{"id":2640,"date":"2024-04-24T11:55:04","date_gmt":"2024-04-24T11:55:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/?p=2640"},"modified":"2024-04-24T11:55:04","modified_gmt":"2024-04-24T11:55:04","slug":"cargoful-cosi-una-startup-supporta-la-logistica-con-algoritmi-e-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/2024\/04\/24\/cargoful-cosi-una-startup-supporta-la-logistica-con-algoritmi-e-machine-learning\/","title":{"rendered":"Cargoful: cos\u00ec una startup supporta la logistica con algoritmi e machine learning"},"content":{"rendered":"\n

Supportare i pianificatori logistici nella gestione dei trasporti (ultimo miglio<\/a>, lunga percorrenza e urban delivery) per incrementarne l\u2019efficienza, ridurre i costi e le emissioni di CO2 mediante una soluzione tecnologica facile da utilizzare, in grado di ottimizzare pianificazione e Operations rendendoli pi\u00f9 sostenibili anche per i lavoratori.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 questa la mission di Cargoful<\/strong>, startup innovativa fondata a Milano ma con vocazione internazionale sul finire del 2020 da quattro ingegneri \u201cunder 30\u201d: Filippo Tamburini<\/a> (CEO), Cosmo Valentino (Chief Product & Analytics Officer), Erica Pezzica (COO e CFO) e Alessandro Salvetti (CTO).<\/p>\n\n\n\n

Cargoful<\/strong> \u00e8 un Transportation Management System (TMS) ideato per ottimizzare l\u2019operativit\u00e0 delle flotte incrementando la saturazione dei mezzi e, contestualmente, riducendo il tempo speso su processi basati tradizionalmente su carta e manuali.<\/p>\n\n\n\n

La soluzione, modulare e nativa in Cloud, si connette alle fonti di dati delle singole aziende clienti. Grazie a un sistema di pianificazione automatica \u2013 personalizzato in base alle esigenze delle imprese e implementato con dati raccolti \u201csul campo\u201d poi elaborati dall\u2019Intelligenza Artificiale -, Cargoful permette ai propri clienti di pianificare e allocare in maniera ottimale gli ordini ai mezzi con un\u2019interfaccia utente facile da usare.<\/p>\n\n\n\n

Dopo la partenza dai magazzini, il sistema mette a disposizione dei pianificatori e dei gestori di flotte una \u201ctorre di controllo\u201d digitale in grado di prevedere quali ordini saranno consegnati in orario e quali in ritardo, suggerendo possibili modifiche e notificando in tempo reale gli utenti e i loro clienti.<\/p>\n\n\n\n

La giovane startup lo scorso luglio ha ottenuto un aumento di capitale di 250 mila euro<\/strong> da parte di smeup<\/strong> <\/a>tramite il fondo CVC S2Capital. Risorse utili per consolidare il team di sviluppo tecnico e ampliare il portfolio di clienti, a cui si aggiungono le sinergie con smeup che contribuiranno allo sviluppo di ulteriori moduli per la soluzione proposta e all\u2019ottimizzazione di quelli esistenti.<\/p>\n\n\n\n

Un traguardo importante che si inserisce in un percorso breve ma gi\u00e0 ricco di soddisfazioni per\u00a0Cargoful, accelerata da \u201cB4i \u2013 Bocconi for innovation\u201d<\/strong>\u00a0tra fine 2020 e inizio 2021 dopo essere stata selezionata nel bando \u201cStartup per Milano 2020\u201d, nonch\u00e9 vincitrice di diversi premi internazionali tra i quali l\u2019European Business Plan Competition 2021 e LBS Booster. La realt\u00e0 milanese, inoltre, \u00e8 attiva su tutto il territorio italiano (incluse le isole) e ha in programma l\u2019avvio dell\u2019internazionalizzazione nel corso del 2023.<\/p>\n\n\n\n

Come funziona e a chi si rivolge la soluzione di Cargoful<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La piattaforma realizzata dalla startup milanese consente di automatizzare e velocizzare le attivit\u00e0 centrali del trasporto, dalla ricezione dell\u2019ordine al dispatching, dalla ricerca \u201csmart\u201d di nuovi carichi fino ad includere l\u2019esecuzione e il tracciamento in tempo reale<\/strong> rivolgendosi sia ad aziende \u201casset heavy\u201d, sia a realt\u00e0 industriali o logistiche che gestiscono in maniera dedicata una flotta.<\/p>\n\n\n\n

Implementata con modalit\u00e0 innovative e agili, la piattaforma di Cargoful si adatta alle necessit\u00e0 delle aziende clienti in una logica \u201cno code\u201d, che permette all\u2019utente di personalizzarla direttamente dall\u2019interfaccia senza \u201cscrivere\u201d righe di codice.<\/p>\n\n\n\n

\u201cInsieme al cliente, individuiamo dei perimetri circoscritti di azione e implementiamo la nostra soluzione generando un impatto positivo dal primo giorno e portando poi il sistema a regime in tutta l\u2019azienda collaborando successivamente con rapide interazioni\u201d chiarisce Tamburini.<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning, modelli di pianificazione predittivi e algoritmi \u201csu misura\u201d<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

\u201cOltre a fornire modelli pi\u00f9 semplici e classici di pianificazione, siamo in grado di raccogliere dati dinamici \u2018dal campo\u2019 (ad esempio, geo-localizzazione, tempi di sosta e transit time) e utilizzarli in modelli di Machine Learning<\/strong> per alimentare i futuri cicli di pianificazione \u2013 spiega il CEO della startup -. In questo modo, il sistema pu\u00f2 perfezionare autonomamente i parametri di pianificazione, rendendola pi\u00f9 accurata e in grado di migliorare nel tempo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Approccio che consente a Cargoful di supportare al meglio le specificit\u00e0 delle aziende clienti con soluzioni \u201csu misura\u201d per rispondere alle diverse esigenze: \u201cFin dall\u2019inizio abbiamo raccolto interesse dal mercato e dai clienti con i quali abbiamo co-sviluppato la soluzione. Questo passaggio \u2013 rimarca Tamburini \u2013 \u00e8 stato fondamentale per migliorare i nostri modelli di ottimizzazione e la loro accuratezza\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\u201cCon la pianificazione ottimizzata portiamo valore significativo per l\u2019ambiente. Infatti, registriamo un aumento nell\u2019utilizzazione dei mezzi del 10%, con una riduzione della CO2 del 9% ed un risparmio di 3\/4 del tempo normalmente necessario per la pianificazione \u2013 sottolinea il CEO di Cargoful -. Diminuendo i chilometri percorsi riduciamo costi e impatto ambientale\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Occupandosi di allocazione (statica e dinamica) degli ordini di trasporto ai mezzi e agli autisti \u201cpi\u00f9 convenienti\u201d parte di una flotta, Cargoful agisce sia in \u201ctermini di allocazione su giri multi-presa e multi-consegna, sia in termini di assegnazione della missione da effettuare in base alla convenienza della posizione del mezzo e della previsione degli spostamenti basata sullo storico\u201d, spiega Tamburini.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAi nostri clienti \u2013 aggiunge \u2013 offriamo livelli di complessit\u00e0 algoritmica e computazionale crescenti in base alle necessit\u00e0 specifiche e alla disponibilit\u00e0 di dati e misurazioni. Non sempre l\u2019algoritmo pi\u00f9 complesso \u00e8 la soluzione migliore: per questo \u00e8 importante riuscire a personalizzare l\u2019implementazione. Noi riusciamo a farlo con tempi e costi sostenibili, grazie all\u2019approccio modulare e no-code\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Riproduzione Economyup.it<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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