Gli algoritmi intelligenti di Flowlity combinano le più avanzate tecniche di machine learning, ensemble learning e deep learning.
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La prima soluzione di previsione e pianificazione della supply chain nativo dell’IA .
"With Flowlity, I get to see what I can expect three months from now, six months from now, in a year."
Bradley Saveth
President & COO, Supply Caddy
Really. No IT needed.
Tutto ciò di cui hai bisogno in un unico prodotto per pianificare i flussi della Supply Chain dall'inizio alla fine.






Forecast your demand automatically — even if you only work with spreadsheets today. Flowlity Lite gives you accurate SKU-level forecasts so you can stop guessing, avoid stockouts, and plan with confidence.
Turn your forecasts into clear, actionable replenishment suggestions. Flowlity tells you what to order, when, and how much — taking lead times and constraints into account.
Yes, just like a dedicated supply planner.
Allinea la tua offerta con le previsioni della domanda mantenendo livelli di inventario appropriati e considerando vincoli specifici come tempi di consegna e capacità.
"With Flowlity, I get to see what I can expect three months from now, six months from now, in a year."
Bradley Saveth
President & COO, Supply Caddy
ChatGPT and Claude are great for writing emails. They were not built to forecast your sales or plan your purchase orders.
Flowlity is a probabilistic engine, trained on real supply chain data, that learns from your sales history and recalibrates daily. It doesn't chat. It runs the plan a full supply chain team would build, every day, in seconds.
The same AI engine used by mid-market and large enterprises. Without the consultants, the 6-month integration, or the €100k bill.
A stockout costs 2 to 5× the lost margin.
(lost sale + supplier emergency + logistics overcost)
On most products, a single avoided stockout covers several months of Flowlity Lite.
/month
Demand Planning
/month
Demand Planning

Find everything you need to know right here.
sì — è persino uno dei principi fondanti di Flowlity: fornire un'IA che possa essere spiegata e compresa dagli umani che la utilizzano.
Sappiamo che nella supply chain, i pianificatori e i manager devono fidarsi delle raccomandazioni di uno strumento e ciò richiede la comprensione del «perché».
Flowlity è stato quindi progettato non per essere una scatola nera, ma piuttosto uno strumento educativo oltre che uno strumento decisionale.
Nell'interfaccia Flowlity, ogni previsione e ogni raccomandazione sono accompagnate da elementi esplicativi. Ad esempio, se Flowlity consiglia di ordinare 500 unità dell'articolo X per il mese successivo, l'utente visualizza la suddivisione della domanda prevista: stagionalità, tendenza, effetto promozionale, ecc., a seconda dei casi.
Lo strumento mostra anche un intervallo di confidenza attorno alla previsione (ad esempio: previsione centrale 500, con uno scenario basso a 450 e uno scenario alto a 560), che dà un'idea dell'incertezza. Ciò consente di giustificare le scorte di sicurezza calcolate. Inoltre, Flowlity fornisce avvisi e giustificazioni. Ad esempio: «Rischio di carenza di questo prodotto entro 15 giorni perché la domanda recente supera le previsioni del 20%». Oppure: «Riduzione delle scorte proposta per questo articolo, perché il suo tasso di fatturato è diminuito negli ultimi 3 mesi». Tecnicamente, l'intelligenza artificiale di Flowlity utilizza modelli di machine learning (incluso il deep learning), ma la complessità è nascosta dietro una semplice interfaccia.
Sono inoltre favorite le tecniche di apprendimento d'insieme, che attenuano le previsioni ed evitano le aberrazioni. E soprattutto, Flowlity si considera un assistente: l'utente ha sempre la possibilità di rivedere una decisione. Se non è d'accordo con una raccomandazione, può modificarla (ad esempio, ordinare un po' di più o un po' di meno) e il sistema terrà conto di questo feedback per adattarlo in futuro. È un ciclo di apprendimento virtuoso in cui l'essere umano mantiene il controllo finale. Durante la formazione, insistiamo affinché gli utenti comprendano come funziona lo strumento.
Senza rivelare tutti i dettagli algoritmici, spieghiamo i principi fondamentali (previsione probabilistica, calcolo dinamico del buffer, ecc.). Molto rapidamente, i pianificatori vedono che lo strumento reagisce come farebbe in molti casi, ma meglio perché reagisce più rapidamente e integra più dati. Ad esempio, lo strumento è in grado di rilevare correlazioni tra prodotti che gli esseri umani non avrebbero visto, ma mostrerà «un aumento del 30% della domanda prevista per il prodotto A perché è correlata a quella del prodotto B in promozione». Questo tipo di spiegazione rende tangibile l'IA.
Pubblichiamo white paper e articoli sul nostro approccio (ad esempio, uso di previsioni probabilistiche e deterministiche). Il nostro obiettivo non è confondere l'algoritmo, ma rendere collettivamente più intelligente la supply chain. Gli utenti di Flowlity migliorano il loro lavoro perché imparano dal feedback dell'IA. Molti riferiscono che dopo alcuni mesi, hanno una migliore comprensione delle dinamiche della loro supply chain (stagionalità, impatto delle promozioni, comportamento dei fornitori) grazie alla visibilità che lo strumento offre.
In breve, l'IA di Flowlity è trasparente, spiegabile e a misura d'uomo. È un compagno che informa le tue decisioni invece di sostituirle arbitrariamente. Questa filosofia aumenta la fiducia e l'adozione della soluzione all'interno dei team della supply chain. (Se desideri vedere in pratica come Flowlity presenta i suoi consigli e quali spiegazioni vengono fornite, ti invitiamo a una demo in cui puoi giudicare tu stesso la chiarezza dello strumento.)
AI is used to turn large volumes of historical and real-time data into better decisions—like demand forecasting, inventory optimization, replenishment recommendations, disruption detection, and workflow automation across planning, procurement, and logistics.
Not in a way we’d recommend. At Flowlity, we believe the best results come from human intelligence + AI: automate everything that can be automated (data prep, calculations, alerts, routine decisions), so people stay focused on high-value work like strategy, trade-offs, stakeholder alignment, and exception management.