L'alto costo di metodi di previsione obsoleti e inefficienti
Nonostante la natura soggetta a errori della creazione di previsioni tramite analisi manuale, cicli di pianificazione mensili statici e fogli di calcolo di livello consumer, molti team di pianificazione della domanda si attengono ancora ai loro metodi tradizionali. Perché? Perché il cambiamento è difficile. Richiede un investimento in nuove soluzioni e nuovi processi, nonché significativi sforzi di formazione e trasformazione culturale dei dipendenti.
Ma quando la volatilità e le interruzioni del mercato inducono i team di pianificazione a produrre una previsione imprecisa a causa dei loro metodi di previsione obsoleti e inefficienti, i costi sono incredibilmente elevati. Le conseguenze includono:
- Vendite perse e diminuzione della fedeltà dei consumatori a causa della carenza di prodotti
- I costi finanziari di ribassi, sprechi e scorte in eccesso
- Danni alle relazioni cruciali con i rivenditori
L'unica soluzione completa? Intelligenza artificiale
La verità è che la maggior parte dei team di pianificazione non è in grado di prendere in considerazione centinaia di fattori rilevanti e di arrivare a una previsione accurata in modo dinamico giornaliero o intraday. La portata, la profondità e il ritmo dell'analisi richiesta superano la cognizione umana e gli strumenti di livello consumer, e i dati storici di vendita sono diventati quasi privi di significato nel panorama odierno in rapida evoluzione.
Oggi le organizzazioni di successo stanno potenziando i loro team di pianificazione della domanda con soluzioni tecnologiche avanzate, lungimiranti e predittive basate sull'intelligenza artificiale (AI). Come si realizza questo?
- Alimentati dall'intelligenza artificiale, i moderni motori decisionali possono ingerire enormi volumi di dati in tempo reale da tutta la supply chain e da fonti esterne come notizie, meteo e social media e arrivare a previsioni ottimali in pochi secondi.
- Man mano che le condizioni cambiano, questi motori "sempre attivi" regolano dinamicamente le loro previsioni in tempo reale per riflettere i nuovi fattori di influenza. In modo invisibile e dietro le quinte, creano costantemente previsioni sempre più accurate, abilitate da funzionalità di intelligenza artificiale che apprendono e migliorano continuamente.
- Oltre a formulare raccomandazioni, i motori decisionali abilitati all'intelligenza artificiale supportano ulteriormente il processo decisionale creando e analizzando autonomamente centinaia di scenari, fornendo quindi informazioni dettagliate ai pianificatori.
L'intelligenza artificiale rappresenta il modo migliore per i team di pianificazione della domanda di tenere il passo con la natura dinamica dei mercati odierni e prendere decisioni ottimali. Ad esempio, poiché le nuove tariffe potrebbero seguire le elezioni presidenziali statunitensi del 5 novembre, molte aziende americane stanno bloccando i loro sforzi di produzione offshore, mentre altre aziende stanno accelerando i prodotti importati oltre confine. Le capacità probabilistiche dei software avanzati di pianificazione della domanda possono mostrare i probabili risultati di entrambe le strategie. Inoltre, l'analisi condotta dai motori di pianificazione della domanda può avere grandi implicazioni a monte, a valle e lungo la supply chain, se il team di pianificazione condivide questo tipo di previsioni.
