Molte aziende, grandi e piccole, hanno difficoltà nel prevedere la domanda dei loro prodotti o servizi. Anche le organizzazioni più grandi, come Target e Walmart, che hanno a disposizione team di data scientist, hanno riscontrato problemi di eccesso di inventario a causa di una scarsa previsione della domanda.
In questo periodo di incertezza globale, molte aziende hanno adottato una mentalità “just-in-case” e si sono affidate a metodi di previsione obsoleti, basati su vecchi dati e conclusioni sbagliate derivate da problemi passati.
Tuttavia, nel 2023, non dovrebbe essere così difficile comprendere accuratamente la domanda, grazie all’intelligenza artificiale (AI). Anche se stiamo ancora combattendo le turbolenze post-pandemiche, l’AI ci offre alternative efficaci ai vecchi strumenti di previsione. Inoltre, non abbiamo bisogno di infinite risme di dati storici per accedere ai modelli necessari per prevedere la domanda in tempo reale.
Secondo McKinsey & Co., il rilevamento della domanda basato sull’intelligenza artificiale ha dimostrato di ridurre fino al 50% gli errori di inventario nella gestione della supply chain.
Le previsioni basate su metodi vecchi e inefficienti portano a malintesi e imprecisioni di massa. Questi errori limitano le previsioni di vendita, portando a correzioni eccessive nella pianificazione della capacità e nelle catene di approvvigionamento che sono errate fin dall’inizio.
I dati aziendali sono spesso intrappolati in silos e soluzioni walled-point che si sono evolute per compiti specifici nel corso di molti decenni. Sebbene i silo siano utili in molti scenari, se i confini tra di essi sono troppo rigidi e manca una comunicazione efficace, i silo avranno un impatto negativo sul business, esercitando una maggiore pressione sui processi.
L’intelligenza artificiale fa la differenza nella previsione della domanda, perché può estrarre dati da fonti diverse e utilizzare modelli in tempo reale per percepire la domanda anziché basarsi solo su eventi passati.
L’utilizzo di un sistema basato sull’intelligenza artificiale selezionerà i dati con timestamp e unirà rapidamente una visione globale della tua rete di supply chain. L’AI della catena di approvvigionamento elabora i migliori segnali dal rumore che viene costantemente generato dai tuoi disparati sistemi di dati e trasforma il frastuono in una canzone che puoi capire.
Inoltre, l’AI è superiore nell’analizzare e dare un senso ai dati in grandi quantità e non ha bisogno di molte informazioni per imparare. L’AI addestrata per le applicazioni del mondo reale intuisce già quali segnali di dati estrarre da un oceano di rumore, in modo da poter risolvere i bisogni prima che causino problemi.
Le aziende non hanno bisogno di sottoporsi a una costosa trasformazione digitale, integrazione di sistemi o progetto cloud o data lake per adottare strumenti basati sull’intelligenza artificiale e ottenere i risultati di cui hanno bisogno. Invece, possono utilizzare i dati esistenti per applicare l’intelligenza artificiale alla supply chain e al rifornimento predittivo per ottenere una maggiore precisione nella pianificazione della domanda. Questo porterà a maggiori vendite, profitti e produzione, il tutto in modo più sostenibile.
In sintesi, una maggiore precisione nella pianificazione della domanda si tradurrà in maggiori vendite e profitti. L’uso di metodi vecchi e inefficienti per la previsione della domanda porta a decisioni inefficaci, servizio clienti vago e, in ultima analisi, perdita di affari. L’intelligenza artificiale può trasformare la previsione in rilevamento della domanda, permettendo alle aziende di concentrarsi su ciò che è più probabile che accada in futuro piuttosto che basarsi solo su eventi passati.