L'industria del food produce una quantità incredibile di scarti sopportando costi per milioni di euro. Possiamo sperare nello sviluppo tecnologico, come la plastica brevettata dall'Istituto Italiano di Tecnologia prodotta con i disidratati che oggi le imprese alimentari smaltiscono con alti costi, possiamo contare sull'impegno della filiera, stimolata dalla legge sullo spreco alimentare approvata dal governo Renzi lo scorso anno, ma possiamo anche augurarci che le aziende "nostrane" recuperino il ritardo tecnologico e si affidino alle best practice della business intelligence per ottimizzare processi e produzione.
Perché i progetti IA FALLISCONO ? Ecco i MOTIVI
In particolare, ITreview, azienda italiana con sede a Padova, ha permesso di realizzare risparmi fino al 15% dei costi sostenuti per il gettato nell'arco temporale di un anno, grazie a una propria metodologia e alla programmazione personalizzata, sviluppata con il supporto di DGM, partner strategico per lo studio dei modelli matematici e dell'analisi dei processi, e utilizzando il software QlikView della QlikTech, che Gartner pone in alto a destra nel proprio quadrante per BI e per BI e Analytics Platforms.
ITreview ha così realizzato un modello previsionale partendo dalla identificazioni di tutte le variabili possibili che possono influire sul processo. Funziona così, ci spiega Andrea De Rossi, Business Intelligence and Data visualization senior consultant di ITreview: "Si identifica il perimetro, viene costruito un modello e si prepara un prototipo, e attraverso la reiterazione di questi passi si giunge al modello definitivo. Ogni passo è sottoposto ad una analisi matematica e in termini di valenza previsionale".
Indicatori personalizzati con colori ad hoc forniscono una visione immediata dei fenomeni.
"Guardare al futuro, incontrare partner, investire nel "Try", sistemi intelligenti sempre più raffinati e veloci permettono a ITreview di supportare nuove frontiere di ricerca e sviluppo", dichiara di ITreview", continua De Rossi.
Il caso Poli
Un progetto basato sulla business intelligence nella grande distribuzione è quello sviluppato per Gruppo Poli, nella Grande distribuzione organizzata dal 1938, con oltre 5 società, 73 punti vendita, 1700 dipendenti, 470 milioni di euro di vendite, con l'obiettivo di ridurre il cosiddetto 'gettato', che per il gruppo rappresenta una spesa fissa di smaltimento e mancate entrate per un ammontare superiore ai 10 milioni su un fatturato di circa 600 milioni.
Sergio Del Pin, finance controller del Gruppo Poli racconta: "Abbiamo lavorato sulle referenze a peso, come salumeria, pescheria, carne e ortofrutta, e su quelle confezionate, per definire un gettato standard per ogni singolo segmento e in base al negozio, prendendo in considerazione diverse variabili, tra cui anche la zona del punto vendita e il suo contesto".
Del Pin inoltre spiega: "Il progetto ha coinvolto tutta la filiera, dai buyer ai product manager. Il risultato è in termini di vantaggi economici, perché ha consentito di ridurre il gettato e abbiamo compreso diverse cose, per esempio, quali erano i prodotti che non giravano nei negozi, in modo da razionalizzare gli assortimenti sia a livello generale sia dei singoli punti vendita".