Previsione e pianificazione della domanda
Anticipa l’incertezza del mondo reale e pianifica in maniera più intelligente la domanda e il riapprovvigionamento
Il mondo reale non segue quasi mai le regole, e per questo il tuo forecast deve essere pronto a tutto. Anche nelle supply chain più complesse, il software di previsione della domanda Service Optimizer 99+ (SO99+) permette di generare previsioni più accurate, con meno sforzi. Le soluzioni di forecast tradizionali, a valore univoco, fanno fatica a pianificare filiere globali multi-livello, SKU in continuo aumento e articoli a bassa rotazione con domanda intermittente. ToolsGroup combina la previsione probabilistica della domanda con l’automazione del machine learning in modo da ridurre l’incertezza della domanda. Il risultato? Livello di servizio garantito, anche superiore all’obiettivo, riducendo le scorte e aumentando la produttività del pianificatore.
Domanda imprevedibile? Anticipala
Modella l’incertezza della domanda
Il nostro forecast probabilistico ti aiuta a gestire il rischio che deriva dalla volatilità della domanda fornendo un intervallo di possibili valori con la relativa probabilità. Quando si devono gestire articoli a bassa rotazione e domanda intermittente, queste informazioni sono essenziali per assumere le decisioni corrette in un contesto altamente incerto. Il machine learning migliora il forecast modellando l’effetto di fattori interni come le promozioni o esterni come il meteo.
Migliora l’accuratezza delle previsioni per la domanda intermittente
La proliferazione degli SKU crea più alternative e riduce i volumi di domanda. Il risultato è una maggiore variabilità della domanda e un maggiore rischio per lo stock. La modellazione dell'incertezza in SO99+ fornisce la capacità di gestire la domanda intermittente o "long tail", analizzando sia l'esperienza passata che i driver della domanda piuttosto che solo i dati storici.
Automatizza la pianificazione e aumenta la produttività
Nel nostro motore di machine learning incorporiamo una tecnologia “deep learning che permette ai nostri modelli di “apprendere” dai dati esistenti e identificare in maniera accurata i trend futuri di domanda. Sfrutta la conoscenza, l’esperienza e l’abilità dei pianificatori lavorando come un assistente intelligente che aiuta a eseguire il loro lavoro in maniera più proficua.
Caratteristiche del software di pianificazione e previsione della domanda
01
Modellazione e previsione probabilistica della domanda
Il nostro forecast probabilistico fornisce un intervallo di valori possibili con la relativa probabilità. La modellazione della domanda SO99+ consente di integrare le previsioni base con ulteriori informazioni sulla domanda per generare un piano ottimale. Dietro il nostro forecast c’è un potente motore che ottimizza ogni SKU rispetto al livello di servizio pianificato.
02
Pianificazione della domanda
SO99+ integra perfettamente sia la pianificazione bottom-up che top-down. La nostra soluzione è progettata per prevedere in modo ottimale la domanda e pianificare gli approvvigionamenti, generando un forecast affidabile e consentendo ai pianificatori di concentrarsi sulla gestione delle eccezioni.
03
Collaborazione della domanda
La nostra funzionalità Demand Collaboration Hub integra i dati della domanda e delle previsioni provenienti da diverse fonti. Nel nostro ambiente user-friendly, anche l’utente meno esperto o occasionale (interno o esterno all’organizzazione) può facilmente collaborare nel processo di pianificazione e previsione della domanda.
04
Promozioni, stagionalità e introduzione di nuovi prodotti
Il nostro motore di forecast sfrutta l'apprendimento automatico per supportare in modo affidabile la pianificazione operativa per l'introduzione di nuovi prodotti, la domanda stagionale e la pianificazione delle promozioni.
I nostri consulenti sono a tua disposizione per parlare dei tuoi obiettivi di business e delle tue esigenze in tecnologia.
Risorse correlate
Brochure
Previsione della domanda
Infografica
Come usare il machine learning per la pianificazione della domanda
Case study
KIKO