Scorte intelligenti: il futuro della pianificazione
Dal riordino manuale basato su stime all'AI predittiva che anticipa la domanda e ottimizza il capitale investito.
Stime e stockout
Per molte aziende il riordino dei materiali è ancora affidato all'intuito dell'operatore o a fogli Excel aggiornati manualmente. Il risultato è un equilibrio precario tra due estremi ugualmente dannosi.
Da un lato, stockout imprevisti che bloccano la produzione, generano ritardi nelle consegne e danneggiano la relazione con il cliente. Dall'altro, magazzini saturi di materiale a bassa rotazione, con capitale immobilizzato che non produce valore e costi di stoccaggio che erodono i margini.
Il problema non è la mancanza di dati: è l'incapacità di trasformarli in decisioni operative in tempo reale. Ogni giorno di ritardo nel riordino o ogni acquisto sovradimensionato è un costo nascosto che si accumula, trimestre dopo trimestre, senza che nessun report tradizionale lo intercetti.
Data Quality prima di tutto
L'intelligenza artificiale non funziona su dati sporchi. Prima di lanciare qualsiasi modello predittivo, DataDeep esegue una fase completa di Exploratory Data Analysis (EDA) sui dati aziendali.
L'analisi parte dalle fondamenta: la distinta base è completa e aggiornata? Le anagrafiche fornitori riportano lead time realistici o valori di default mai verificati? I movimenti di magazzino presentano gap temporali o registrazioni anomale?
Cosa corregge il sistema
- Lead time incoerenti — Fornitori con tempi di consegna dichiarati di 7 giorni ma storicamente mai sotto le 3 settimane. Il sistema ricalcola i lead time reali sulla base delle transazioni effettive.
- Distinte base incomplete — Componenti mancanti o codici obsoleti che falsano il calcolo del fabbisogno netto. L'EDA evidenzia ogni incongruenza prima che impatti sulle previsioni.
- Stagionalità non mappata — Picchi ricorrenti che i fogli Excel non catturano. L'analisi storica identifica pattern ciclici e li integra nel modello previsionale.
Solo dopo aver certificato la qualità dei dati, il sistema procede con il training del modello di forecasting. Garbage in, garbage out: senza questa fase, qualsiasi previsione sarebbe inaffidabile.
Forecasting AI
Il cuore del sistema è un algoritmo di Machine Learning che combina lo storico delle vendite con la stagionalità e i trend di mercato per generare previsioni di domanda accurate e dinamiche.
A differenza dei metodi tradizionali basati su medie mobili o punti di riordino statici, il modello DataDeep apprende continuamente: distingue un picco anomalo (un ordine una tantum di grandi dimensioni) da una crescita reale della domanda, evitando acquisti eccessivi basati su dati fuorvianti.
Proposte di riordino dinamiche
- Cosa acquistare — Il sistema identifica i codici articolo che raggiungeranno il punto di riordino nel periodo di previsione, tenendo conto della classificazione ABC e della criticità produttiva.
- Quanto acquistare — La quantità suggerita bilancia il costo di acquisto (lotti economici, sconti quantità) con il costo di mantenimento a scorta, ottimizzando il capitale circolante.
- Quando acquistare — Il timing dell'ordine tiene conto del lead time reale del fornitore (non quello dichiarato), delle finestre di consegna e dei vincoli logistici del magazzino.
Il risultato è un piano di approvvigionamento sempre aggiornato, che si adatta automaticamente ai cambiamenti della domanda senza richiedere intervento manuale.
Approfondisci il Caso d'Uso
Workflow Processo
Segui il percorso dall'analisi storica delle vendite alla generazione automatica delle proposte d'ordine.
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Guarda la DemoI numeri parlano chiaro
Diminuzione del valore di magazzino grazie all'eliminazione delle scorte obsolete.
Aumento della disponibilità prodotti per i clienti, riducendo le vendite perse.
Automazione delle proposte d'acquisto per i materiali di classe C.
Bonifica completa dei dati e distinte base prima del Go-Live.
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