Ci siamo passati tutti.
Un giorno la domanda è alta, le previsioni sono rosee e la vita è bella. Il giorno dopo la domanda è crollata e vi ritrovate con una montagna di magazzino ricambi e capacità prenotate senza una domanda che le supporti.
Le oscillazioni della domanda sono sempre state un problema. Ma con l’aumento della volatilità e della complessità della supply chain, diventa sempre più difficile prevenire queste oscillazioni.
Per chi cerca di comprendere questo problema e di intervenire, potrebbe essere il momento di chiedersi se state osservando il problema giusto. E quando tutto è stato detto e fatto, la vostra operatività potrebbe non avere un problema di domanda; potrebbe avere un problema di dati.
Il problema dei grandi set di dati
L’analisi umana di grandi set di dati è fortemente limitata e il volume di dati da analizzare è enorme. Le attrezzature di produzione odierne generano una quantità di dati senza precedenti che può risultare difficile da elaborare per gli esseri umani.
Sebbene disporre di più dati sia sempre positivo, dovete essere in grado di gestirli e devono essere accurati. Questo porta al secondo problema: l’elaborazione e l’analisi manuale dei dati sono altamente soggette a errori, bias e omissioni, e sono generalmente in ritardo.
Limiti alla visibilità della supply chain
Con la visibilità della supply chain, l’analisi umana è influenzata anche dalla complessità della rete della supply chain. Questa complessità, unita a dati poco affidabili, rende difficile identificare e prevedere le interruzioni della supply chain e individuare le tendenze della domanda.
Questa realtà è fondamentale nelle supply chain globali, dove materie prime e componenti possono viaggiare in tutto il mondo per raggiungere i produttori. Senza visibilità, i problemi possono insorgere senza preavviso in qualsiasi punto della supply chain.
Una visibilità accurata della supply chain richiede accesso alle transazioni e ai dati di ogni reparto della produzione e dell’intera supply chain. Storicamente, questi dati sono stati conservati in silos, rendendo la gestione dati e l’analisi ancora più complesse.
Utilizzo del machine learning per prevedere la domanda
Il machine learning (ML) è un’evoluzione dell’intelligenza artificiale che elabora i dati delle macchine e dei sistemi per “apprendere” e prevedere risultati come la domanda. È uno strumento potente per analizzare grandi set di dati, superare i limiti dell’analisi umana, fornire previsioni accurate, prevedere la domanda e ridurre gli errori dell’analisi umana.
Gli algoritmi di machine learning individuano tendenze e pattern nei dati non rilevabili dagli esseri umani. Utilizzando dati di produzione storici e attuali, le prestazioni del machine learning migliorano nel tempo. Più dati vengono aggiunti al sistema e analizzati, più accurato diventa il suo modello di previsione.
Il ML identifica pattern e tendenze e considera variabili come stagionalità, attività promozionali e tendenze di mercato per una previsione più accurata della domanda futura. I responsabili della supply chain possonosfruttare il ML per prevedere la domanda con precisione e adeguare la loro strategia di supply chain. Questa capacità riduce il rischio di esaurimento di materie prime o di eccesso di magazzino ricambi, abbassa i costi e crea una supply chain agile e flessibile.
Tipi di machine learning
A seconda della soluzione software utilizzata, il ML si compone di due diversi approcci. Un tipo di ML è il supervised learning, che richiede agli utenti di inserire i parametri su come l’algoritmo dovrebbe analizzare i dati.
Questo è utile quando si devono considerare numerose variabili non prevedibili. Ad esempio, nel caso della gestione della supply chain, si possono considerare le risposte dei clienti ai questionari o gli impatti a lungo termine del clima sulla stagionalità. Il ML utilizzerebbe tecniche come la regressione lineare per definire un percorso di previsione.
Un altro tipo di machine learning è l’unsupervised learning. L’unsupervised learning è più adatto per set di dati prevedibili per cercare pattern meno evidenti e trarre le proprie conclusioni.
Il machine learning può aiutare le aziende a prevedere la domanda con precisione, evitando sorprese dovute a esaurimento di materie prime o fluttuazioni impreviste della domanda. Può anche aiutare i responsabili della supply chain a prendere decisioni proattive.
Non fatevi sorprendere dalla domanda
Quando la produzione è in gioco, non fatevi sorprendere dalla domanda. I vostri dati e le funzionalità avanzate di machine learning di Plex Supply Chain Planning Advanced Business Planning Software vi aiuteranno a eliminare gli errori e le sorprese che minacciano la vostra attività.
Invece di reagire, utilizzate il machine learning per gestire la vostra domanda e creare previsioni accurate che riflettano la reale visibilità della supply chain.
Contattateci per scoprire come il nostro software può aiutarvi.
Articoli correlati