Lavandemia

Progettazione di un nuovo gestionale digitale e scalabile per il servizio di lavanderia intelligente.

Lavandemia Srl è un’azienda leader nel settore della lavanderia che ha creato e brevettato il primo vero smart laundry service, a breve anche online.

Attualmente sono presenti sul territorio italiano con un laboratorio centrale, alcuni laboratori partner, 5 negozi proprietari ed una rete di punti all’interno di importanti insegne della GDO.

Inoltre si vuole espandere sul mercato con l’installazione di alcuni locker, mettendosi nella condizione favorevole di offrire al cliente una gamma molto ampia di servizi in base alle sue necessità.

Per gestire tutta questa catena, Lavandemia ha creato negli anni un backoffice che comunicasse con il sistema operativo dei macchinari esistenti in laboratorio per ottimizzare costi, tempi e gestione dell’intera filiera di lavaggio e stiratura dei capi.

Ci siamo occupati di

Service Design
UI/UX design

Tecnologie

Miro
Figma

Team Rawfish

Durata

3 mesi

Progettare una nuova interfaccia facilmente fruibile per la gestione degli ordini: accettazione ordini, tracciamento della lavorazione dei capi nelle fasi di lavaggio, stiratura e confezionamento.

Un aspetto importante per Lavandemia era quello di soddisfare le esigenze del cliente attraverso un servizio puntuale, attento ed efficiente. Questi aspetti ci hanno portato ad analizzare e riprogettare l’intero ecosistema a più livelli di profondità.

Analisi iniziale dell'anatomia del servizio

I primi incontri sono serviti per comprendere le fasi di lavorazione dei capi, le figure coinvolte nel processo e le criticità del gestionale in uso.

Per ricevere la panoramica completa del progetto, abbiamo realizzato un service blueprint ben strutturato per analizzare i seguenti punti:

• Condivisione di tutte le fasi che i capi attraversano. Dalla consegna, al ritiro da parte del cliente;
• Individuazione degli attori coinvolti nel processo e loro rispettive mansioni;
• Le interazioni che ogni attore fa con il software di gestione interno;

Il percorso completo del capo: un processo innovativo.

Nel gestionale, tutta la fase di lavorazione del capo è divisa in stati: in ingresso, in ritiro, in accettazione, in lavorazione, in uscita, in consegna, consegnati e conclusi.
Organizzati in tre macro fasi abbiamo: la fase di consegna dei capi da parte del cliente, la fase in cui i capi sono in laboratorio e la fase di riconsegna al cliente.

1. Consegna dei capi da parte del Cliente

Il Cliente ha tre possibili metodi di consegna dei capi da lavare: tramite il ritiro a domicilio, con consegna in negozio o al supermercato, tramite deposito in un locker. Allo stesso modo, per ritirare i capi puliti, può richiedere le stesse modalità: la consegna a domicilio, recarsi nei negozi o supermercati, ritirare i capi in un locker.

Consegna e ritiro di un ordine possono avvenire in modalità mista. Quindi, per esempio, un cliente può decidere di consegnare i capi da lavare in un punto di ritiro e farseli recapitare a casa una volta puliti.

La varietà di scelta offerta ai clienti si riflette sul sistema di gestione ordini che deve essere in grado di processare tutte le fasi senza imprecisioni. Per questo motivo abbiamo condiviso con Lavandemia una feature che permettesse il tracciamento continuo dell’ordine durante le fasi di scambio.

Rawfish - Lavandemia - Fase di approccio al servizio
Img 1. Flusso di consegna dei capi da parte del Cliente

2. In laboratorio

Una volta arrivato in laboratorio, il sacco contenente l’ordine viene aperto e i capi vengono etichettati singolarmente. Qui si verificano eventuali anomalie ed eventualmente subito risolte. I capi vengono poi smistati dagli operatori e inseriti nelle lavatrici professionali per il lavaggio. In seguito vengono asciugati, stirati ed imbustati per la riconsegna al cliente.

In futuro per ottimizzare l’intero processo di lavoro il cliente ha pensato di modulare il carico di lavoro e ottimizzare le risorse impiegate grazie all’integrazione dell’intelligenza artificiale.

Rawfish - Lavandemia - Fase di lavorazione in laboratorio
Img 2. Flusso di lavorazione in laboratorio.

3. Riconsegna dei capi puliti al cliente

Come nella fase iniziale di consegna dei capi da lavare, anche in riconsegna degli ordini, il cliente ha tre possibili metodi per ricevere i propri capi: tramite la consegna a domicilio, il ritiro in negozio, al supermercato o in un locker. Durante le fasi di scambio è sempre previsto un tracciamento continuo dell’ordine direttamente dal gestionale.

Img 3. Riconsegna degli ordini.

Stesura dei Flussi operativi

Esempio del flusso AS – IS, dove in orizzontale si susseguono le fasi del processo (creazione ordine, ritiro da parte del corriere, ecc…) e in verticale i vari attori coinvolti nel processo.

Nella prima fascia: abbiamo progettato una nuova architettura informativa tenendo in considerazione tutti gli attori coinvolti nel processo e i loro perimetri d’intervento in base alle loro mansioni.

Nella seconda fascia: abbiamo messo a terra un nuovo flusso, suddiviso per fasi di lavorazione e attori coinvolti, attraverso macro-fasi e macro touch point.

Ottimizzare l'esperienza utente migliorando il flusso di lavorazione

L’applicativo iniziale permetteva di tracciare il capo e la lavorazione dall’inizio alla fine cioè dalla presa in carico dell’ordine alla riconsegna tranne dal momento in cui l’ordine smistato per tipologia di lavaggio, viene preso in carico dall’operatore e lavato a secco o in lavatrice; il tracciamento riprende nel momento in cui l’ordine viene “ricomposto” dai macchinari, una volta asciugato, stirato e riconfezionato (per intenderci quando viene imbustato con la pellicola trasparente).

Lavandemia quindi ha espresso l’esigenza di riprogettare l’ecosistema permettendo:

Tracciamento

Il tracciamento per tutelare Lavandemia e l’utente in caso di contestazioni

Riduzione di errore umano

La riduzione d’errore di nomenclatura o modalità di lavaggio degli operatori, nella fase di inserimento dell’ordine

Riduzione sforzo cognitivo

La riduzione al minimo dello sforzo cognitivo dell’operatore

Ottimizzazione carico lavoro

L’ottimizzare delle risorse, prevedendo carichi di lavoro e riducendo i tempi morti

Un gestionale adeguato ad un servizio in continua evoluzione

Per la progettazione della nuova UX e dell’interfaccia del gestionale è stato preso in esame quello esistente, tenendo in considerazione ogni singolo particolare, che conteneva già una buona base di partenza. Il nostro compito è stato quello di analizzare i punti critici e ripensarli in modo semplificato e di aggiungere altre nuove funzioni dove necessario.

A partire da questi presupposti abbiamo definito i macro-obiettivi:

Interfaccia intuitiva e navigabile

Combinare la riprogettazione di UX e UI per creare una piattaforma chiara e semplice su tutti i livelli di gestione: abbiamo semplificato alcuni passaggi e implementato nuove funzioni che rendano la lettura dei dati più intuitiva.

Esempio, abbiamo previsto la funzione di “paragone” di due ordini identici: questa casistica si presenta quando l’operatore in negozio immette erroneamente lo stesso ordine più volte, facendo figurare a sistema un ordine doppio; attualmente il confronto è macchinoso, mentre noi abbiamo implementato una feature che facilita questa operazione semplicemente affiancando i due ordini nella schermata.

Facilitare il lavoro di tracciamento in laboratorio

Rivedere la funzione di inserimento di anomalie e implementare uno storico delle modifiche apportate dagli operatori.

Evolvere la comunicazione con il cliente

Offrire al cliente la possibilità di essere sempre aggiornato sullo stato dell’ordine tramite notifica su smartphone ed evitare chiamate dal laboratorio.

Progettare per un servizio scalabile

Progettare una UI modulare che si presta all’implementazione frequente di nuove features con il minimo sforzo.

Ottimizzare le risorse

Grazie all’Intelligenza Artificiale e al nuovo gestionale, si riesce a gestire con più facilità e serenità l’interscambio degli ordini nelle varie fasi della lavorazione. Abbiamo impostato una base solida che permette l’ottimizzazione delle risorse.

L’intelligenza Artificiale per supportare l’azienda in espansione.

Parte fondamentale della progettazione dell’ecosistema Lavandemia è l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale in alcuni passaggi del processo di lavorazione. L’AI verrà utilizzata per diminuire i tempi morti e ottimizzare le risorse, quindi sia in termini di tempistiche che in termini di manodopera, all’interno dell’ambiente laboratorio.
Attualmente il sistema non prevede un tracciamento della lavorazione nel dettaglio in laboratorio, ed è necessario per evolvere il progetto in ottica scalabile.
L’algoritmo deve riconoscere i comportamenti corretti dei macchinari rispetto a quelli errati. Individuare nel dettaglio gli aspetti di vantaggio e svantaggio di una situazione potenzialmente problematica. Si parte quindi da un modello di AI primitivo che migliora nel tempo, imparando (reinforcement learning).

Processo di definizione della UI

il cliente aveva un’immagine di brand già consolidata da parecchi anni, per questo motivo abbiamo preferito mantenere la riconoscibilità di Lavandemia nel gestionale e non proporre un redesign invasivo. Ci siamo affidati alle regole e linee guida di un Design System che ha aiutato a mantenere coerenza e continuità migliorando le performance produttive e fornendo agli addetti ai lavori una esperienza familiare e adattiva.

Rawfish - Lavandemia - UI UX

Il risultato

La progettazione di questo gestionale si è concentrata principalmente sulla UX e sulla definizione delle funzioni da implementare in base alle esigenze dell’utilizzatore finale. Il progetto si è evoluto fino a compiere la strutturazione di un ecosistema solido ma al contempo modulabile. Grazie all’unione delle competenze, siamo riusciti a progettare una struttura a misura di utente che allo stesso tempo che tenesse conto dell’incredibile complessità del sistema.

Img 9. Esempio di pagina di monitoraggio delle performance: selezionando un frame temporale e impostando altri parametri si possono consultare le performance per ogni entità.