Il problema
Performance di consegna e costi di trasporto venivano monitorati in posti diversi. Era difficile capire dove le spedizioni fallivano, quali regioni e corrieri rendevano meno e come si muovevano i costi di trasporto rispetto a fatturato e budget.
I ritardi di consegna erano un punto cieco: alcune spedizioni non risultavano nemmeno nel sistema di tracking.
La soluzione
Una pipeline a più livelli che alimenta un unico report Power BI:
Dati APIDati di spedizione e tracking dalla piattaforma logistica
ETL PythonEstrazione, trasformazione e caricamento
SASElaborazione statistica e controlli di qualità dei dati
Power BI13 pagine con filtri e drill-down
Cosa comprende la soluzione
Monitor spedizioniConsegnate, tentativi falliti, in transito ed eccezioni
Consegna 24-48-72hVelocità di consegna per regione e provincia
Consegne parzialiQuota di spedizioni non consegnate per intero
Confronto corrieriDettaglio spedizioni ed efficienza per corriere
Ranking regionaleAree migliori e aree in difficoltà
KPI di trasportoCosto per spedizione, densità di valore, peso, pallet
Costo di trasportoCosti vs fatturato e budget, anno su anno
GiacenzeDurata e motivi dei ritardi di svincolo
Ritardi di consegnaStati per tipologia cliente, rientri e spedizioni non tracciate
Risultati
- Performance di consegna, efficienza dei corrieri e costi in un unico posto
- Aree critiche evidenziate con formattazione condizionale e drill-down
- Costi di trasporto confrontati con fatturato, budget e anno precedente
- Ritardi e spedizioni non tracciate resi visibili e verificabili
Stack
Power BI
Python
SAS
REST API
KPI Design
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