Inventory e Forecasting: l'AI per la trasformazione aziendale

L’Inventory Forecasting, ovvero la previsione accurata delle scorte a disposizione di un’azienda, ha un valore inestimabile, soprattutto in tempi in cui le supply chain e la domanda dei consumatori cambiano rapidamente. Per ottenere previsioni corrette è necessario un mix di analisi dei dati, esperienza nel settore e insight sui clienti. Per questo sempre di più si parla di aziende data driven, ovvero capaci di basare le proprie decisioni sui dati di cui sono in possesso. I dati oggi hanno un’importanza straordinaria e il digitale è l’ambiente in cui i dati vengono generati, raccolti, elaborati e utilizzati in modi sempre più complessi, grazie a dispositivi connessi, interazioni online, transazioni e molto altro.

Big data e intelligenza artificiale

Big data e intelligenza artificiale stanno trasformando il lavoro, e il boost offerto dall’AI nell’elaborazione di grandi quantitativi di dati e la produzione di un risultato misurabile che genera soluzioni e innovazioni significative, concedono al dato un valore ancora più concreto. Per avere però un’analisi che sia davvero solida e completa è necessario raccogliere non solo i dati online ma sfruttare anche l’enorme potenziale offerto dalla raccolta di quelli offline. Entrambi i tipi di dati hanno infatti caratteristiche peculiari e combinati offrono una visione completa e bilanciata delle dinamiche del mondo reale, conferendo un valore unico all’analisi:

I Dati Analogici raccolgono informazioni tramite interviste, focus group, compilazioni cartacee, registri storici: catturano l'elemento umano, con emozioni, sfumature e contesti che spesso sfuggono ai dati digitali
I Dati Digitali provenienti da fonti online come siti web, social media e sensori IoT, offrono un'istantanea delle tendenze e dei comportamenti in tempo reale.

La vera forza sta dunque nella sintesi e integrazione di questi due mondi: i dati analogici arricchiscono i dati digitali aggiungendo profondità emotiva e contestuale, mentre i dati digitali confermano e ampliano la portata dei dati analogici. Questo approccio sinergico, generando una quantità di informazioni sul comportamento dei clienti, sulle tendenze del mercato, sull'efficienza operativa e molto altro, massimizza il potenziale dei modelli di analisi predittiva e contribuisce all’ottimizzazione della business strategy aziendale.

Da anni, Altura Labs si impegna con grande effort nella ricerca e sfruttamento delle potenzialità offerte dai Big Data e dall'Intelligenza Artificiale, e impiega la grande capacità di analisi dati offerta da AI per estrarre informazioni rilevanti in vari settori. In questo contesto, nell’ottica di rispondere in maniera quanto più aderente e specifica ai needs dei clienti, si inserisce la nuova partnership di Altura Labs con Digitiamo, azienda leader di mercato specializzata in Intelligenza Artificiale, Software Development e personalizzazione delle soluzioni.

I vantaggi dell’Inventory Forecasting

L'ottimizzazione della supply chain, grazie all’analisi di dati all’interno di un sistema predittivo, è la svolta offerta da AI ad un’ampia gamma di settori - sia online che offline - in cui una precisa pianificazione del magazzino e una gestione efficiente delle risorse sono fondamentali per il successo aziendale (nella casistica troviamo i settori Vendite al dettaglio, Produzione, Logistica e Trasporti, Alimentare, Farmaceutico, Tecnologia Automotive, Abbigliamento, Elettronica di Consumo, Gestione Risorse Umane).

L'importanza dell'implementazione in questi campi di sistemi di Forecasting e Inventory Management sta nel fatto che, sfruttando l'Intelligenza Artificiale e i modelli di Machine Learning, dove i sistemi mirano a prendere decisioni informate basate sui dati, le aziende possono migliorare la capacità di prevedere la domanda (forecasting) e ottimizzare la gestione delle scorte (inventory management). Queste strategie avanzate basate su AI consentono alle aziende di avere una pianificazione più efficiente, la riduzione dei costi e la possibilità concreta di adattarsi alle esigenze del mercato, e favoriscono la loro trasformazione digitale necessaria per rimanere competitivi.

Strategie avanzate di Inventory Management: ottimizzazione ed efficienza

La supply chain, o catena di approvvigionamento, è un concetto chiave nell'ambito della gestione aziendale e logistica: si tratta di un processo end-to-end che coinvolge tutte le fasi necessarie per portare un prodotto o un servizio dal produttore al consumatore finale. All’interno di questa catena si inserisce, con un ruolo sempre più decisivo l’inventory management ovvero la gestione magazzino. Questa componente fondamentale implica il monitoraggio e la gestione delle quantità di prodotti in magazzino per evitare carenze o eccessi di scorte con l'obiettivo di mantenere l'equilibrio tra domanda e offerta. L’uso dell'intelligenza artificiale nella gestione inventario permette

Maggiore accuratezza nella previsione
Efficienza operativa
Riduzione dei costi
Customer satisfaction
Competitività nel proprio settore

Prerogative necessarie per posizionare le aziende per il successo in un mercato sempre più competitivo sia nel mondo online che in quello offline. La capacità di analisi avanzata e di apprendimento automatico dell’algoritmo AI rende infatti il sistema di monitoraggio delle scorte estremamente più agile ed efficiente poiché offre insight in tempo reale sui movimenti della merce e consente l’ottimizzazione delle diverse aree di gestione.

Altura Labs e Digitiamo sono aziende all'avanguardia nei settori del Data Science, del Business Design e del Software Engineering e condividono un approccio agile che integra il design thinking alle competenze matematiche. Grazie a questa collaborazione Altura Labs potenzierà ulteriormente l’area di consulenza strategica in ambito digitale offrendo un servizio altamente personalizzato e modellabile orientato a soluzioni di AI sempre più avanzate. Queste soluzioni consentiranno alle aziende di completare con successo il processo di trasformazione digitale necessario per affrontare le sfide del mercato moderno.

Algoritmi AI nella strategia di gestione magazzino

L'AI (Intelligenza Artificiale) risolve il problema dell'Inventory Management attraverso l'utilizzo di sistemi sofisticati che combinano algoritmi e tecniche avanzate. Alcuni dei sistemi AI utilizzati includono:

Algoritmi di Previsione: L'AI utilizza algoritmi di previsione per analizzare dati storici e prevedere la domanda futura. Questi algoritmi possono essere basati su modelli statistici, reti neurali artificiali o altre tecniche di machine learning.
Ottimizzazione degli Ordini: L'AI utilizza algoritmi di ottimizzazione per determinare le quantità ottimali di prodotti da ordinare in base a fattori come il costo dell'ordine, il lead time del fornitore e i costi di stoccaggio.
Gestione Dinamica delle Scorte: I sistemi AI monitorano costantemente le scorte in tempo reale e regolano i livelli delle scorte in base alle fluttuazioni della domanda e alle politiche di riordino.
Riconoscimento di Pattern: L'AI utilizza algoritmi di riconoscimento di pattern per identificare comportamenti e tendenze nei dati, aiutando a prevedere la domanda e a individuare anomalie.
Machine Learning e Deep Learning: Le reti neurali artificiali, le reti neurali convoluzionali e altri modelli di machine learning e deep learning vengono utilizzati per modellare relazioni complesse nei dati e migliorare la previsione.
Analisi Multivariata: L'AI sfrutta tecniche di analisi multivariata per esaminare le relazioni tra molte variabili e comprendere meglio come influiscono sulla gestione delle scorte.
Analisi dei Big Data: L'AI è in grado di gestire grandi quantità di dati, compresi dati non strutturati, provenienti da diverse fonti, per migliorare la precisione delle previsioni e ottimizzare la gestione delle scorte.
Automazione delle Decisioni: L'AI può automatizzare molte decisioni legate alla gestione delle scorte, consentendo un'efficienza operativa superiore.

L’implementazione di AI nell’Inventory Management di Carrefour: case e risultati, un successo targato Digitiamo

Con 1500 punti vendita solo in Italia Carrefour, è una catena di ipermercati che si posiziona tra le prime 5 in Europa, con negozi in circa 30 Paesi. La necessità che ha portato Carrefour a rivolgersi al Team Digitiamo è stata la gestione dei volumi legati al magazzino del canale e-commerce: essendo le loro scorte di prodotti condivise tra online e offline, si rendeva necessario prevenire e arginare le rotture di stock e gli sprechi andando anche a stimare con maggiore precisione gli acquisti dei clienti sull'e-commerce. L’algoritmo che Digitiamo ha sviluppato e messo a terra per Carrefour ha consentito di produrre esattamente queste cinque ottimizzazioni:

Migliorare la previsione delle scorte online e offline: La previsione accurata delle scorte è cruciale sia per i negozi fisici che per i negozi online. Grazie all'impiego dell'AI, è possibile analizzare dati storici e tendenze di mercato per anticipare con precisione le esigenze di inventario. Ciò significa che un'azienda può evitare di accumulare scorte eccessive o, al contrario, di rimanere senza prodotti, migliorando così l'efficienza operativa e la soddisfazione del cliente.
Garantire una fornitura affidabile per il canale e-commerce: In un ambiente online altamente competitivo, garantire una fornitura affidabile è essenziale. L'AI può monitorare costantemente la domanda dei clienti online e pianificare l'inventario in base a queste informazioni in tempo reale. Ciò significa che i negozi online possono evitare interruzioni nelle scorte e deludere i clienti, migliorando la fidelizzazione e la reputazione del marchio.
Minimizzare gli sprechi di prodotti freschi: La gestione degli inventari per prodotti freschi come alimenti o prodotti farmaceutici è complessa a causa della loro deperibilità. L'AI può analizzare la data di scadenza, la domanda storica e altre variabili per garantire che i prodotti freschi vengano utilizzati prima che scadano, riducendo così gli sprechi e migliorando la redditività.
Soddisfare la richiesta dei consumatori in modo tempestivo: I clienti oggi si aspettano una consegna veloce e un accesso immediato ai prodotti desiderati. L'AI può anticipare le tendenze di acquisto e assicurarsi che i prodotti siano pronti per la spedizione o disponibili nei punti vendita fisici quando i clienti ne hanno bisogno. Questo evita la perdita di vendite e migliora l'esperienza del cliente.
Considerare variabili come deperibilità, tempi di approvvigionamento e stagionalità: La gestione degli inventari non è solo una questione di quantità, ma anche di tempistica e tipologia di prodotto. L'AI tiene conto di variabili complesse come la deperibilità dei prodotti, i tempi di approvvigionamento da parte dei fornitori e la stagionalità delle vendite. Questo approccio basato su dati consente una pianificazione strategica molto più accurata.

Portando al cliente risultati significativi e misurabili:

+20% di accuratezza nella stima dell’inventario
-30% di tempo umano impiegato nella gestione del magazzino
Risparmio di costi operativi
Riduzione degli scarti di prodotto

In sintesi, l'implementazione di un Inventory Management avanzato non solo produce una maggiore efficienza operativa e una riduzione dei costi, ma si traduce anche in un aumento della soddisfazione dei clienti e dei profitti globali. Pertanto, gioca un ruolo fondamentale nella costruzione di un'azienda più solida e competitiva. La qualità e la quantità di dati disponibili influiscono direttamente sull'accuratezza delle previsioni, sulla gestione delle scorte e sull'efficienza operativa complessiva del sistema; la raccolta, l'analisi e l'utilizzo intelligente dei dati sono elementi fondamentali per il successo di queste soluzioni. Altura Labs da sempre pronta ad ascoltare e creare nuove strategie sfruttando la potenza del digitale insieme al nuovo partner Digitiamo, con il quale condivide il focus sulla personalizzazione e modulazione delle soluzioni, sono qui per offrirvi nuove opportunità per la gestione di Forecasting e Inventory Management disegnate sulle vostre necessità sfruttando la potenza di intelligenza artificiale e machine learning.