Man mano che i problemi della supply chain si ripercuotono in tutto il mondo, i consumatori notano esaurimento di materie prime, code e lunghi tempi di attesa per i prodotti più richiesti. Ma per i pianificatori della domanda e dell’offerta che sviluppano previsioni e programmi che guidano la supply chain, questa nuova realtà sta sconvolgendo il modo in cui gestiscono le loro attività.
Guidati dalla discontinuità operativa, i professionisti della supply chain sono alla ricerca di soluzioni e cercano di sfruttare i dati per elaborare una risposta efficace. Tuttavia, molti scoprono che, sebbene i modelli tradizionali utilizzati per la pianificazione della domanda siano validi, il volume di dati nelle supply chain complesse di oggi rende l’ecosistema ingestibile.
Modelli tradizionali di pianificazione della domanda
I modelli tradizionali di pianificazione della domanda rientrano generalmente in due categorie: sondaggio e statistica.
Sondaggio
I modelli di sondaggio si basano sull’opinione degli esperti, sull’opinione dei consumatori e sulla sperimentazione all’interno del mercato. Il principio è che l’opinione degli esperti fornisca una visione affidabile della domanda futura che consente proiezioni e previsioni. I modelli di sondaggio si presentano in diverse varianti e includono:
Parere di esperti
Assemblando un panel di esperti, o in alcuni casi una combinazione di esperti e consumatori, un modello basato sull’opinione degli esperti si fonda su dati di domanda regionali o localizzati per quell’area. Si basa sulle vendite molto vicine al consumatore e sulla comprensione del “mood” o della tendenza in molti casi.
Metodo Delphi
Il Metodo Delphi si basa anch’esso sugli esperti, e ogni opinione viene condivisa con gli altri membri del panel. Questo metodo è un modello di domanda guidato dal consenso, con opinioni che si modificano verso l’alto o verso il basso in base ai contributi degli altri fino al raggiungimento di un accordo.
Statistica
I modelli statistici della domanda utilizzano grandi set di dati complessi per prevedere la domanda futura. Possono combinare dati storici effettivi con analisi di mercato e opinioni. Tuttavia, i dati numerici vengono utilizzati come base per la formulazione del piano della domanda. I modelli statistici includono:
Econometrico
I modelli econometrici si basano sulla conoscenza da parte dei pianificatori delle variabili dipendenti e indipendenti che guidano la domanda. Analizzano causa ed effetto e combinano dati e informazioni di vendita provenienti dal marketing per sviluppare una formula della domanda.
Proiezione della tendenza
L’analisi delle tendenze è da tempo un riferimento statistico che utilizza dati passati per prevedere la domanda futura. Richiede che i pianificatori siano consapevoli di eventuali anomalie storiche e che controllino misure come gli sconti.
Barometrico
I modelli di domanda barometrica prendono in considerazione una serie di indicatori come livelli di risparmio, inflazione, livelli di reddito e investimenti. Sono utilizzati per determinare la domanda in un ampio segmento dell’economia.
Modelli di maturità della pianificazione della domanda
Le aziende che utilizzano la pianificazione della domanda potrebbero dover comprendere come si posiziona la loro pianificazione della domanda in termini di maturità. Più un modello di pianificazione della domanda è maturo, più diventa accurato. Ad esempio, i piani di domanda al livello più superficiale sono accurati meno della metà delle volte. Utilizzano medie mobili e dati storici gestiti in fogli di calcolo.
Con la maturazione del sistema di pianificazione della domanda, si inizia a utilizzare la modellazione statistica e si possono integrare piattaforme MRP ed ERP per misurare set di dati più ampi relativi a spedizioni, informazioni stagionali e altro ancora. Il livello successivo di maturità vedrà la pianificazione della domanda raggiungerefino al 70% di accuratezza. Utilizza analisi e una complessa gerarchia di prodotti e clienti basata su dati di vendita, ordini e marketing.
Le fasi finali della maturità della pianificazione della domanda includono la modellazione della domanda utilizzando dati downstream come informazioni POS e algoritmi di demand sensing e shaping. Questo modello può essere ulteriormente ottimizzato quando il sistema di pianificazione della domanda è completamente automatizzato e incorpora dati analitici avanzati, algoritmi complessi, machine learning e altro ancora.
Come Plex Supply Chain Planning può migliorare l’accuratezza dei modelli di domanda
Ogni livello di maturità della domanda presuppone la capacità di gestire grandi set di dati complessi. E i dati relativi alla pianificazione della domanda e dell’offerta sono destinati a crescere. Per automatizzare e analizzare completamente i vostri dati e ottenere il massimo livello di accuratezza dei modelli e delle previsioni di domanda, il software giusto non è solo un “nice to have”, ma una necessità.
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