Cargoful: così una startup supporta la logistica con algoritmi e machine learning - Economyup

STARTUP ITALIANE

Cargoful: così una startup supporta la logistica con algoritmi e machine learning



La piattaforma realizzata dalla startup milanese consente di automatizzare e velocizzare le attività centrali del trasporto, dalla ricezione dell’ordine al dispatching, dalla ricerca di nuovi carichi fino ad includere il tracciamento in tempo reale. Il CEO Filippo Tamburini spiega come è nata e le prospettive future

di Federico Bandirali

01 Nov 2022

Il team di Cargoful

Supportare i pianificatori logistici nella gestione dei trasporti (ultimo miglio, lunga percorrenza e urban delivery) per incrementarne l’efficienza, ridurre i costi e le emissioni di CO2 mediante una soluzione tecnologica facile da utilizzare, in grado di ottimizzare pianificazione e Operations rendendoli più sostenibili anche per i lavoratori.

È questa la mission di Cargoful, startup innovativa fondata a Milano ma con vocazione internazionale sul finire del 2020 da quattro ingegneri “under 30”: Filippo Tamburini (CEO), Cosmo Valentino (Chief Product & Analytics Officer), Erica Pezzica (COO e CFO) e Alessandro Salvetti (CTO).

Cargoful è un Transportation Management System (TMS) ideato per ottimizzare l’operatività delle flotte incrementando la saturazione dei mezzi e, contestualmente, riducendo il tempo speso su processi basati tradizionalmente su carta e manuali.

La soluzione, modulare e nativa in Cloud, si connette alle fonti di dati delle singole aziende clienti. Grazie a un sistema di pianificazione automatica – personalizzato in base alle esigenze delle imprese e implementato con dati raccolti “sul campo” poi elaborati dall’Intelligenza Artificiale -, Cargoful permette ai propri clienti di pianificare e allocare in maniera ottimale gli ordini ai mezzi con un’interfaccia utente facile da usare.

Dopo la partenza dai magazzini, il sistema mette a disposizione dei pianificatori e dei gestori di flotte una “torre di controllo” 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.

La giovane startup lo scorso luglio ha ottenuto un aumento di capitale di 250 mila euro da parte di smeup 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’ottimizzazione di quelli esistenti.

Un traguardo importante che si inserisce in un percorso breve ma già ricco di soddisfazioni per Cargoful, accelerata da “B4i – Bocconi for innovation” tra fine 2020 e inizio 2021 dopo essere stata selezionata nel bando “Startup per Milano 2020”, nonché vincitrice di diversi premi internazionali tra i quali l’European Business Plan Competition 2021 e LBS Booster. La realtà milanese, inoltre, è attiva su tutto il territorio italiano (incluse le isole) e ha in programma l’avvio dell’internazionalizzazione nel corso del 2023.

Le origini di Cargoful: un’idea diventata realtà tra Londra, Milano e Boston

L’idea che ha portato alla fondazione di Cargoful parte dalla “consapevolezza di come la logistica, mercato rilevante e centrale per l’economia europea, abbia enormi margini di miglioramento rispetto all’ottimizzazione di processi interni (a livello aziendale) ed esterni (tra i diversi player della supply chain). Ce ne siamo accorti entrando in contatto con aziende di trasporto sin da giovani, durante gli studi e poi nel corso delle nostre esperienze professionali”, spiega il CEO. La costituzione costituzione della startup trova origine anche nell’amicizia di lunga data dei co-founder, con un progetto avviato tra Milano, Londra e Boston e un mix di esperienze e competenze non indifferente.

WHITEPAPER
AZIENDA RETAIL: ecco i 15 motivi per cui hai bisogno dell'Intelligenza Artificiale!
Intelligenza Artificiale
Retail

Tamburini, infatti, prima di dedicarsi a tempo pieno all’iniziativa imprenditoriale si è occupato di consulenza manageriale per McKinsey & Company dove ha conosciuto Erica Pezzica (ricercatrice per la NASA durante gli studi e poi Senior Associate Consultant). I due hanno poi frequentato un MBA insieme a Londra, da dove è stata lanciata Cargoful.

Cosmo Valentino, prima di co-fondare la startup, si è occupato di ricerca in ambito logistico all’MIT di Boston, mentre Salvetti continua a lavorare per Leonardo (Aerospazio e Difesa).

Innovare la logistica e renderla sostenibile: gli obiettivi di Cargoful

Entrare nella logistica con l’obiettivo di renderne “più virtuosi i processi a 360 gradi” è tutto fuorché scontato, vista anche la resistenza all’innovazione di un settore tecnologicamente immaturo. “In passato – sottolinea Tamburini – tentativi di digitalizzazione e ottimizzazione hanno fallito a causa della rigidità delle soluzioni, della poca ‘maturità’ tecnologica e della poca attenzione alle interazioni uomo-macchina. Oggi siamo nella tempesta perfetta della ‘digitalizzazione di nuova generazione’: le tecnologie un tempo complicate e rigide possono essere davvero democratizzate, ovvero rese estremamente semplici da utilizzare e fruibili con costi e tempi inferiori rispetto allo standard di mercato”.

Situazione che si traduce in “impatto a livello di sistema, con un settore logistico più virtuoso che riduce i chilometri percorsi a vuoto, abbatte l’impatto ambientale delle emissioni di CO2 nel trasporto e migliora le performance”.

Come funziona e a chi si rivolge la soluzione di Cargoful

La piattaforma realizzata dalla startup milanese consente di automatizzare e velocizzare le attività centrali del trasporto, dalla ricezione dell’ordine al dispatching, dalla ricerca “smart” di nuovi carichi fino ad includere l’esecuzione e il tracciamento in tempo reale rivolgendosi sia ad aziende “asset heavy”, sia a realtà industriali o logistiche che gestiscono in maniera dedicata una flotta.

Implementata con modalità innovative e agili, la piattaforma di Cargoful si adatta alle necessità delle aziende clienti in una logica “no code”, che permette all’utente di personalizzarla direttamente dall’interfaccia senza “scrivere” righe di codice.

“Insieme 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’azienda collaborando successivamente con rapide interazioni” chiarisce Tamburini.

Machine Learning, modelli di pianificazione predittivi e algoritmi “su misura”

“Oltre a fornire modelli più semplici e classici di pianificazione, siamo in grado di raccogliere dati dinamici ‘dal campo’ (ad esempio, geo-localizzazione, tempi di sosta e transit time) e utilizzarli in modelli di Machine Learning per alimentare i futuri cicli di pianificazione – spiega il CEO della startup -. In questo modo, il sistema può perfezionare autonomamente i parametri di pianificazione, rendendola più accurata e in grado di migliorare nel tempo”.

Approccio che consente a Cargoful di supportare al meglio le specificità delle aziende clienti con soluzioni “su misura” per rispondere alle diverse esigenze: “Fin dall’inizio abbiamo raccolto interesse dal mercato e dai clienti con i quali abbiamo co-sviluppato la soluzione. Questo passaggio – rimarca Tamburini – è stato fondamentale per migliorare i nostri modelli di ottimizzazione e la loro accuratezza”.

“Con la pianificazione ottimizzata portiamo valore significativo per l’ambiente. Infatti, registriamo un aumento nell’utilizzazione dei mezzi del 10%, con una riduzione della CO2 del 9% ed un risparmio di 3/4 del tempo normalmente necessario per la pianificazione – sottolinea il CEO di Cargoful -. Diminuendo i chilometri percorsi riduciamo costi e impatto ambientale”.

Occupandosi di allocazione (statica e dinamica) degli ordini di trasporto ai mezzi e agli autisti “più convenienti” parte di una flotta, Cargoful agisce sia in “termini 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”, spiega Tamburini.

“Ai nostri clienti – aggiunge – offriamo livelli di complessità algoritmica e computazionale crescenti in base alle necessità specifiche e alla disponibilità di dati e misurazioni. Non sempre l’algoritmo più complesso è la soluzione migliore: per questo è importante riuscire a personalizzare l’implementazione. Noi riusciamo a farlo con tempi e costi sostenibili, grazie all’approccio modulare e no-code”.

Le prospettive future

Dopo l’aumento di capitale, Cargoful ha accelerato lo sviluppo del prodotto e la porzione commerciale, esplorando anche la vendita dei servizi tramite API ai player tecnologici. “Una tipologia di servizio per la quale riceviamo sempre più richieste – spiega il CEO di Cargoful. Attualmente abbiamo contratti chiusi con realtà di autotrasporto su tutto il territorio nazionale Lavoriamo con aziende che spaziano da flotte di 100-150 mezzi occupandosi di consegne su lunga tratta a realtà più piccole (10-15 mezzi) che gestiscono l’ultimo miglio. Inoltre abbiamo molteplici discorsi aperti con aziende leader europee per avviare collaborazioni più strutturate”.

Guardando al futuro – conclude Tamburini – l’intenzione di Cargoful è “rafforzare la presenza in Italia nei prossimi 6/12 mesi rilasciando moduli di pianificazione aggiuntivi e reportistica standard per il calcolo delle emissioni di CO2 ed il risparmio ottenuto con la pianificazione. Nel 2023, data la natura internazionale della nostra soluzione, ci concentreremo sull’espansione all’estero, con Francia e Germania quali mercati prioritari”.

WHITEPAPER
Come creare un processo di Lead Management cucito secondo le tue esigenze!
CRM
Startup
Federico Bandirali

Giornalista pubblicista dal 2014 e growth hacker dal 2017 con master presso Talent Garden, durante gli studi in comunicazione ho iniziato a collaborare con testate cartacee generaliste dal 2006. Dopo…