Forecasting

Definizione di Forecast

Un forecast accurato è fondamentale per una gestione efficace della forza lavoro.

Inizialmente, il forecasting può sembrare ridondante a causa della sua complessità e delle risorse che richiede. Tuttavia, il suo principale beneficio risiede nel preparare le imprese alle sfide inaspettate. Il successo a lungo termine delle aziende dipende dalla loro capacità di prevedere le tendenze future per creare ed eseguire strategie efficaci.

Metodi di Forecasting

Il forecasting aiuta le imprese a prendere decisioni cruciali. Stabilire una strategia che sia in linea con gli obiettivi aziendali è essenziale per una crescita robusta e sostenibile del business.

 

Sebbene le previsioni possano non essere perfette, forniscono un punto di partenza necessario. Esistono diversi metodi di forecast, con i due più comuni che sono i metodi qualitativi, che si basano su stime e opinioni, ideali per le startup senza dati storici, e i metodi quantitativi, che prevedono le tendenze future basandosi su dati passati.

Forecast nella Gestione Aziendale

Nelle aziende moderne, il forecasting coinvolge l’interpretazione e l’anticipazione delle performance e delle necessità aziendali. È una parte vitale del processo decisionale, fornendo alle imprese un vantaggio competitivo attraverso la simulazione di scenari futuri, l’interpretazione di potenziali risultati e l’organizzazione delle risorse di conseguenza.
Metodi statistici avanzati e strumenti analitici facilitano questo processo, rendendo il forecast una parte integrante della pianificazione strategica.

Principali vantaggi del forecasting

I vantaggi sono numerosi e non si limitano alla gestione per ottenere profitti o alla semplice sopravvivenza aziendale. Eccone alcuni tra i principali:

  • Miglior gestione dell’inventario: Più accurate sono le previsioni della domanda, più sarà possibile gestire i livelli di inventario in modo ottimale, ottenendo maggiore efficienza, riduzione degli sprechi, costi minori e profitti maggiori.
  • Ottimizzazione della pianificazione della produzione: Una buona pianificazione della domanda può migliorare significativamente la capacità di allineare la produzione alla domanda. Per permettere di gestire meglio tempi e risorse, riducendo ulteriormente gli sprechi.
  • Pianificazione collaborativa: Fornendo una visione unificata della domanda futura, i team di vendita, marketing, finanza e operations lavoreranno tutti con gli stessi dati, perfettamente allineati.
  • Miglior gestione della supply chain: È difficile prendere decisioni efficaci sulla gestione della supply chain, in termini di materiali necessari, fornitori con cui collaborare e investimenti di tempo, senza una chiara visione della direzione dell’azienda. Una buona previsione della domanda fornirà al team la chiarezza e la direzione necessarie per intraprendere le migliori azioni nella supply chain.
  • Rafforzamento della posizione finanziaria: Quanto migliori sono le previsioni della domanda, tanto migliore sarà la capacità di prevedere il flusso di cassa, i ricavi e la salute finanziaria complessiva.
  • Maggiore consapevolezza dei rischi e delle opportunità: Sapere quando è il momento di mantenere un business e quando è il caso di cambiare, renderà più facili e redditizi i cambiamenti di strategia verso nuove opportunità e aiuterà a identificare i rischi prima degli altri, creando un vantaggio competitivo.
  • Opportunità di ottimizzazione continua: Con i giusti approfondimenti, definire KPI significativi diventa più semplice. Ma soprattutto, è fondamentale avere una visione più dettagliata delle leve da azionare per raggiungere gli obiettivi aziendali.
  • Potenziare il team: Il forecast aiuterà inoltre dipendenti e stakeholder esterni, come clienti e fornitori. Una maggiore trasparenza si traduce in decisioni più solide, riduzione dei costi e miglioramento dell’efficienza, portando inevitabilmente a maggiori profitti.

Sfide e Fasi del Forecasting

Il Forecast presenta diverse sfide, come garantire la qualità dei dati e la profondità storica, gestire la complessità dei modelli, affrontare eventi esterni imprevedibili e superare le limitazioni delle risorse. Affrontare queste sfide richiede competenze analitiche avanzate, strumenti tecnologici appropriati e una gestione accurata.

 

Il processo di forecast generalmente include:

  • Raccolta dei Dati: Raccogliere dati storici rilevanti da varie fonti.
  • Analisi dei Dati Storici: Identificare tendenze, stagionalità, cicli e modelli.
  • Selezione del Metodo: Scegliere metodi di previsione adatti in base alla natura dei dati e agli obiettivi della previsione.
  • Sviluppo del Modello: Creare un modello predittivo utilizzando il metodo selezionato.
  • Validazione del Modello: Verificare l’accuratezza del modello rispetto ai dati storici e apportare eventuali aggiustamenti.
  • Previsioni Future: Generare previsioni future utilizzando il modello validato.
  • Monitoraggio e Aggiornamento: Confrontare regolarmente le previsioni con i dati effettivi e aggiornare il modello secondo necessità.
  • Comunicazione del Forecast: Condividere le previsioni con gli stakeholder per decisioni informate.
  • Utilizzo del Forecast: Integrare le previsioni nelle decisioni operative e strategiche.

Forecasting vs. Budgeting vs. Pianificazione Aziendale

Il forecasting e il budgeting coinvolgono l’impostazione di KPI, numeri e strategie aziendali, con la differenza chiave che risiede nella tempistica. Il budgeting si basa su spese e ricavi previsti per l’anno successivo, compilati nell’anno precedente. Il processo di forecasting si concentra sulle previsioni dell’anno in corso, analizzando dati e tendenze recenti. Il piano aziendale include entrambi, dettagliando obiettivi, strategie commerciali e di marketing e proiezioni finanziarie per guidare la direzione aziendale.

Forecasting nelle Aziende Manufacturing

In precedenza, abbiamo menzionato che nelle aziende manifatturiere la previsione della domanda migliora la pianificazione della supply chain, ottimizza l’approvvigionamento delle materie prime e ottimizza i cicli produttivi. Questo porta a un più rapido raggiungimento del mercato e a una qualità percepita del prodotto superiore. Tecnologie avanzate che combinano AI, machine learning e Industrial IoT elaborano grandi volumi di dati, fornendo analisi e previsioni accurate per migliorare la gestione operativa.

La soluzione sedApta

La soluzione offerta da sedApta è un eccellente esempio di come la tecnologia avanzata possa essere utilizzata per migliorare la precisione delle previsioni aziendali. sedApta fornisce una suite di strumenti integrati progettati per ottimizzare la pianificazione della supply chain e migliorare la gestione operativa. Questa suite si basa su moduli interoperabili che coprono vari aspetti della produzione, dalla pianificazione della domanda alla gestione degli ordini.

 

Uno dei punti di forza di sedApta è la sua capacità di integrare dati da diverse fonti aziendali, permettendo una visione olistica e dettagliata delle operazioni. Attraverso l’uso di algoritmi avanzati e machine learning, la piattaforma è in grado di analizzare grandi quantità di dati, identificando tendenze e pattern che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Questo permette alle aziende di anticipare le esigenze del mercato e adattarsi rapidamente ai cambiamenti.

 

La soluzione sedApta include funzionalità di collaborazione che facilitano la comunicazione tra diversi dipartimenti e sedi aziendali, migliorando la coerenza e la coordinazione nelle decisioni. Inoltre, grazie alla sua interfaccia intuitiva, gli utenti possono facilmente interagire con i dati, generare report e implementare piani d’azione basati su previsioni precise.

 

Le capacità di machine learning e intelligenza artificiale (AI) della piattaforma sono particolarmente notevoli. Utilizzando tecniche avanzate per analizzare i dati storici, sedApta può prendere decisioni informate sulla domanda futura, risparmiando tempo e denaro. L’invio di dati passati a una piattaforma di machine learning permette di identificare modelli complessi, facilitando la stima della domanda futura anche quando i metodi tradizionali risultano inadeguati.

In settori in cui i cambiamenti del mercato sono improvvisi e imprevedibili, l’uso del machine learning può rivelarsi estremamente vantaggioso. L’AI, continuando a imparare nel tempo, aumenta progressivamente l’accuratezza delle previsioni. Tuttavia, è essenziale disporre di una quantità sufficiente di dati accurati, poiché previsioni basate su dati incompleti o inaccurati possono portare a errori significativi.

 

In conclusione, sedApta rappresenta una soluzione all’avanguardia per la pianificazione aziendale, offrendo strumenti potenti per la previsione e l’ottimizzazione delle risorse, che sono fondamentali per il successo a lungo termine in un mercato sempre più competitivo.

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