Machine Learning per una previsione ottimale della domanda
In che modo Machine Learning (ML) e Intelligenza Artificiale (AI) aiutano a migliorare la previsione della domanda
La previsione della domanda è uno dei processi chiave dell’Integrated Business Planning (IBP) e più specificamente all’interno del Sales, Inventory & Operations planning (S&OP). Ha un impatto diretto su attività aziendali critiche come la pianificazione finanziaria, la pianificazione della produzione, la pianificazione dei materiali e dell’inventario. Di conseguenza, migliorare la previsione della domanda e ridurre l’errore di previsione è diventato un imperativo strategico per le aziende indipendentemente dal settore. Tradizionalmente la previsione della domanda si ottiene utilizzando vari inputs diretti dalle vendite, dal marketing e metodi di previsione statistica. Con l’aumento dei livelli di complessità del prodotto e di volatilità del mercato, i metodi tradizionali faticano a tenere il passo con la crescita del volume di SKU. Applicando algoritmi di Machine Learning, le aziende sono ora in grado di trattare set di dati molto grandi in modo efficace e veloce.
Applicare il Machine Learning
In Digitalsoft, amiamo connettere e potenziare persone e aziende. Portiamo l’innovazione ad essere alla portata dei nostri clienti. ML&AI sono al centro della nostra piattaforma digitale, d-one.
La previsione statistica è il processo di previsione dei volumi futuri sulla base dei dati storici. I dati dipendono dal tempo e sono sequenziali. Gli stati storici di una serie temporale di dati vengono utilizzati per l’addestramento di un modello di previsione. Questo è utilizzabile con una domanda è stabile e con portafoglio di prodotti maturo. La previsione statistica utilizza il modello del passato per prevedere il futuro con eventi che si ripetono. Poiché questo processo richiede che l’utente controlli e applichi la giusta formula di previsione statistica tra le molte presenti, in situazioni complesse il tempo e la capacità di elaborazione diventano proibitivi. La domanda è più volatile ed è influenzata da vari fattori esterni. Per questo, le aziende hanno bisogno di una tecnologia più adatta a migliorare l’accuratezza delle previsioni.
Il Machine learning utilizza algoritmi matematici sofisticati per riconoscere automaticamente i modelli, acquisire i segnali della domanda e individuare relazioni complesse in set di dati di grandi dimensioni. Questi ultimi possono includere fonti di informazioni sia interne che esterne. Inoltre, l’algoritmo può apprendere e autocorreggersi alla velocità della luce, muovendosi rapidamente verso un risultato ottimale. Il machine learning affronta efficacemente i punti deboli dei modelli di previsione statistica tradizionali e migliora significativamente l’accuratezza della previsione.
Machine Learning con d-one
Consigliamo di seguire i seguenti passaggi durante l’applicazione del machine learning:
- Raccogliere dati storici di minimo 2 anni e dati in tempo reale da fonti interne ed esterne
- Curare il dato per rimuovere valori anomali, duplicati, ecc.
- Progettare funzionalità che soddisfino i bisogni specifici del business
- Selezionare modelli adatti al proprio portfolio di prodotti
- Continuare a valutare periodicamente quale modello adottare per identificare l’algoritmo che meglio si adatta alle necessità
- Rieducare il modello sulla base degli ultimi dati disponibili
- Applicare l’autoapprendimento tramite MAPE & BIAS così da migliorare l’accuratezza.
Non esistono algoritmi di previsione che siano adatti sempre e per tutti. d-one utilizza più algoritmi di ML che tengono conto di diversi fattori quali: obiettivi aziendali, disponibilità dei dati, qualità dei dati e altri fattori esterni.
