Rilevamento della domanda basato sull'intelligenza artificiale: trasformazione della pianificazione e della previsione della catena di approvvigionamento

Scopri in che modo la tecnologia di rilevamento della domanda può migliorare le previsioni della catena di approvvigionamento in questo report di Kearney e AWS.

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Tecnologia della catena di approvvigionamento con rilevamento della domanda basata sull'intelligenza artificiale

Le aziende hanno sviluppato la resilienza nelle loro catene di approvvigionamento dopo la pandemia, spostando l'attenzione dall'adattamento reattivo alla pianificazione strategica proattiva. Tuttavia, il mercato odierno, con fattori come la molteplicità dei canali di vendita, l'evoluzione delle tendenze dei consumatori, eventi globali inaspettati e tensioni politiche, rende le previsioni accurate incredibilmente difficili.

Il potenziale trasformativo della tecnologia di rilevamento della domanda basata sull'intelligenza artificiale sta rimodellando i processi di previsione e pianificazione della catena di approvvigionamento. Questo approccio innovativo sfrutta una vasta gamma di dati interni sulla catena di approvvigionamento e di dati sul mercato esterno per migliorare l'accuratezza delle previsioni, anche nell'ambito della continua volatilità del mercato.

Tecnologia della catena di approvvigionamento con rilevamento della domanda basata sull'intelligenza artificiale

In che modo il rilevamento della domanda differisce dalle previsioni tradizionali:

  • Riconosce la necessità di un insieme più ricco di dati di approvvigionamento, attività di produzione, spedizioni, ordini, inventario e vendite che comprenda le complessità delle catene di approvvigionamento odierne.
  • I dati vengono acquisiti, strutturati, integrati e condivisi quasi in tempo reale.
  • I dati esterni sono sempre più importanti sia per la disponibilità che per la convalida dei dati.
  • Utilizza l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML), guidati dall'intervento umano, per colmare le lacune di visibilità.
  • Le soluzioni di rilevamento della domanda possono creare previsioni precise a breve termine della domanda dei clienti su base giornaliera o addirittura oraria.

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Ebook In che modo il rilevamento della domanda differisce dalle previsioni tradizionali

Rilevamento della domanda nella gestione della catena di approvvigionamento

Il rilevamento della domanda basato sull'intelligenza artificiale e il machine learning offre informazioni in tempo reale sui comportamenti dei clienti e sui potenziali risultati, affrontando efficacemente le molteplici complessità delle catene di approvvigionamento odierne. Acquisendo, strutturando e condividendo i dati quasi in tempo reale, fornisce una visione attuale, trasparente e dinamica della catena di approvvigionamento. Crea inoltre un passaggio da relazioni tradizionalmente contraddittorie tra i partner della catena di approvvigionamento ad un lavoro più collaborativo, basato su obiettivi condivisi.

Attraverso l'integrazione di dati esterni provenienti da fornitori e venditori, la tecnologia di rilevamento della domanda non solo aumenta l'accuratezza delle previsioni, ma incoraggia anche la collaborazione nell'intero ecosistema della catena di approvvigionamento.

Rilevamento della domanda nella gestione della catena di approvvigionamento

“Anche i dati interni di altissima qualità, di per sé, non sono più sufficienti per arrivare a comprendere il futuro”.

I dati esterni sono sempre più importanti

E non solo perché l'80 percento o più dei dati della catena di approvvigionamento odierna è generato esternamente, da fornitori, venditori, utenti finali e terze parti. È importante anche per la convalida, poiché i dati storici interni recenti sono spesso danneggiati a fini di previsione dagli impatti del COVID. Quando si tratta di rilevamento della domanda nella catena di approvvigionamento, la storia non è più un utile indicatore del futuro. Scopri di più

Rilevamento della domanda nelle operazioni della catena di approvvigionamento

Il rilevamento della domanda è un metodo di previsione avanzato che utilizza dati in tempo reale, machine learning e analisi per ridurre gli errori di previsione e prevedere meglio la domanda dei clienti. A differenza delle previsioni tradizionali, che si basano in larga misura su dati storici, il rilevamento della domanda cattura i segnali della domanda attuale per fornire previsioni più accurate e reattive

Il rilevamento della domanda integra una vasta gamma di origini dati, tra cui dati di vendita interni, livelli di inventario e fattori esterni come le tendenze del mercato e il sentiment sui social media. Sfruttando il rilevamento della domanda basato sull'intelligenza artificiale, le aziende possono analizzare questi dati quasi in tempo reale. Gli algoritmi di machine learning sono in grado di rilevare modelli e correlazioni che potrebbero sfuggire ai metodi convenzionali, consentendo alle aziende di modificare le proprie strategie di catena di approvvigionamento quasi immediatamente.

Sebbene sia il rilevamento della domanda che la previsione della domanda possano aiutare a prevedere la domanda futura, differiscono notevolmente in termini di approccio e precisione. La previsione tradizionale della domanda si basa su dati storici e generalmente presuppone la continuazione dei modelli passati. Il rilevamento della domanda si concentra sul presente, utilizzando i dati attuali per cogliere i cambiamenti immediati del mercato. Ciò rende il rilevamento della domanda più agile e più adatto ai mercati moderni e frenetici.

La pianificazione della domanda implica la previsione della domanda, l'allineamento dei livelli di inventario e la pianificazione della produzione per soddisfare le esigenze dei clienti. Il rilevamento della domanda è essenzialmente una componente di questo processo, che fornisce dati e approfondimenti in tempo reale che rendono la pianificazione della domanda più accurata ed efficiente. L'integrazione di soluzioni di rilevamento della domanda nella pianificazione della domanda consente alle aziende di reagire rapidamente ai cambiamenti, riducendo le situazioni di esaurimento ed eccedenza delle scorte.

L'integrazione del rilevamento della domanda nelle operazioni della catena di approvvigionamento può migliorare significativamente l'accuratezza delle previsioni, la gestione dell'inventario e la soddisfazione dei clienti. Ad esempio, le aziende che hanno adottato software di rilevamento della domanda segnalano una riduzione dei livelli di inventario e un aumento dei livelli di servizio, con un impatto diretto sui profitti.

Per scoprire in che modo il rilevamento della domanda può rivoluzionare le previsioni della catena di approvvigionamento, scarica il nostro ebook, Signals Amid the Noise. In questo ebook si approfondiscono il concetto di rilevamento della domanda, casi di studio reali e strategie attuabili che puoi utilizzare per implementare il rilevamento della domanda nella tua organizzazione.

Adottando il rilevamento della domanda, le aziende possono affrontare le complessità delle moderne catene di approvvigionamento con maggiore sicurezza e agilità. Non lasciarti frenare da metodi di previsione obsoleti: scopri come gli strumenti di rilevamento della domanda possono fornire la chiarezza di cui hai bisogno in un mondo imprevedibile.

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