Previsioni avanzate per la riduzione dei costi di inventario

Nell'odierno ambiente di business competitivo, una gestione efficiente dell'inventario rappresenta un fattore strategico chiave per ridurre i costi e aumentare la soddisfazione del cliente. Uno dei modi più efficaci per raggiungere questo obiettivo è attraverso previsioni avanzate.

Il Caso delle Previsioni Avanzate

Il caso delle Previsioni Avanzate è convincente. Si tratta di un approccio strategico che sfrutta tecnologie e metodologie all'avanguardia per prevedere tendenze e comportamenti futuri, consentendo alle imprese di prendere decisioni informate e ottimizzare le loro operazioni.

Le statistiche costituiscono la colonna vertebrale di qualsiasi modello di previsione. Tuttavia, le previsioni avanzate vanno oltre i metodi statistici tradizionali. Impiegano tecniche statistiche complesse come l'analisi multivariata, l'inferenza bayesiana e le simulazioni di Monte Carlo. Queste tecniche consentono una comprensione più sfumata dei dati, tenendo conto di molteplici variabili e delle loro interdipendenze.

L'analisi avanzata è un altro pilastro delle previsioni avanzate. Coinvolge l'uso di algoritmi sofisticati che possono imparare dai dati, identificare modelli e fare previsioni. L'apprendimento automatico, una sottocategoria dell'analisi avanzata, consente ai modelli di migliorare la loro accuratezza nel tempo, imparando dai loro errori e affinando le loro previsioni.

I modelli di big data sono fondamentali per le previsioni avanzate. L'avvento del big data ha fornito alle imprese una ricchezza di informazioni. Le previsioni avanzate sfruttano questi dati, utilizzando modelli di big data per elaborare e analizzare grandi e diversificati dataset. Questi modelli possono gestire dati strutturati e non strutturati, fornendo una visione più olistica dei fattori che influenzano le tendenze future.

L'intelligenza artificiale (AI) ha rivoluzionato le previsioni. Gli algoritmi di AI, come le reti neurali e i modelli di deep learning, possono modellare relazioni complesse e non lineari che i metodi statistici tradizionali non possono. Possono adattarsi a nuovi dati e a condizioni in cambiamento, rendendoli particolarmente utili per le previsioni in ambienti dinamici e incerti.

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I benefici delle previsioni avanzate sono evidenti. Secondo uno studio di McKinsey, abilitare previsioni avanzate basate sui fattori sottostanti della domanda piuttosto che sui risultati passati, migliora l'accuratezza delle previsioni del 10 al 20 percento. Ciò si traduce in una potenziale riduzione dei costi di inventario del 5 percento e in un aumento delle entrate del 2 al 3 percento (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

Questi vantaggi sottolineano il valore della previsione avanzata nel panorama aziendale guidato dai dati di oggi. Sfruttando la statistica, l'analisi avanzata, i modelli di big data e l'IA, le aziende possono non solo prevedere il futuro ma anche plasmarlo.

Studio di caso: IKEA e la previsione predittiva basata sull'IA

IKEA, un gigante del retail globale, ha sviluppato uno strumento avanzato che migliora significativamente l'accuratezza delle sue previsioni di domanda. Questo strumento, noto come "Demand Sensing", utilizza l'intelligenza artificiale e sfrutta sia i dati esistenti che quelli nuovi per offrire previsioni estremamente accurate.

Prima dell'implementazione di Demand Sensing, IKEA ha affrontato sfide come la sovrascorta o la sotto scorta, opportunità di ricavo perse e l'allocazione inefficiente delle risorse. Questi problemi erano particolarmente significativi data la scala delle operazioni di IKEA, che coinvolgono la stima dei prodotti necessari per oltre 450 negozi IKEA e piattaforme di e-commerce in 54 mercati.

L'implementazione del sistema di analisi predittiva basato sull'IA ha portato a un significativo miglioramento nell'accuratezza delle previsioni di vendita e a una riduzione degli errori di previsione. Il sistema può utilizzare fino a 200 fonti di dati per ogni prodotto per calcolare le previsioni e prevedere la domanda futura in modo più intelligente ed efficace. I fattori influenti considerati dal sistema includono le preferenze di acquisto durante i festival, l'influenza dei cambiamenti stagionali sui modelli di acquisto e le previsioni meteorologiche.

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I risultati sono stati impressionanti. Con lo strumento Demand Sensing, IKEA ha raggiunto un livello di previsioni accettate vicino al 98%, con solo il 2% corretto. Questo rappresenta un miglioramento significativo rispetto al precedente 92% di previsioni accettate e 8% corrette.

L'implementazione dell'IA nella catena di approvvigionamento di IKEA attraverso lo strumento Demand Sensing dimostra il potere trasformativo dei sistemi di previsione avanzati nel migliorare l'efficienza operativa e la soddisfazione del cliente.

Elementi dei Costi di Inventario che Sono Ridotti Attraverso la Previsione Avanzata

La previsione avanzata riduce principalmente due elementi dei costi di inventario (figura 1):

Costi di Detenzione e Costi di Stockout

1. Costi di Detenzione I costi di detenzione, noti anche come costi di mantenimento, sono i costi associati alla conservazione dell'inventario invenduto. Questi costi possono essere significativi e includono diversi componenti:

Costi di Stoccaggio: Questo include il costo dello spazio di magazzino, delle utenze e della sicurezza. Più inventario ha un'azienda, più spazio necessita per immagazzinarlo.

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Assicurazioni e Tasse: Le aziende devono assicurare il loro inventario contro perdite o danni. Potrebbero anche dover pagare tasse sul loro inventario, a seconda delle normative locali.

Deprezzamento: Col tempo, alcuni tipi di inventario possono perdere valore. Questo è particolarmente vero per beni deperibili, articoli stagionali o prodotti con un ciclo di vita breve.

Costo Opportunità: Il denaro immobilizzato in inventario avrebbe potuto essere utilizzato per altri scopi, come investire in nuove opportunità di business o ridurre il debito. Questo è noto come costo opportunità del mantenimento dell'inventario.

Sul bilancio, i costi di detenzione appaiono tipicamente sotto la voce Inventari nella sezione delle Attività Correnti. Tuttavia, alcuni componenti dei costi di detenzione (come il deprezzamento, le assicurazioni e le tasse) possono apparire sotto diverse voci, come le Spese.

2. Costi di Stockout: I costi di stockout si verificano quando un'azienda esaurisce un particolare articolo e non può soddisfare la domanda del cliente. Questi costi possono essere diretti o indiretti:

Vendite Perse: Se i clienti non riescono a trovare i prodotti che desiderano, potrebbero decidere di fare acquisti altrove, portando a vendite perse.

Insoddisfazione del Cliente: Le mancanze di stock possono portare a insoddisfazione dei clienti e danneggiare la reputazione di un'azienda. Col tempo, ciò può risultare in una perdita di fedeltà dei clienti e una diminuzione delle vendite.

Costi di Spedizione Accelerata: In alcuni casi, un'azienda può scegliere di accelerare la spedizione a proprie spese per soddisfare un ordine del cliente ed evitare una mancanza di stock.

I costi di stockout non appaiono tipicamente direttamente in un bilancio. Tuttavia, possono influenzare indirettamente diverse aree dei rendiconti finanziari. Ad esempio, frequenti mancanze di stock possono portare a una diminuzione del Ricavo delle Vendite. Col tempo, ciò potrebbe impattare sul Reddito Netto e sul patrimonio complessivo dell'azienda.

Sistemi di previsione avanzati possono aiutare le aziende a ottimizzare i livelli di inventario, riducendo sia i costi di mantenimento che quelli di stockout. Prevedendo accuratamente la domanda, le aziende possono assicurarsi di avere la giusta quantità di inventario - né troppo, né troppo poco. Ciò può portare a risparmi sui costi, aumento delle vendite e miglioramento della soddisfazione del cliente.

Implementazione della Previsione Avanzata

L'implementazione della previsione avanzata comporta 5 passaggi (figura 2):

1. Raccolta Dati: Il primo passo nell'implementazione di previsioni avanzate è raccogliere dati storici di vendita, insieme ad altri dati rilevanti come attività promozionali, indicatori economici e tendenze di mercato. Con l'avvento del big data, le aziende possono ora raccogliere ed elaborare enormi quantità di dati in tempo reale. Questi dati possono provenire da varie fonti come registrazioni di transazioni, interazioni con i clienti, social media e database esterni. I dati raccolti vengono poi puliti e trasformati in un formato adatto per l'analisi.

2. Selezione del Modello: Il passo successivo è scegliere un modello di previsione che si adatti alle esigenze della tua azienda. Questo potrebbe essere un modello di serie temporali, un modello di machine learning o una combinazione di entrambi. I modelli di serie temporali sono tecniche statistiche che analizzano i dati raccolti nel tempo per identificare tendenze e modelli. D'altra parte, i modelli di machine learning utilizzano algoritmi per imparare dai dati e fare previsioni o decisioni. L'intelligenza artificiale (AI) può essere utilizzata per automatizzare il processo di selezione del modello, scegliendo il modello più appropriato in base alle caratteristiche dei dati.

3. Addestramento del Modello: Una volta selezionato un modello, è necessario addestrarlo utilizzando i dati storici. Questo comporta l'aggiustamento dei parametri del modello per minimizzare la differenza tra le previsioni del modello e i valori osservati effettivi. Tecniche avanzate di analisi possono essere utilizzate per ottimizzare questo processo, garantendo che il modello catturi accuratamente i modelli sottostanti nei dati.

4. Previsione: Dopo che il modello è stato addestrato, può essere utilizzato per generare previsioni per periodi futuri. Qui entra in gioco il sensing della domanda. Il sensing della domanda è un metodo che utilizza l'apprendimento automatico e l'IA per analizzare i dati attuali e prevedere la domanda futura. Va oltre i metodi tradizionali di previsione incorporando dati in tempo reale e previsioni a breve termine per creare previsioni più accurate e tempestive.

5. Revisione e Aggiustamento: L'ultimo passo è quello di rivedere regolarmente l'accuratezza delle tue previsioni e aggiustare il tuo modello secondo necessità. Questo è un processo continuo, poiché l'accuratezza delle previsioni può cambiare nel tempo a causa di cambiamenti nelle condizioni di mercato, nel comportamento dei clienti e in altri fattori. L'analisi avanzata può essere utilizzata per monitorare le prestazioni del modello di previsione e aggiustarlo secondo necessità.

Seguendo questi passaggi e sfruttando modelli di big data, intelligenza artificiale, analisi avanzate e rilevamento della domanda, le imprese possono implementare sistemi di previsione avanzati che migliorano l'efficienza operativa, riducono i costi e aumentano la soddisfazione del cliente. Questi sistemi forniscono alle imprese le intuizioni necessarie per prendere decisioni informate e mantenere un vantaggio sulla concorrenza.

Conclusione

La previsione avanzata, sfruttando tecnologie e metodologie all'avanguardia, è emersa come uno strumento potente per le imprese per ottimizzare la gestione dell'inventario, riducendo così i costi e aumentando la soddisfazione del cliente. Impiegando tecniche statistiche complesse, analisi avanzate, modelli di big data e intelligenza artificiale, la previsione avanzata supera i metodi tradizionali, consentendo alle imprese di prevedere tendenze e comportamenti futuri con maggiore accuratezza.

Il caso dell'implementazione da parte di IKEA dello strumento basato sull'IA "Rilevamento della Domanda" esemplifica il potere trasformativo della previsione avanzata. Ha portato a significativi miglioramenti nell'accuratezza delle previsioni di vendita, ridotto gli errori di previsione e ottimizzato i livelli di inventario, dimostrando il potenziale di tali sistemi nel migliorare l'efficienza operativa e la soddisfazione del cliente.

La previsione avanzata riduce principalmente due elementi dei costi di inventario: i costi di detenzione e i costi di stockout. Prevedendo accuratamente la domanda, le imprese possono garantire livelli ottimali di inventario, portando a risparmi sui costi, aumento delle vendite e miglioramento della soddisfazione del cliente.

L'implementazione della previsione avanzata comporta passaggi come la raccolta dei dati, la selezione del modello, l'addestramento del modello, la previsione e la revisione regolare e l'aggiustamento del modello. Seguendo questi passaggi e sfruttando modelli di big data, intelligenza artificiale, analisi avanzate e rilevamento della domanda, le aziende possono implementare sistemi di previsione avanzata che forniscono loro le intuizioni necessarie per prendere decisioni informate e rimanere avanti rispetto alla concorrenza.

La previsione avanzata è un approccio strategico che non solo permette alle aziende di prevedere il futuro ma anche di plasmarlo, portando ad un aumento della redditività e della competitività nel panorama aziendale guidato dai dati di oggi.