RED-tag è una soluzione nuova e flessibile, che si distanzia notevolmente dalle soluzioni esistenti, ed è stata definita “disruptive” da aziende Europee leader nel settore della logistica.
Gli elementi di originalità del progetto sono numerosi:
tag economici – coprono il 90% dei casi d’uso al 10% del costo;
dimensione ridotta – facilmente applicabili sia internamente che esternamente al pacco;
consumi ridotti;
soluzione completa – permette la tracciabilità bidirezionale destinatario-pacco, analisi Big Data in cloud, statistiche dettagliate, integrazione con framework informatici aziendali custom, presentazione chiara dei dati;
Machine Learning analysis – ideale per trovare correlazioni peculiari, migliorare l’analisi predittiva e aumentare le analisi comportamentali dei beni sotto osservazione;
affidabile – basato su studi teorici e sperimentali che permettono di interpretare i dati provenienti da sensori;
configurabile – in base alle normative in vigore.
Perché è importante?
L’obiettivo principale di RED-tag, rilevare gli eventi che possono essere critici e danneggiare il bene durante il trasporto, ha un evidente impatto sulla riduzione dei costi al consumatore, sulla limitazione degli sprechi, e quindi sulla sostenibilità ambientale. L’informazione sul dove accadono eventi indesiderati permette di stabilire rapporti di fiducia, eliminare collaborazioni con fornitori non di qualità, incrementare e poter misurare l’impatto di buone pratiche nella catena logistica, migliorando l’efficienza della supply chain. Si ha inoltre un aumento di fiducia da parte del compratore, che viene a far parte di una logistica più intelligente, il che porta ad una maggiore esportazione di beni di qualità (Made in Italy) e ad una fidelizzazione del consumer al produttore. Da un punto di vista quantitativo, considerando esclusivamente i canali di vendita online, dove un 3-6% degli ordini vengono danneggiati durante la spedizione, stime conservative prevedono che nel 2022 questa tecnologia potrebbe evitare lo spreco di 1 miliardo di euro e diminuire il rilascio di 250 milioni di tonnellate di CO2 all’anno se fosse implementata solo nei 2 website più importanti al mondo, anche se l’effetto derivante fosse valutato minimale (0.1% di influenza sull’identificazione). In termini di validità prospettica e applicazioni future, supply chain basate sulla consegna di pacchi utilizzando droni o veicoli self-driving potrebbero beneficiare da modelli specifici di RED-tag. Il progetto RED-tag è facilmente trasferibile a nuovi ambiti strategici, data la caratteristica della tecnologia utilizzata, e la flessibilità con la quale è stato concepito permette di replicare facilmente soluzione e risultati a realtà differenti.
Impatto
Nuovi processi; Nuove metodologie; Competitivà (riduzione costi, tempi, aumento qualità).
Scheda Progetto
Progetto e Acronimo: RED-tag
TRL: ?
Bando di riferimento: ?
Polo di riferimento: Polo ICT
Tecnologie utilizzate:
SW: tecnologie di backend abilitanti Big Data e Machine Learning (Cassandra, Kafka, Spark), REST, C (FW prototipo), Plotly (dashboards), C# (Android applications).
HW: accelerometro, sensore di temperatura, RFID.
Campi di applicazione: Logistica, smart supply chain, smart factory
Impresa capofila:
Zirak S.r.l
Impresa collaboratrice:
T&T Elettronica s.r.l., Politecnico di Torino, l’Università della Beira Interior (UBI – PT), l’Istituto Superiore Mario Boella (ISMB)