Scopri la nuova generazione di pianificazione della domanda con Flowlity e l’IA.

La pianificazione di nuovi prodotti è impegnativa perché la cronologia delle vendite è scarsa o assente.

Flowlity affronta questa sfida combinando competenze umane e intelligenza artificiale.

La soluzione consente l'uso di prodotti analoghi (sostitutivi) o dati di mercato per creare una previsione iniziale della domanda per un nuovo prodotto. Inoltre, Flowlity fornisce previsioni anche per riferimenti con pochissima storia affidandosi ad algoritmi intelligenti in grado di generare tendenze a partire da informazioni parziali.

Concretamente, il pianificatore può modificare manualmente le ipotesi di domanda iniziale per un nuovo prodotto in Flowlity (ad esempio, in base al lancio di un prodotto simile), quindi l'IA perfeziona queste previsioni al volo non appena arrivano i primi dati di vendita effettivi. Questo approccio ibrido garantisce che lanci di nuovi prodotti vengono presi in considerazione nel piano di fornitura, evitando l'esaurimento delle scorte durante il lancio ed evitando l'eccesso di scorte di un prodotto il cui successo è ancora incerto.

Flowlity garantisce quindi pianificazione agile di nuovi prodotti, molto apprezzati nel commercio al dettaglio e nel commercio B2B, dove i rinnovi di gamma sono frequenti.

La qualità dei dati storici è un fattore chiave per previsioni affidabili.

Flowlity offre quindi un processo di pulizia dei dati a monte della modellazione.

Concretamente, si tratta di identificare e correggere le anomalie nella cronologia delle vendite o dei consumi. Ad esempio, rileviamo valori anomali (un picco eccezionale delle vendite dovuto a una promozione o a un bug di input), periodi mancanti o incoerenti e li gestiamo in modo appropriato. La pulizia prevede diversi passaggi: standardizzazione di unità e formati, rimozione o attenuazione dei valori anomali e imputazione dei dati mancanti, se necessario. Come approccio generale a pulizia dei dati descrive, coinvolge «identificazione e correzione degli errori, inserimento dei valori mancanti e inserimento dei dati in un formato coerente» prima dell'analisi.

Per fare ciò, Flowlity utilizza regole aziendali (ad esempio, ignorando zero vendite durante l'arresto di una fabbrica) e algoritmi: ad esempio, un metodo statistico può sostituire un picco anomalo con un valore più rappresentativo del trend.

Inoltre, il nostro AI per la previsione della domanda è in grado di integrare dati esterni (tendenze del mercato, condizioni meteorologiche, ecc.) e rilevamento delle interruzioni nella storia per evitare previsioni distorte. In pratica, durante l'onboarding, i nostri team ti assistono nella verifica della tua cronologia: identifichiamo con te i dati inaffidabili (ad esempio, un riferimento la cui codifica è cambiata nel corso dell'anno) per modificarli o escluderli.

Questa fase di pulizia garantisce che il modello di previsione funzioni su una base solida.

Infine, poiché Flowlity è una soluzione di apprendimento, la pulizia è continuo: nel tempo, l'algoritmo apprende nuovi comportamenti e può escludere autonomamente anomalie future.

Ovviamente manterrai il controllo sulla convalida o sulla modifica di qualsiasi elaborazione dei dati storici.

sì, Flowlity integra la pianificazione delle promozioni nelle sue capacità di previsione della domanda.

La soluzione consente di tenere conto degli aumenti della domanda legati alle campagne promozionali o alle variazioni dei prezzi, al fine di adeguare di conseguenza le previsioni e l'inventario. Puoi inserire i prossimi eventi promozionali (vendite, promozioni, operazioni di vendita) in modo che l'IA di Flowlity possa anticipare l'aumento della domanda e offrire consigli di approvvigionamento personalizzati.

Ciò consente ai responsabili della catena di fornitura nella vendita al dettaglio e nella distribuzione B2B di garantire che i livelli di inventario siano ottimizzati per soddisfare i picchi di vendita promozionali senza creare scorte in eccesso a posteriori. Flowlity aiuta a evitare l'esaurimento delle scorte durante le promozioni, limitando al contempo l'eccesso di scorte post-evento, migliorando la disponibilità dei prodotti e i tassi di assistenza clienti durante questi periodi critici.

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Per scoprire come Flowlity può adattarsi alle tue specifiche promozionali, richiedi una demo personalizzata.

sì, questi elementi sono parte integrante del dati presi in considerazione.

Flowlity consente di configurare calendari dei fornitori, ovvero i giorni lavorativi/non lavorativi dei tuoi partner. Ad esempio, se un fornitore è chiuso ad agosto o consegna solo dal lunedì al giovedì, il piano di fornitura ne terrà automaticamente conto: nessuna consegna sarà programmata al di fuori delle sue fasce orarie.

In questo modo si evitano inutili eccedenze di scorte o attese di consegne impossibili.

Allo stesso modo, la soluzione gestisce le date di lancio e fine del ciclo di vita del prodotto. I nostri algoritmi integrano il ciclo di vita degli articoli: puoi indicare che un nuovo prodotto inizia in una certa data (con un possibile profilo di avvio) o che un riferimento esistente sarà obsoleto a partire da una certa data.

Flowlity «traccia i cicli di vita dei prodotti (nuovi prodotti, fine vita, ecc.)» e adatta le previsioni e le raccomandazioni di conseguenza.

Ad esempio, con l'avvicinarsi della fine del ciclo di vita, lo strumento ridurrà gradualmente le proposte di rifornimento e quindi smetterà di generarle oltre la data di fine, per evitare articoli invenduti. Al contrario, durante il lancio, Flowlity può utilizzare analogie (prodotti simili) o dati di mercato per inizializzare la previsione, in modo da non iniziare da zero.

In breve, i vincoli di calendario, che provengano dai fornitori o dal ciclo di produzione, sono ben gestiti da Flowlity. Ciò garantisce una pianificazione realistica in linea con le realtà operative.

sì: è possibile configurare i calendari (giorni lavorativi/di chiusura dei fornitori) e tenere conto delle date di inizio/fine vita dei prodotti per attivare o disattivare le raccomandazioni di fornitura per questi riferimenti.

Questi parametri tecnici vengono configurati una volta nel sistema e vengono quindi automaticamente presi in considerazione dall'algoritmo durante il calcolo delle esigenze.

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La previsione della domanda è il processo di stima delle vendite future utilizzando dati storici, tendenze di mercato e altri fattori. Nella gestione della supply chain, consente alle aziende di anticipare la domanda di prodotti per pianificare la produzione, l'approvvigionamento e l'inventario. Le previsioni accurate della domanda aiutano le aziende a evitare esaurimenti e scorte eccessive, migliorando così i livelli di servizio e il controllo dei costi.