Le informazioni basate sui dati favoriscono l’eccellenza operativa. Scoprite le strategie data-driven più efficaci per ottenere precise previsioni della domanda nella catena di fornitura, permettendovi di adattarvi in modo proattivo alle dinamiche di un mercato in costante evoluzione.

Nel settore intralogistico errori nella previsione della domanda possono tradursi in inefficienze operative, costi eccessivi e perdita di competitività. Un’errata stima delle necessità del mercato porta così a fenomeni di overstock, con conseguente immobilizzazione di capitale, oppure a stockout, generando ritardi e insoddisfazione nei clienti.

Inoltre, la variabilità della domanda è sempre più accentuata e basarsi esclusivamente sull’esperienza o sul buon senso può non essere sufficiente a cogliere tutte le complessità del mercato. Le aziende si trovano a gestire volumi di dati sempre più elevati e complessi, provenienti da molteplici fonti, da trasformare in informazioni strategiche per prendere decisioni tempestive ed efficaci. È essenziale, quindi, che il processo di demand forecasting sia guidato dai dati e supportato da strumenti altamente tecnologici, capaci di raccogliere informazioni in tempo reale così da adattare la strategia di gestione delle scorte.
Element Logic, grazie alle sue soluzioni di automazione e software avanzati, aiuta le aziende a migliorare la precisione delle previsioni con un approccio dinamico e adattivo.

L’influenza dei fattori endogeni ed esogeni sulla domanda

La domanda di un prodotto o servizio è il risultato dell’interazione tra fattori interni, legati alle strategie aziendali, e fattori esterni, determinati dal contesto economico e di mercato.
Un modello di previsione efficace deve considerare entrambi gli aspetti, combinando dati interni strutturati con un’analisi avanzata delle tendenze. L’adozione di software predittivi e sistemi di automazione consente di rispondere tempestivamente alle variazioni della domanda garantendo un’efficienza operativa costante.

Strategie di demand forecasting

1. Analizzare i dati storici e le tendenze di mercato

L’analisi dei dati storici e delle tendenze di mercato è una delle strategie più tradizionali e affidabili per la previsione della domanda. Consiste nell’esaminare i dati passati relativi agli ordini, alle vendite e alle scorte, identificando pattern stagionali, variazioni di consumo e impatti di fattori esterni come festività o eventi straordinari come il Black Friday. Così, attraverso strumenti di business intelligence e analisi statistica, si possono generare modelli che aiutano a prendere decisioni basate su dati concreti.

2. Adottare modelli predittivi e automatizzare la supply chain

I modelli predittivi e l’automazione della supply chain rappresentano un passo avanti rispetto alla semplice analisi storica, poiché utilizzano algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale per elaborare una grande quantità di dati e individuare correlazioni complesse tra variabili diverse.

Soluzioni di automazione avanzata come AutoStore si integrano perfettamente con i modelli predittivi, grazie alla capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti nei flussi di lavoro e alle esigenze di stoccaggio. Il risultato è un ecosistema sinergico che potenzia l’efficienza operativa, rispondendo con flessibilità e scalabilità alle variazioni della domanda.

3. Utilizzare software avanzati per una previsione dinamica

L’uso di software avanzati per previsioni dinamiche è legato all’adozione di soluzioni tecnologiche che aggiornano costantemente le previsioni basandosi su dati in tempo reale. Questi strumenti integrano modelli statistici avanzati per adattarsi rapidamente alle variazioni della domanda e suggerire azioni correttive tempestive, migliorando la gestione automatizzata delle scorte, la programmazione della produzione e la logistica distributiva, con maggiore flessibilità e reattività.

eLogiq, la piattaforma cloud sviluppata da Element Logic, raccoglie, analizza e condivide flussi di dati in tempo reale provenienti da diverse fonti, permettendo alle aziende di adottare misure correttive immediate per ottimizzare le operazioni di magazzino. La disponibilità di dati in tempo reale apre nuove opportunità per migliorare l’efficienza, stimolare la crescita e rafforzare la competitività aziendale.

4. Monitorare i KPI per l’ottimizzazione continua

Il monitoraggio continuo e l’uso di KPI di magazzino per l’ottimizzazione consentono di mantenere sotto controllo le prestazioni della supply chain e affinare progressivamente le strategie di previsione della domanda. L’analisi di indicatori chiave di prestazione, come l’accuratezza dell’inventario, il lead time e il livello di servizio al cliente, permette di identificare aree di miglioramento e implementare aggiustamenti in tempo reale. Questo approccio garantisce una gestione proattiva delle operazioni, minimizzando i rischi di inefficienza e migliorando la capacità di risposta alle esigenze del mercato.

L’efficacia di un modello integrato per la previsione della domanda

L’integrazione di più strategie di previsione consente di ottenere risultati più accurati e affidabili. L’analisi dei dati storici è preziosa per individuare pattern consolidati, ma da sola non è sufficiente, poiché non considera eventi imprevisti o cambiamenti improvvisi nel mercato. Affidarsi esclusivamente a questo metodo può risultare inefficace in contesti caratterizzati da forte volatilità. Allo stesso tempo, l’adozione di software avanzati basati sull’analisi predittiva permette di trasformare le previsioni da statiche a dinamiche, ma per evitare che questi strumenti diventino “scatole nere” difficili da controllare, è essenziale un monitoraggio costante attraverso KPI specifici.