L'AI nella previsione della domanda: panoramica, casi d'uso e vantaggi

Applicando l'intelligenza artificiale a una varietà di dati interni ed esterni, le aziende possono prevedere con maggiore precisione la domanda di beni e servizi, il che le aiuta ad adeguare budget, programmi di produzione, livelli di magazzino, priorità di spedizione e altre funzioni chiave, riducendo al contempo i costi. In questo articolo, esploriamo come funziona la previsione della domanda basata su AI, dove viene applicata e come le organizzazioni alle prime armi possono trarne vantaggio.

Cosa si intende per AI nella previsione della domanda?

La previsione della domanda basata su AI implica l'utilizzo di machine learning e analytics predittivi per stimare con maggiore precisione la domanda futura di prodotti o servizi. L'ampia gamma di dati analizzati include dati storici sulle vendite, pipeline di vendita, comportamento dei consumatori, dati demografici, attività della concorrenza, tendenze stagionali e di mercato, eventi meteorologici, calendari delle festività e condizioni economiche, nonché dati in tempo reale sul traffico del sito Web e sull'interazione sui social media.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle previsioni della domanda aiuta le aziende ad allineare meglio i livelli di prodotto e magazzino con la domanda effettiva, poiché gli analytics dei dati basati su AI possono scoprire modelli e relazioni che i sistemi di previsione della domanda legacy non sono in grado di individuare. Contribuisce inoltre a ridurre i processi manuali e inefficienti di previsione della domanda. Una ricerca di McKinsey & Company mostra che le previsioni basate su AI per la gestione della supply chain possono ridurre gli errori dal 20% al 50% e l'indisponibilità del prodotto fino al 65%.

Concetti chiave

• La pianificazione della domanda coinvolge ogni ambito aziendale, dalla produzione all'ufficio vendite. Pertanto, ogni team deve essere responsabile dei dati forniti per garantire previsioni accurate.
• Il punto di forza dell'intelligenza artificiale risiede nella sua capacità di elaborare rapidamente enormi quantità di dati, in modo che gli specialisti della previsione della domanda possano concentrarsi sull'interpretazione e sulla comunicazione dei risultati.
• Con l'introduzione di dati esterni in ambiti quali eventi meteorologici, attività della concorrenza e tendenze dei consumatori, chi si occupa della previsione della domanda può ora fornire visioni più precise del panorama aziendale.

AI nella previsione della domanda nel dettaglio

Qualsiasi azienda desidera disporre di informazioni su cosa e quanto i consumatori e altre aziende clienti acquisteranno in futuro, in modo da poter gestire al meglio spese, investimenti, livelli di magazzino, piani di prodotto, personale e promozioni di marketing. Ottenere questa visibilità, precisa e aggiornata, può cambiare il corso di un'azienda.

Le applicazioni di previsione della domanda basate su AI sono in grado di elaborare enormi quantità di dati in modo molto più rapido e preciso rispetto agli strumenti convenzionali. In questo modo, possono trasformare il processo di previsione della domanda, in precedenza manuale e lento, in un'attività altamente automatizzata e in tempo reale, fornendo ai leader aziendali gli insight necessari per soddisfare, e persino anticipare, le esigenze in continua evoluzione dei clienti.

Una pianificazione efficace della domanda richiede il coordinamento tra diversi reparti aziendali, tra cui vendite, marketing, finance, supply chain e produzione. Uno degli obiettivi principali è mantenere il giusto equilibrio delle scorte, sufficiente a soddisfare la domanda dei clienti, ma non così elevato da portare l'azienda ad accollarsi inutili costi di gestione del magazzino o a rimanere bloccata con prodotti in eccesso che richiedono sconti elevati.

PwC ha identificato nella capacità di anticipare la domanda dei clienti uno dei tre ambiti del retail con il maggiore potenziale AI, poiché i retailer stanno iniziando a utilizzare il deep learning (un tipo di AI che sfrutta le reti neurali per insegnare ai computer a prendere decisioni e ad apprendere continuamente) per prevedere gli ordini dei clienti.

Come funziona l'AI nella previsione della domanda?

Le organizzazioni possono iniziare combinando i dati storici di vendita memorizzati nei loro sistemi ERP con i dati sui risultati di campagne di marketing e promozioni, nonché con dati esterni su tendenze dei consumatori, condizioni economiche, andamenti meteorologici, attività della concorrenza e altri fattori. Possono quindi inserire questo enorme set di dati in un modello previsionale per elaborare previsioni sulla domanda.

Ad esempio, un'azienda farmaceutica in Medio Oriente sta utilizzando l'ottimizzazione degli iperparametri basata su AI (gli iperparametri sono le variabili che controllano l'addestramento dei modelli di machine learning) per supportare previsioni più accurate della futura domanda di farmaci e livelli ottimali di magazzino e produzione. Sperimentando un'ampia gamma di configurazioni dei parametri, l'azienda può prevedere la domanda in base a diversi scenari.

Previsione della domanda basata su AI e previsione della domanda tradizionale

Nelle previsioni tradizionali, gli analisti utilizzano principalmente dati storici di vendita e dati sugli ordini correnti per prevedere le future esigenze produttive, eliminando eventuali anomalie. Sebbene utile per le aziende in un mercato stabile con vendite costanti, la previsione della domanda tradizionale è limitata dal numero di fonti di dati che un essere umano può elaborare e tende a non essere adeguata nei mercati in rapida crescita e volatili.

Le previsioni della domanda basate su AI sfruttano il machine learning e l'intelligenza artificiale generativa per analizzare rapidamente grandi quantità di dati provenienti dalle numerose fonti interne ed esterne descritte in precedenza. Questo consente di ottenere una previsione più completa che può essere facilmente aggiornata in base a input di dati nuovi o variabili. Le previsioni basate su AI sono inoltre più efficaci nel generare previsioni a lungo termine.

Vantaggi dell'AI nella previsione della domanda

L'implementazione dell'intelligenza artificiale nella previsione della domanda presenta numerosi vantaggi, che potranno essere ulteriormente ampliati con il progresso della tecnologia. Di seguito sono riportati alcuni dei principali vantaggi.

• Miglioramento della pianificazione. L'intelligenza artificiale può migliorare la pianificazione perché le organizzazioni possono applicarla a numerosi set di dati di grandi dimensioni, sia interni che esterni, per identificare modelli complessi e creare previsioni più complete e accurate.
• Disponibilità di insight in tempo reale. Poiché l'intelligenza artificiale è in grado di analizzare continuamente enormi set di dati in modo rapido e autonomo, può produrre informazioni quasi in tempo reale, consentendo agli utenti di adattare i propri piani alle più recenti condizioni di mercato e di altro tipo.
• Miglioramento della scalabilità. Invece di dover aumentare il personale man mano che aumentano le esigenze di previsione della domanda e le fonti di dati dell'organizzazione, è possibile applicare l'intelligenza artificiale per gestire l'aumento di scala e complessità.
• Ottimizzazione del magazzino. Nella misura in cui le previsioni della domanda basate su AI sono precise e aggiornate, possono aiutare le aziende a mantenere scorte sufficienti a soddisfare la domanda prevista senza doverne gestire quantità in eccesso.
• Aumento dei profitti. I vantaggi cumulativi della previsione della domanda basata su AI, tra cui livelli di magazzino ottimizzati, maggiore soddisfazione dei clienti e riduzione degli errori, possono portare a un aumento dei ricavi, a parità di tutti gli altri fattori.

Casi d'uso dell'AI nella previsione della domanda

Le previsioni della domanda basate su AI possono essere utilizzate per migliorare una varietà di processi in diversi ambiti, tra cui:

Supply Chain Planning

Nella misura in cui la previsione della domanda basata su AI può modellare in modo accurato l'impatto di cambiamenti economici e politici, calamità naturali, tendenze di mercato, cambiamenti nel comportamento dei consumatori e molti altri fattori, può aiutare i responsabili della pianificazione della supply chain a procurare esattamente la giusta quantità di forniture necessaria a soddisfare la domanda. Le previsioni possono anche fornire ai responsabili della pianificazione le informazioni di cui hanno bisogno per consigliare investimenti nell'avvio di nuove linee di produzione o nella chiusura di quelle meno redditizie. Possono persino essere utilizzate per raccomandare livelli di personale adeguati per ciascuna linea di produzione.

• Previsione dei trasporti. Previsioni accurate della domanda basate su AI sono fondamentali per la capacità di un'organizzazione di pianificare i requisiti della capacità di trasporto su camion, ferrovia, aereo, nave e altri mezzi per i propri prodotti. Ad esempio, i responsabili dei trasporti possono utilizzare la previsione della domanda per prevedere e soddisfare in anticipo le esigenze logistiche, inclusi camion e container, migliorando i tempi di transito e consentendo all'azienda di risparmiare denaro.
• Previsione del volume di reso nella supply chain. Così come le organizzazioni possono utilizzare l'intelligenza artificiale per prevedere la domanda dei loro prodotti, possono anche applicarla ai dati storici e attuali per prevedere i volumi di reso dei prodotti e i costi associati.
• Logistica delle spedizioni. Grazie alla previsione della domanda basata su AI, le aziende non solo possono prevedere le vendite con maggiore precisione, ma possono anche prevedere meglio i requisiti di spedizione e gestire i tempi di consegna dei prodotti, sia che vengano spediti a punti vendita locali, direttamente ai consumatori oppure oltre confine, dove le aziende devono tenere conto dell'impatto delle normative sulle esportazioni. La previsione della domanda può anche fornire ai responsabili della supply chain i dati necessari per importare le giuste quantità di materie prime, garantendo che i responsabili delle linee di assemblaggio abbiano ciò di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno.
• Ottimizzazione del magazzino. La previsione della domanda basata su AI aiuta produttori e retailer ad analizzare i segnali della domanda provenienti dai sistemi di marketing, dalla linea di produzione e dai punti vendita, nonché da fonti di dati esterne, in modo da comprendere quanta capacità di magazzino sarà necessaria e adattare di conseguenza le proprie operazioni.

Manufacturing

I produttori utilizzano strumenti AI di previsione della domanda per adeguare la capacità produttiva e ottimizzare lo spazio di magazzino in base alla domanda dei clienti. Questi strumenti utilizzano dati sulle vendite passate, sulle promozioni in corso, sulle tendenze dei consumatori e persino dati esterni sul comportamento della concorrenza e sull'impatto di eventi ricorrenti.

• Previsione della domanda dei prodotti. La previsione della domanda dei prodotti basata su AI utilizza il machine learning per prevedere la domanda di prodotti esistenti e anticipare la domanda di nuovi prodotti. Strumenti sofisticati di previsione della domanda non solo forniscono informazioni sulle vendite future, ma possono anche stimare i volumi di reso.
• Analisi stagionale. I produttori utilizzano l'intelligenza artificiale per analizzare i dati sui fattori che influenzano le tendenze stagionali, inclusi modelli sottili legati al meteo, alle mutevoli preferenze degli acquirenti, alla spesa per le festività e ai cali durante i periodi di bassa stagione. Utilizzano quindi queste analisi per prevedere le fluttuazioni della domanda dei consumatori.
• Riduzione degli sprechi. Utilizzando l'intelligenza artificiale per anticipare e reagire ai cambiamenti della domanda, i produttori possono evitare la produzione eccessiva e il conseguente spreco di risorse e tempo di produzione.

Finance

I responsabili finanziari devono potersi fidare delle previsioni di cassa e dei livelli di liquidità dell'organizzazione. Con i giusti strumenti di pianificazione della domanda, possono utilizzare i dati per elaborare budget più accurati, gestire meglio il flusso di cassa e stabilire relazioni più strette con gli altri stakeholder all'interno dell'organizzazione.

• Previsioni di mercato. Applicando l'analisi predittiva basata su AI ai dati storici e di tendenza, le organizzazioni finanziarie possono identificare correlazioni e causalità per formulare previsioni sulle condizioni di mercato future. Tali previsioni basate su AI si ricalibrano in base a nuovi dati, migliorandone l'accuratezza. Le organizzazioni utilizzano la GenAI integrata nei nuovi strumenti di previsione della domanda per creare commenti che spieghino le loro previsioni ed evidenzino i fattori chiave.
• Valutazione del rischio. I team finance possono utilizzare strumenti di pianificazione predittiva della domanda basati su AI per identificare i problemi che aumentano i rischi aziendali e di audit, come l'impatto di improvvisi cali della domanda o carenze di offerta, oppure potenziali problemi che possono innescare audit influenzando l'accuratezza e l'affidabilità dei rendiconti finanziari.

Sanità

Gli operatori sanitari utilizzano le capacità di analisi e riconoscimento dei modelli degli strumenti di previsione della domanda basati su AI per prevedere le esigenze operative, migliorare l'allocazione delle risorse e persino prevedere i risultati per i pazienti.

• Allocazione delle risorse del settore ospedaliero. Gli analytics predittivi basati su AI, applicati ai dati sui pazienti, sulla salute della comunità e sulle tendenze stagionali, possono aiutare le organizzazioni sanitarie a prevedere la domanda di forniture mediche, personale e spazi immobiliari. I responsabili della supply chain possono utilizzare questi dati per ordinare le forniture, inclusi articoli deperibili o difficili da reperire che non dovrebbero essere immagazzinati in eccesso, mentre i responsabili dei team possono utilizzare i dati per pianificare i programmi di lavoro, bilanciando l'assistenza urgente e gli appuntamenti elettivi.
• Domanda di farmaci. Per prevedere la domanda di farmaci presso la farmacia di una struttura sanitaria è necessario comprendere l'importanza di un particolare farmaco, i livelli storici di consumo, la probabilità che i medici lo prescrivano, nonché come fattori esterni (quali il periodo dell'anno, i livelli di vaccinazione e la prevalenza delle malattie nella comunità) influenzeranno la domanda.
• Personalizzazione dei piani terapeutici. Le organizzazioni sanitarie possono utilizzare analisi basate su AI per prevedere i tempi di recupero dei pazienti e le potenziali complicazioni, e quindi utilizzare queste informazioni per sviluppare piani di recupero personalizzati che si adattino ai progressi del paziente.

Settore automobilistico

Le case automobilistiche e i principali concessionari utilizzano l'analisi predittiva per analizzare modelli e tendenze dei consumatori e il comportamento della concorrenza. Alcune case automobilistiche stanno combinando strumenti di previsione basati su AI e misure di sentiment sui social media per ottenere informazioni sulle preferenze dei clienti, sui problemi di qualità dei prodotti e sui prezzi ottimali. La fabbrica del futuro sarà in grado di utilizzare più fonti di dati per riconoscere autonomamente la domanda, configurare un piano di produzione, assemblare le risorse necessarie per la produzione e apprendere e adattarsi con l'ausilio di feedback in tempo reale.

• Gestione del magazzino delle concessionarie. Gli strumenti di previsione della domanda basati su AI possono aiutare i concessionari a mantenere livelli di magazzino ottimali utilizzando i dati sulle vendite passate, le tendenze di mercato e il sentiment dei clienti. Tali analisi possono aiutare i concessionari a ridurre i costi di gestione e a sviluppare strategie di prezzo che cambiano in base alle condizioni di mercato.
• Manutenzione predittiva. Gli strumenti di produzione intelligente basati su AI possono identificare quando le apparecchiature sulle linee di assemblaggio stanno per guastarsi e generare avvisi in modo che i produttori possano riparare l'apparecchiatura prima che il fermo macchina interrompa la produzione.
• Lean manufacturing. La previsione della domanda automatizzata e connessa può aiutare le case automobilistiche a ottimizzare l'esecuzione dalla domanda alla consegna e a rispondere efficacemente ai cambiamenti del mercato e alla domanda dei clienti. Questa previsione sulla domanda futura può supportare gli sforzi di lean manufacturing, poiché i produttori, che forniscono componenti a livello globale, possono garantire una consegna tempestiva di parti cruciali.

Retail

I retailer hanno la possibilità di raccogliere enormi quantità di dati interni da sistemi di punti vendita, siti Web e programmi di fidelizzazione, insieme a dati esterni su fattori che influenzano la domanda dei clienti, come le condizioni meteorologiche, le tendenze stagionali e le festività e i modelli di spesa dei consumatori. Possono analizzare tali dati con l'aiuto dell'AI per prevedere meglio la domanda.

• Analisi dei trend. L'analisi dei dati di tendenza basata su AI è importante per una pianificazione accurata della domanda. Questi dati possono includere tendenze nutrizionali e di moda, modelli di consumo e condizioni meteorologiche previste.
• Gestione del magazzino in tempo reale. I responsabili della pianificazione possono applicare analytics basati sull'intelligenza artificiale ai dati di vendita e reso estratti dai sistemi di merchandising centrali per adeguare i livelli di magazzino in tempo reale, ottimizzare le opportunità di merchandising ed evitare di avere scorte eccessive, in particolare per i prodotti con una breve durata di conservazione.
• Sviluppo di profili cliente. Utilizzando i dati dei clienti raccolti dai sistemi di punto vendita, dai programmi di fidelizzazione e dai sondaggi, i responsabili delle previsioni della domanda nel settore retail possono creare profili cliente per comprendere meglio il comportamento e i desideri di una determinata tipologia di cliente. Analizzando questi dati con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, i responsabili della pianificazione della domanda possono ottimizzare i livelli di magazzino nei punti vendita per attrarre questi clienti.
• Ottimizzazione dei prezzi. Stabilire prezzi a livelli che massimizzino i profitti è fondamentale per tutti i retailer in questo settore a basso margine. Tuttavia, stabilire prezzi senza un'analisi dettagliata degli ultimi dati di vendita e dell'impatto delle variazioni di prezzo sulle vendite future può compromettere la redditività e allontanare i clienti.

Servizi alberghieri

Gli albergatori possono utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare i dati storici delle loro strutture, insieme alle tendenze di mercato, all'attività della concorrenza e all'impatto della domanda stagionale fluttuante, per prevedere con maggiore precisione i periodi di alta e bassa domanda. Grazie a questi dati, gli hotel possono ottimizzare i prezzi, i livelli di personale e le strategie di marketing per massimizzare i profitti.

• Prenotazione e pianificazione. Quest'ambito interessa il processo di gestione delle prenotazioni di camere, tavoli al ristorante e altri servizi prenotabili, come trattamenti spa e utilizzo di impianti sportivi. Gli hotel possono utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare i dati storici su queste prenotazioni, insieme a dati sulle tendenze di mercato, sulle preferenze dei consumatori e sull'attività della concorrenza, per prevedere la domanda di questi servizi.
• Previsione stagionale. Gli albergatori possono monitorare la redditività e gli indicatori di performance nel tempo per identificare modelli stagionali. Utilizzando un software di previsione della domanda basato su AI, gli albergatori possono massimizzare i profitti durante le stagioni ad alta domanda e minimizzare l'impatto delle stagioni a bassa domanda riducendo il personale, semplificando l'offerta e persino chiudendo una parte delle camere per ridurre i costi di riscaldamento o raffreddamento.
• Concierge e servizio clienti. Quando gli albergatori analizzano dati aggiornati sulle azioni e le preferenze dei clienti, inclusi i propri dati, nonché sondaggi, analisi della concorrenza, statistiche di mercato e altri dati, possono prevedere con maggiore precisione le esigenze degli ospiti e personalizzare le offerte in base a tali esigenze. Oltre alla previsione della domanda, gli strumenti AI possono persino assegnare gli ospiti alla camera che meglio soddisfa le loro preferenze ed esigenze e offrire consigli pertinenti per prenotazioni di ristoranti, servizi dell'hotel e attrazioni locali.

Come implementare l'AI per la previsione della domanda in 11 passi

La previsione della domanda è un processo complesso che coinvolge più team all'interno di un'organizzazione. I passi chiave per implementare la previsione della domanda includono quanto segue.

1. Definizione degli obiettivi. Prima di rinnovare il processo di previsione della domanda, identifica le priorità organizzative, sviluppa una strategia che affronti le problematiche più urgenti e crea una roadmap.
2. Raccolta dei dati da fonti chiave. La pianificazione della domanda coinvolge più reparti aziendali, tra cui vendite, marketing, operations, supply chain e finance. Le persone di questo team interfunzionale devono concordare quali dati interni ed esterni raccogliere e analizzare per sviluppare previsioni accurate.
3. Elaborazione preliminare dei dati. Una volta identificati i dati appropriati, è opportuno raccoglierli in una posizione di staging in modo che gli analisti possano esaminarli, modificarli se necessario ed eliminare i dati irrilevanti. Determinare quindi quali tipi di dati storici verranno utilizzati e l'intervallo di date ottimale.
4. Selezione di un modello. Le organizzazioni possono utilizzare modelli diversi nella previsione della domanda basata su AI. Uno strumento di previsione della domanda molto diffuso offre 15 modelli statistici standard e proprietari. La selezione di un modello o di un metodo di previsione dipende dagli input necessari, come vendite, opportunità di mercato, eventi esterni, andamenti della domanda e cicli di vita tipici dei prodotti. Questi modelli possono essere modificati in risposta a improvvisi cambiamenti interni o esterni. I modelli di previsione includono la regressione lineare e non lineare. I modelli lineari presumono una relazione lineare tra le variabili, mentre i modelli non lineari sono più complessi. Le varianti dei modelli di smoothing esponenziale attribuiscono maggiore importanza ai dati più recenti nella previsione della domanda futura.
5. Addestramento del modello. Addestrare un modello di previsione della domanda basato su AI implica la selezione e la raccolta dei dati, la loro preparazione, la scelta degli algoritmi appropriati e la valutazione dell'accuratezza della previsione.
6. Integrazione con l'infrastruttura IT esistente. I sistemi integrati di pianificazione della domanda possono acquisire dati da una varietà di fonti, tra cui sistemi di vendita, marketing, produzione, supply chain e gestione dei trasporti. I sistemi basati su cloud, progettati per funzionare in sinergia, semplificano il lavoro dei responsabili della pianificazione della domanda che necessitano di un rapido accesso ai dati di ogni parte dell'azienda. Quando i sistemi di pianificazione della domanda sono isolati, dati cruciali possono andare persi e le previsioni possono essere imprecise e obsolete.
7. Convalida, valutazione e adeguamento delle performance del modello. I modelli AI apprendono dai dati storici e dal feedback che ricevono costantemente dagli utenti. I modelli utilizzano queste conoscenze per dare forma alle opzioni migliori successive, ad esempio ridimensionando la produzione di un bene o deviandolo verso altri beni in base a una previsione di calo della domanda per tale prodotto.
8. Generazione di insight e previsioni. I responsabili della pianificazione della domanda utilizzano software di previsione basati su AI e machine learning per elaborare enormi quantità di dati e identificare modelli che una persona potrebbe non notare. In base a questi modelli, i responsabili della pianificazione della domanda possono fare previsioni, ad esempio, sull'impatto degli aumenti dei prezzi delle materie prime, dei cambiamenti nelle opinioni dei clienti o dei cambiamenti nella domanda stagionale che i leader aziendali possono utilizzare per perfezionare le strategie.
9. Disponibilità di aggiornamenti in tempo reale. I responsabili della previsione della domanda possono utilizzare gli strumenti AI per scoprire immediatamente i cambiamenti che potrebbero influire sulla domanda, come interruzioni operative o eventi esterni. Questi cambiamenti nei modelli di domanda consentono ai responsabili della previsione di creare previsioni aggiornate e in tempo reale per i leader aziendali.
10. Disponibilità di suggerimenti utili. Gli algoritmi AI apprendono costantemente man mano che ricevono più dati, il che li aiuta a generare previsioni della domanda più accurate che i leader aziendali possono utilizzare per modificare linee di produzione, supply chain, campagne di marketing e altre funzioni chiave.
11. Iterazione e perfezionamento continuo dei modelli. Una volta che le organizzazioni selezionano un modello di previsione della domanda, i team competenti devono rivederlo, rianalizzare e perfezionarlo. Ad esempio, i responsabili della previsione della domanda possono rimuovere valori anomali che potrebbero distorcere la previsione complessiva o aggiungere un nuovo input di dati che soddisfi meglio le esigenze dei principali stakeholder.

Considerazioni per ottenere previsioni accurate

Impostare un sistema di previsione della domanda affidabile utilizzando modelli di intelligenza artificiale può essere un'attività complessa. Continua a leggere per scoprire le considerazioni più importanti per ottenere previsioni accurate.

• Qualità dei dati. La qualità e la gamma di dati utilizzati per addestrare un modello AI influiscono direttamente sull'accuratezza delle previsioni che produce. Dati insufficienti, di scarsa qualità e sbilanciati (dati che si concentrano troppo su un aspetto della soluzione complessiva) possono produrre "allucinazioni" dell'intelligenza artificiale che riducono il valore della previsione della domanda.
• Accuratezza dei dati storici. Allo stesso modo, l'accuratezza dei dati utilizzati per addestrare il modello di intelligenza artificiale selezionato contribuisce a determinare la precisione della previsione della domanda. I responsabili della pianificazione devono trovare un equilibrio tra l'uso di dati sufficienti per garantire l'accuratezza e il sovraccarico del modello con dati che potrebbero non essere pertinenti.
• Complessità del modello. Le organizzazioni possono modificare modelli di machine learning predefiniti per alcuni elementi della previsione della domanda, ma per ottenere i massimi vantaggi è necessario addestrare i modelli usando i propri dati aziendali. Preparare un set di dati di alta qualità implica la raccolta, la convalida, la trasformazione e la pulizia dei dati storici, un processo ad alta intensità di calcolo. L'esecuzione dei sistemi richiede meno potenza di calcolo, ma è comunque un processo continuo. Il cloud è un elemento cruciale, in quanto può scalare in base alle esigenze aziendali. Le soluzioni basate sul cloud stanno rendendo la previsione della domanda basata su AI accessibile a molte aziende.
• Integrità dei dati in tempo reale. Dati mancanti o incoerenti raccolti e analizzati in tempo reale possono portare a previsioni imprecise. Più i dati sono precisi e pertinenti, migliori saranno le previsioni della domanda.
• Errore umano. Come per qualsiasi nuovo sistema, l'implementazione di successo di un software di previsione della domanda basato su AI e la sua integrazione nella gestione della supply chain richiedono formazione, e tale formazione richiederà in genere di pianificare un periodo di inattività per concentrarsi sulle best practice e superare la resistenza al cambiamento. È consigliabile collaborare con un fornitore o un integratore di software per usufruire di programmi di formazione di alta qualità in grado di gestire il materiale nel minor tempo possibile. I programmi software che offrono una formazione di follow-up integrata nell'applicazione possono essere d'aiuto.
• Perfezionamento del modello. I responsabili della previsione della domanda perfezionano le previsioni dei loro modelli di machine learning attraverso l'apprendimento continuo, man mano che i modelli ottengono accesso a nuovi dati operativi e sono in grado di generare nuove e più accurate informazioni sul futuro.

Suggerimenti per creare un sistema di previsione efficace

In alcune organizzazioni, la previsione della domanda è stata distribuita tra più reparti, tra cui vendite, marketing, finance e gestione della supply chain. Ovunque si trovi, questo team deve essere strettamente integrato con vendite e marketing. Ecco alcune delle domande a cui è necessario rispondere prima di apportare modifiche sostanziali a un sistema di previsione esistente.

• Conoscere gli utenti. Assicurati che i membri del team di pianificazione della domanda abbiano responsabilità chiare. Ad esempio, una persona addetta alla previsione della domanda allineata con il team della supply chain deve assicurarsi che l'azienda acquisisca le materie prime necessarie per realizzare i prodotti giusti al momento giusto. Un altro addetto alla previsione potrebbe collaborare a stretto contatto con il marketing per acquisire informazioni sulle attività promozionali che potrebbero influenzare le vendite future.
• Stabilire parametri di benchmark per le prestazioni. I sistemi di previsione necessitano di parametri di riferimento che consentano ai responsabili aziendali di valutare l'efficacia del processo di previsione della domanda. I parametri di benchmark includono l'accuratezza delle previsioni, che sarà influenzata da distorsioni di previsione (che si verificano nel caso di divario costante tra previsioni e risultati effettivi) e dai tassi di errore.
• Iniziare in piccolo, ma progettare su larga scala. Non è possibile rivedere ogni elemento della previsione della domanda in un'unica iniziativa di modernizzazione. Inizia in piccolo, definisci le priorità, quindi elabora una strategia a lungo termine che affronti le sfide principali nelle fasi iniziali. Ogni progetto dovrebbe alimentare quello successivo, fungendo da base per un sistema di previsione della domanda scalabile per soddisfare le esigenze di un'organizzazione in crescita.
• Identificare e rimuovere i bias del modello. I dati sbilanciati utilizzati per addestrare un modello AI sono una delle principali cause di imprecisione, poiché la maggior parte degli algoritmi di machine learning presuppone che i dati sottostanti siano distribuiti in base alla loro importanza relativa nello schema dei dati complessivo.
• Rispettare gli standard pertinenti. Per i settori con normative rigorose che disciplinano la qualità e la realizzazione dei prodotti, come i produttori alimentari o le case automobilistiche, l'inserimento di informazioni sui requisiti normativi consente a chi pianifica la domanda di creare previsioni in grado di assicurare la conformità dell'azienda agli standard rilevanti.
  
  Ad esempio, chi effettua le previsione può bilanciare i dati sull'aumento della domanda derivanti dalle vendite di articoli deperibili con i dati del controllo delle scorte che specificano la quantità di prodotto che può essere tenuta a disposizione senza rischiare il deterioramento e il conseguente spreco di scorte. Questo coordinamento consente ai previsori di formulare previsioni specifiche che i responsabili delle vendite, della supply chain e della logistica possono utilizzare per pianificare i livelli corretti di produzione e magazzino.
• Valutare e gestire i rischi per la sicurezza. Le analisi di enormi quantità di dati comportano rischi per la sicurezza dei dati. Nella maggior parte dei casi, i dati analizzati negli strumenti di previsione della domanda basati su cloud sono più sicuri rispetto ai dati analizzati nei sistemi on-premise.
• Iterare e adattare. I cambiamenti interni ed esterni, che si tratti di un cambio di strategia, un importante evento climatico o di uno sciopero dei lavoratori, richiedono ai pianificatori della domanda di adattare e ripetere le loro previsioni per assicurarsi di utilizzare i dati corretti.
• Investire nella formazione degli utenti. I responsabili della pianificazione della domanda ideali hanno esperienza nell'analisi statistica e nei modelli di previsione. Sono in grado di interpretare set di dati complessi e di comunicare i risultati in un linguaggio comprensibile al resto dell'organizzazione, in particolare ai dirigenti senior. La formazione migliore per gli utenti si concentrerà sulle competenze analitiche e comunicative, nonché sulle competenze di ricerca qualitativa e quantitativa.
• Comunicare in modo proattivo con gli stakeholder. Generando previsioni collaborative che estraggono dati da tutte le aree aziendali rilevanti e forniscono i set di dati più accurati e aggiornati, il previsore della domanda può fornire agli stakeholder linee guida proattive. Ad esempio, molti sistemi di pianificazione della domanda permettono ai previsori di impostare dashboard personalizzate in base alle esigenze e alle priorità specifiche dei diversi reparti, consentendo ai responsabili di reparto di visualizzare le metriche strategiche in un unico posto e di valutare rapidamente la domanda complessiva e il modo in cui l'azienda può rispondere al meglio.
• Creare fiducia e affrontare le preoccupazioni. I responsabili della pianificazione delle previsioni potrebbero avere a che fare con leader aziendali preoccupati di come l'intelligenza artificiale possa offrire vantaggi all'azienda. I pianificatori possono dissipare queste preoccupazioni mostrando esempi concreti di come la previsione della domanda basata su AI possa superare le prestazioni di un software di base, fornendo un contesto su come possa aumentare i profitti.

Creare previsioni più affidabili con Oracle Supply Chain Planning

Le funzionalità AI integrate in Oracle Supply Chain Planning possono aiutare i team di pianificazione della domanda a creare previsioni più affidabili e a implementare strategie di produzione, evasione ordini e magazzino più accurate.

Domande frequenti sull'AI nella previsione della domanda

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nella previsione della domanda?
Le organizzazioni utilizzano strumenti AI per analizzare set di dati sia interni che esterni, al fine di identificare modelli che la maggior parte delle persone non riesce a individuare, al fine di creare previsioni della domanda più precise.

In che modo le previsioni AI differiscono dalle previsioni tradizionali?
Le previsioni tradizionali vengono eseguite manualmente e si basano principalmente su dati storici, che forniscono solo una visione parziale della domanda potenziale. Le previsioni basate su AI analizzano fonti di dati molto più diversificate, tra cui dati in tempo reale sulle tendenze del mercato, sul comportamento dei consumatori, sugli indicatori economici e sull'attività della concorrenza.

In che modo le aziende applicano il machine learning alla previsione della domanda?
Le aziende possono anche utilizzare modelli di machine learning per eseguire analisi "what if?" per verificare come diverse variabili potrebbero influenzare la domanda futura.

Le previsioni AI offrono dei vantaggi?
Sì. Uno dei vantaggi delle previsioni basate su AI è la possibilità di analizzare set di dati complessi e di grandi dimensioni provenienti da fonti diverse, consentendo previsioni più complete e accurate. Un altro vantaggio è la sua capacità di apprendere da nuovi dati e di adattare di conseguenza le previsioni.

In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare le previsioni di vendita?
L'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere con precisione le vendite future utilizzando dati storici sulle vendite, dati di settore e l'attuale pipeline di vendita per identificare rapidamente tendenze, modelli e risultati che potrebbero non essere facilmente individuabili da un analista umano.