Sulla scia della pandemia e degli eventi che hanno caratterizzato gli ultimi anni, le aziende del settore discreto (e non solo) stanno vivendo momenti di eccezionale accelerazione.
I comportamenti e le aspettative dei clienti sono in continua e rapida evoluzione e, dato che sempre più aziende adottano pratiche ottimizzate di supply chain e reti connesse al cloud, la concorrenza è sempre più agguerrita. Per questo motivo, la previsione della domanda è importante per la supply chain, perché aiuta a caratterizzare i processi operativi principali, quali la pianificazione delle risorse materiali basata sulla domanda (DDMRP), la logistica in entrata, la produzione, la pianificazione finanziaria e la valutazione del rischio.
Previsione della domanda grazie agli algoritmi AI e ML
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 dell’intelligenza artificiale (AI) e il 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.
In che modo Machine Learning (ML) e Intelligenza Artificiale (AI) aiutano a migliorare la previsione della domanda
Ad oggi, migliorare la previsione della domanda e ridurre l’errore di previsione è diventato un imperativo strategico per le aziende indipendentemente dal settore.
Con l’aumento dei livelli di complessità del prodotto e di volatilità del mercato, i metodi tradizionali faticano a tenere il passo con la crescita del volume di SKU. Pertanto, applicando algoritmi di Machine Learning, le aziende sono ora in grado di trattare set di dati molto grandi in modo efficace e veloce.
Il Machine learning utilizza algoritmi matematici sofisticati per riconoscere automaticamente i modelli, captando efficacemente i segnali della domanda e individuare relazioni complesse in set di dati di grandi dimensioni. Questi ultimi possono includere fonti di informazioni sia endogene che esogene. Inoltre, l’algoritmo può apprendere e autocorreggersi rapidamente, muovendosi rapidamente verso un risultato ottimale. Il machine learning affronta efficacemente i punti deboli dei modelli di previsione statistica tradizionali e migliora significativamente l’accuratezza della previsione.
Gli algoritmi implementati da sedApta per prevedere la domanda
Oggi sedApta mette a disposizione dei propri clienti funzionalità che consentono di prevedere in modo più preciso la domanda e generare un piano di reintegro delle scorte di magazzino più robusto. Questo consente di ottimizzare le giacenze ed incrementare la capacità di reagire ad eventi imprevisti portati dalla dinamicità del mercato e dello stato dell’infrastruttura logistica nel suo complesso.
Utilizzo di variabili esogene per incrementare l’accuratezza della previsione della domanda
Tra le variabili utilizzate vi possono essere variabili macroeconomiche (es. PIL), andamento dei prezzi dell’energia, variabili specifiche di settore e variabili legate a situazioni particolari (es. flussi di movimenti durante la pandemia per depurare le serie storiche dall’‘effetto covid’). A seconda del tipo di variabile esogena, ciascuna opportunamente pesata, si può prevedere la domanda nel medio-lungo termine (es. variabile esogena PIL) oppure affinarla nel breve-brevissimo periodo (es. variabile esogena previsioni meteo).
Ottimizzazione della previsione della domanda
Algoritmi tradizionali, selezionati tramite le logiche di best-fit, vengono applicati in combinazione con algoritmi di ML multivariati. Quest’ultimi, sfruttando le variabili endogene della serie storica e le eventuali variabili esogene disponibili, permettono di identificare condizioni intrinsecamente complesse da predire nelle quali, in passato, gli algoritmi tradizionali e/o le correzioni effettuate dall’utente all’interno di un ambiente collaborativo si sono rivelate poco accurate. Gli algoritmi di ML segnalano la probabilità che tali condizioni si riverifichino e propongono all’utente un fattore correttivo della previsione.