Dalla pianificazione manuale a un sistema intelligente capace di combinare carichi, mezzi e percorsi. Il progetto sviluppato da aizoOn con CVR dimostra come algoritmi di ottimizzazione e conoscenza dei processi aziendali possano migliorare efficienza, affidabilità e sostenibilità della logistica in uscita.
La crescita del business può mettere sotto pressione anche i processi logistici più consolidati. Più ordini, più destinazioni, più vincoli da rispettare: quando i volumi aumentano, pianificare le consegne affidandosi soltanto all’esperienza degli operatori diventa sempre più complesso.
È quanto è accaduto a CVR SpA, azienda produttrice di materiali per l’edilizia, che negli ultimi anni ha triplicato i propri volumi, arrivando a gestire oltre 45 mezzi pesanti al giorno, distribuiti su tutto il territorio nazionale.
La pianificazione delle spedizioni era tradizionalmente affidata a pochi operatori esperti, che combinavano conoscenza del territorio, memoria storica e valutazioni operative. Un metodo che aveva garantito risultati, ma che presentava limiti crescenti: difficoltà di scalabilità, dipendenza dalle competenze individuali, scarsa standardizzazione e impossibilità di misurare in modo sistematico la qualità delle decisioni.
Per affrontare questa complessità, CVR ha avviato un percorso di trasformazione digitale con il supporto di MADE Competence Center 4.0 e la collaborazione tecnologica di aizoOn.
Il progetto, raccontato da Luca Bolognini, Director Artificial Intelligence & Data Science Division di aizoOn, Marco Sigala, Data Scientist di aizoOn, e Leonardo Lispi, Continuous Improvement Manager di CVR, mostra come la digitalizzazione possa trasformare la pianificazione delle consegne in un processo più oggettivo, misurabile e scalabile.
Dall’esperienza individuale a una pianificazione basata sui dati
L’obiettivo non era semplicemente introdurre un nuovo software. La necessità era ripensare il processo decisionale, rendendolo meno dipendente dalla disponibilità di singole persone e capace di assorbire ulteriori incrementi dei volumi senza richiedere necessariamente nuove risorse nel team logistico.
Il primo passo è stato costruire una base dati integrata, raccogliendo e organizzando informazioni che in precedenza erano distribuite tra sistemi e persone:
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ordini dei clienti;
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caratteristiche e capacità dei mezzi;
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vincoli di consegna;
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dati geografici;
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tempi di guida e distanze;
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listini e costi dei mezzi.
Questi elementi costituiscono la base per un sistema di pianificazione automatizzata, in grado di valutare simultaneamente numerose variabili e proporre le combinazioni più efficienti.
La qualità dei dati è fondamentale: un algoritmo può fornire risultati efficaci soltanto se dispone di informazioni complete e affidabili e se le regole operative dell’azienda sono state tradotte correttamente in vincoli formalizzati.
Algoritmi ispirati alla natura per ottimizzare i percorsi
Il cuore della soluzione è un motore di ottimizzazione che supporta il planner nelle decisioni quotidiane:
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quali ordini conviene raggruppare?
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quale mezzo è più adatto a ciascuna consegna?
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in quale sequenza effettuare le fermate?
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quale vettore scegliere per contenere i costi?
Per rispondere, il sistema considera contemporaneamente capacità dei veicoli, distanze, accessibilità dei clienti, tempi di guida e costi.
Il progetto utilizza algoritmi avanzati di ottimizzazione dei percorsi, ispirati a modelli naturali, come il comportamento delle formiche. Questi approcci consentono di esplorare numerose combinazioni e individuare soluzioni efficaci anche quando il problema presenta molti vincoli e un elevato livello di complessità.
La piattaforma è inoltre basata su un’architettura modulare a microservizi. Può quindi evolvere insieme all’azienda, integrando nuovi magazzini, gestendo volumi crescenti e introducendo ulteriori funzionalità.
I risultati: 499 spedizioni e soltanto quattro modifiche manuali
La soluzione è stata sperimentata su dati reali di spedizione, confrontando i piani proposti dal sistema con quelli elaborati in precedenza dagli operatori.
I risultati della fase di validazione sono significativi: su 499 spedizioni, soltanto quattro hanno richiesto una modifica manuale da parte dell’operatore esperto.
I piani generati sono risultati sempre comparabili o migliorativi rispetto alle scelte precedenti in termini di costi, grazie a una migliore combinazione di carichi e tratte.
Il progetto ha prodotto benefici su tre dimensioni principali.
1. Affidabilità ed efficienza
Il sistema riduce i tempi decisionali e propone piani di consegna sostanzialmente pronti all’uso. La capacità di gestire contemporaneamente più vincoli consente di mantenere buoni risultati anche quando aumentano i volumi e la complessità operativa.
2. Oggettività e delegabilità
La formalizzazione delle regole decisionali consolida il know-how aziendale e rende il processo più trasparente e replicabile. Anche un operatore meno esperto può essere supportato nella predisposizione del piano di consegne, riducendo la dipendenza dalla disponibilità delle singole figure specialistiche.
3. Miglioramento continuo
Il sistema può individuare alternative che non sarebbero immediatamente evidenti nella pianificazione tradizionale, come il raggruppamento di ordini o il ricorso a fornitori alternativi.
Il planner esperto mantiene il controllo complessivo, ma può dedicare più tempo ad attività a maggior valore aggiunto: valutare le alternative, gestire le eccezioni, confrontarsi con clienti e fornitori e migliorare progressivamente il processo.
La tecnologia valorizza l’esperienza delle persone
Uno degli aspetti più interessanti del caso CVR riguarda proprio il ruolo delle competenze umane.
La digitalizzazione non ha comportato la sostituzione dell’esperienza degli operatori. Al contrario, il loro contributo è stato indispensabile per trasformare la conoscenza del processo in regole, dati e vincoli utilizzabili dall’algoritmo.
La tecnologia può elaborare grandi quantità di informazioni e individuare combinazioni difficili da valutare manualmente, ma la qualità delle decisioni dipende dalla conoscenza del contesto aziendale e dalla capacità di interpretare correttamente le esigenze operative.
È questa integrazione tra competenze, dati e strumenti intelligenti a rendere il progetto efficace.
Efficienza e sostenibilità nella logistica in uscita
Una pianificazione più accurata dei carichi e dei percorsi può contribuire a ridurre i chilometri percorsi, migliorare il tasso di utilizzo dei mezzi e contenere i consumi. Sono leve che hanno un impatto diretto anche sulla sostenibilità ambientale del trasporto.
Il progetto CVR dimostra come la digitalizzazione possa intervenire su un processo quotidiano, spesso considerato soltanto una necessità operativa, trasformandolo in una leva di competitività.
Per le aziende che gestiscono reti distributive complesse, l’ottimizzazione delle consegne può diventare un elemento strategico: permette di governare la crescita, migliorare il servizio e utilizzare le risorse in modo più efficiente.
La logistica sostenibile passa anche dalla qualità delle decisioni. E oggi dati integrati, algoritmi di ottimizzazione ed esperienza delle persone possono contribuire a renderle più rapide, consapevoli e misurabili.
Articolo elaborato a partire dal contributo di Luca Bolognini e Marco Sigala (aizoOn) e Leonardo Lispi (CVR), pubblicato nello speciale di ottobre 2026 di Logistica Management.
