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Previsione della domanda in tempo reale con i dati

Con "previsione della domanda" si indica il modo in cui sono utilizzate previsioni ed esperienza per stimare la domanda di determinati articoli in vari punti della supply chain. La previsione della domanda è fondamentale per molti processi di pianificazione strategica, la quale è un elemento vitale nel mondo del business degli affari poiché guida gli interi processi decisionali, dalla programmazione della produzione al controllo della giacenza. Senza la previsione della domanda, budget, piani finanziari e di marketing, strategie di approvvigionamento e programmazione della capacità produttiva risentirebbero della mancanza di informazioni e sarebbero gravemente inefficaci e inefficienti. Senza la capacità di prevedere la domanda, sarebbe impossibile un corretto bilanciamento dei livelli di produzione.

Cosa vuol dire previsione della domanda

La previsione della domanda utilizza essenzialmente i dati storici per desumere ciò che i clienti vorranno in futuro. Questo perché i dati storici offrono un’ampia visione degli alti e bassi stagionali ed evidenziano le fluttuazioni che si verificano nel corso dell'anno. Più coerenti saranno questi dati nel tempo, più facile sarà pianificare la produzione, la giacenza, la distribuzione, i prezzi, le strategie di marketing e il potenziale di crescita.
Tuttavia se i dati non sono aggiornati in tempo reale e non sono affidabili, si rischia di prendere decisioni aziendali di scarso valore che potrebbero rivelarsi costose sotto molti punti di vista. Inoltre, siccome si prenderanno molte decisioni strategiche sulla base dei risultati forniti dalle elaborazioni dei dati, occorre assicurarsi che tali dati non siano solo della massima qualità ma che siano anche comunicati con precisione.

Come funziona la previsione della domanda

Le tecniche di previsione della domanda del mercato si sono notevolmente evolute con il passare degli anni. I metodi tradizionali hanno lasciato il posto a mezzi nuovi e più efficaci per comprendere i clienti, i loro modelli di acquisto, le motivazioni e i fattori scatenanti. Tuttavia, le previsioni non si basano esclusivamente su flussi di dati esterni. Al contrario, fanno un uso significativo anche dei dati operativi che vengono sempre più raccolti nei flussi di lavoro digitalizzati della produzione e delle spedizioni. Assumono perciò grande rilievo informazioni inerenti alle scorte a magazzino, all'utilizzo delle macchine, ai volumi di merce da gestire e alle richieste dei clienti o a qualsiasi altro tipo di dato possa essere reso disponibile.

 

L'IoT migliora la previsione della domanda

L'utilizzo dell'Internet of Things (IoT) come supporto alla previsione della domanda è ancora un concetto nuovo, ma ha un grande potenziale. L'IoT svolge infatti un ruolo significativo nella gestione dell'inventario. Dal monitoraggio delle risorse alla fornitura in tempo reale di informazioni sullo stato e sulla posizione delle scorte, l’IoT ha modernizzato il modo in cui le aziende gestiscono il loro magazzino. L'IoT aiuta anche ad analizzare e rilevare la domanda, nonché i suoi cambiamenti prendendo in considerazione variabili come acquisti stagionali, condizioni meteorologiche, tendenze storiche e altro ancora. Ma come influisce l'IoT sulla previsione della domanda?

Previsione della domanda in tempo reale


La mancanza di dati tempestivi può comportare un eccesso di offerta o una scarsa disponibilità. I dati in tempo reale possono essere impiegati per avere una maggiore precisione delle previsioni che, a loro volta, possono portare risultati aziendali migliori. I sensori forniscono in primo luogo visibilità in tempo reale delle quantità effettive di scorte a livello di operations o macchine. Secondariamente, i dati vengono trasmessi a una piattaforma che analizza tali livelli e può attivare automaticamente gli ordini di rifornimento quando richiesto. Da precisare che i dispositivi IoT raccolgono un’enorme mole di dati, i Big Data come si è soliti chiamarli. È quindi necessario poter disporre di un sistema di elaborazione adeguato, un sistema che sappia gestire al meglio tali dati e che sappia estrarre le informazioni cercate. L’ideale è un sistema basato su intelligenza artificiale, che sia in grado di aggregare e analizzare in modo efficace ed efficiente la mole di dati raccolta. E anche che impari a ottimizzare e velocizzare le risposte alle richieste del cliente in funzione dei dati disponibili.

Prevedere la domanda: la via dell'efficienza

Un’analisi efficace dei dati forniti dall’IoT si traduce in aumento delle vendite con scorte ridotte, livelli di inventario ottimizzati in virtù di trigger di rifornimento automatici e in una riduzione dei costi della logistica (poiché i rifornimenti sono consegnati solo quando necessario). Pertanto, l'utilizzo di dati in tempo reale per previsioni accurate, le quali permettono di avere scorte a magazzino ottimizzate in base alle richieste dei clienti, comporterà in definitiva un aumento dei ricavi per l'azienda.

 

Il database e la previsione della domanda

Grazie all'IoT e ad altre tecnologie di rilevamento, come chip RFID o differenti strumenti digitali, le aziende possono raccogliere dati accurati per l'analisi, fornendo rapidamente un quadro chiaro, preciso e completo (come nel caso del magazzino). Ciò consente di pianificare gli acquisti in base alle necessità, riducendo il rischio di scorte eccessive o troppo limitate.
Per ottimizzare la catena del valore e ottenere previsioni migliori, occorre adottare un'infrastruttura IT che privilegi la visibilità, centralizzando i dati mission-critical in un unico database. Con tale infrastruttura, e potendo fare affidamento su elaborazioni basate sull’intelligenza artificiale, è possibile introdurre ancora più flussi di informazioni nei sistemi di analisi, creando un ambiente da cui ottenere previsioni più accurate. In questo modo, si possono semplificare le attività ed evitare le interruzioni della supply chain che derivano da una scarsa pianificazione della domanda, da costose e indesiderate eccedenze della produzione e dalle consegne in ritardo ai clienti.

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