Perché è fondamentale prevedere la domanda all’interno della supply chain? Tale previsione gioca un ruolo cruciale nel delineare i processi operativi chiave, tra cui il Demand-Driven Material Requirements Planning (DDMRP), la gestione della logistica in entrata, la produzione, la pianificazione finanziaria e la valutazione del rischio. Questa importanza risalta particolarmente in un contesto caratterizzato da un’evoluzione continua e rapida, nonché da una crescente competizione.

La previsione della domanda nello specifico

La previsione della domanda combina previsioni sia qualitative che quantitative, entrambe basate sulla capacità di raccogliere dati – quantitativi e qualitativi provenienti da fonti dati endogene ed esogene – da diverse fonti di dati lungo la supply chain.

I dati quantitativi generalmente hanno un’origine interna e possono provenire da numeri delle vendite, periodi di picco degli acquisti e analisi di mercato interne basate su dati esogeni. Le tecnologie moderne impiegano analisi avanzate, grazie all’utilizzo di artificial intelligence (AI) e machine learning (ML) per analizzare ed elaborare set di dati complessi e approfonditi.

Grazie all’utilizzo di queste nuove tecnologie, i responsabili della supply chain sono così in grado di prendere decisioni basate su previsioni accurate, aumentando i livelli di resilienza della supply chain.

Come Machine Learning ed Artificial Intelligence aiutano a migliorare la previsione della domanda

Migliorare la previsione della domanda e ridurre l’errore di previsione è diventato fondamentale per le aziende.

Grazie all’applicazione degli algoritmi di Machine Learning, le aziende sono ora in grado di trattare set di dati molto grandi in modo efficace e veloce. Questi riconoscono automaticamente i modelli, captando efficacemente i segnali della domanda e individuando relazioni complesse in set di dati di grandi dimensioni.

Il machine learning affronta efficacemente i punti deboli dei modelli di previsione statistica tradizionali e migliora significativamente l’accuratezza della previsione.

sedApta e gli algoritmi di previsione della domanda

Oggi, sedApta offre ai suoi clienti nuove funzionalità che permettono di anticipare con maggiore precisione le esigenze di domanda e di sviluppare un piano di rifornimento per le scorte di magazzino ancora più solido. Questo approccio consente di ottimizzare le disponibilità di prodotto e di potenziare la capacità di risposta di fronte a imprevisti derivanti dalla natura dinamica del mercato e dalle condizioni complessive dell’infrastruttura logistica.

Ottimizzazione della previsione della domanda

Vengono combinati algoritmi tradizionali, scelti attraverso logiche di best-fit, con algoritmi di machine learning multivariati. Questi ultimi, utilizzando le variabili interne della serie storica insieme a eventuali variabili esterne disponibili, sono in grado di individuare situazioni intrinsecamente complesse da predire. In passato, tali situazioni hanno dimostrato una minore precisione tramite gli algoritmi tradizionali e/o le correzioni apportate dagli utenti all’interno di un contesto collaborativo. Gli algoritmi di machine learning calcolano la probabilità che tali situazioni si verifichino nuovamente e suggeriscono all’utente un fattore correttivo da applicare alla previsione.