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Per molti decenni, la pianificazione della domanda e dell’offerta è stata tanto un’arte quanto una scienza. Il processo era guidato dall’intuizione, dall’istinto e dall’esperienza umana, supportato da strumenti come calcolatrici e fogli di calcolo. Tutto questo veniva combinato per produrre previsioni che, nel migliore dei casi, erano delle ipotesi e, nel peggiore, altamente variabili. I software hanno aumentato la precisione delle previsioni, riducendo l’altezza dei picchi e la profondità delle valli in termini di variazione. Ma nonostante il miglioramento, e a parte problemi comuni come l’errore umano e i dati mancanti, le previsioni di domanda e offerta erano ancora fortemente influenzate da bias perché si basavano sull’analisi umana delle informazioni ottenute e sull’inserimento manuale dei dati. L’avvento di software avanzati ha introdotto strumenti per eliminare i rimanenti input umani. I dati automatizzati, insieme a sistemi più aperti all’integrazione con altre piattaforme, hanno eliminato i silos di dati. E ora, le piattaforme con algoritmi avanzati di machine learning (ML) stanno affrontando il problema delle previsioni distorte dal bias.

Cos’è il machine learning?

Il machine learning utilizza le tendenze e interpreta i dati in ingresso per affinare e migliorare le previsioni dei computer. Utilizzando algoritmi complessi, i computer vengono “istruiti” a imparare il valore dei dati in ingresso e a restituirli all’utente in modo pertinente. Maggiore è il flusso di dati critici, più accurata diventa la macchina.

Collegamento tra machine learning e AI

Il machine learning è spesso considerato un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, ma è in grado di fornire un alto valore nelle piattaforme software avanzate anche senza AI. Il collegamento più comune tra ML e AI è l’uso di dati in tempo reale o quasi per fornire immediatamente informazioni utili. Il ML è sempre considerato un tipo di AI, ma non tutte le applicazioni AI sono il risultato del machine learning, e i sistemi ML possono fornire un alto valore come funzione indipendente del software.

Tipi di bias nelle previsioni

Il calcolo del bias della previsione può rivelare quanto la previsione sia accurata rispetto alla domanda effettiva. Il bias può essere positivo, con una sovrastima della domanda, o negativo, con una sottostima. In ogni caso, il bias avrà sempre un impatto sull’analisi dei dati esaminati. Esistono molti tipi di bias nelle previsioni, tra cui:

1. Bias di modellazione –Il bias di modellazione si verifica quando per costruire un modello si utilizza un sottoinsieme di assunzioni distorte. Un esempio è un modello che ricrea lo stato attuale. Poiché lo stato attuale della domanda è stato stabile o prevedibile, il modello può avere poco margine per tenere conto dell’impatto di una discontinuità operativa. Il machine learning può identificare e apprendere dalle tendenze per regolare il modello.
2. Bias di complessità –Questo bias presuppone che se alcuni input sono buoni, quelli più complessi siano migliori. Ma non tutti i dati in ingresso sono rilevanti per creare una previsione accurata. Il machine learning può identificare i dati più importanti e filtrare tutto ciò che è irrilevante.
3. Bias di conferma –Quando gli esseri umani analizzano set di dati complessi, spesso si concentrano su ciò che preferiscono come indicatori. Se le persone sono abituate a cercare determinate variabili, possono perdere altri segnali a favore dei loro “preferiti”. Il machine learning elimina queste predisposizioni.
4. Bias di innovazione – Le aziende sviluppano continuamente nuovi prodotti per rimanere competitive e ognuno di questi prodotti ha una curva di domanda unica. L’analisi umana rischia di utilizzare assunzioni che possono portare a variabili di domanda distorte. Il machine learning gestisce le variabili di ciascun prodotto, gestendo combinazioni e sovrapposizioni complesse per i requisiti dei materiali.
5. Bias di ancoraggio – Tutti hanno partecipato a riunioni in cui i manager affermano con fermezza un fattore di crescita specifico. Il problema è che i pianificatori umani possono avere un bias che li porta a gestire gli input per raggrupparli (cluster) intorno a quel numero. La previsione basata sul machine learning gestisce questi input in base alla loro rilevanza e mostra la crescita o la riduzione effettiva.

Utilizzo del machine learning per previsioni accurate

Plex Supply Chain Planning ha rilasciato un nuovo miglioramento di machine learning per aumentare l’accuratezza delle previsioni della domanda e aiutare i pianificatori a interpretare i dati in modo più efficiente. Le funzionalità di machine learning di Plex Supply Chain Planning possono aiutarvi a ottenere insight previsionali più accurati basati sui dati, a gestire la discontinuità operativa e ad automatizzare la pianificazione della domanda e dell’offerta.Contattateci per scoprire di più sulle nostre funzionalità di machine learning e su come possono aiutarvi.