Foresight
Prevedi la domanda e anticipa le criticità in un mondo in continuo cambiamento. L'app dedicata a supply chain, demand planning, logistica, produtione e operations.
Sfida di Business
In che modo posso prevedere la domanda di un prodotto in maniera accurata?
… E se il mio prodotto è soggetto a variabili stagionali, ambientali, pandemiche e geopolitiche?
Come usare anche i dati esterni per ottimizzare il demand planning e i processi collegati?
Come posso recuperare efficienza senza perdere così tanto tempo a compilare fogli di calcolo?
Un’esigenza, una risposta efficace
Le aziende si trovano ad affrontare periodicamente il processo di pianificazione della domanda, connotato da una forte manualità e scarsa integrazione con i sistemi che devono alimentarne o riceverne le elaborazioni. Un processo soggetto a errori in cui spesso le previsioni si basano solo sull’esperienza e non sono supportate da un metodo scientifico e algoritmi.
Grazie all’Intelligenza Artificiale si può prevedere la domanda in maniera accurata evitando rotture di stock, e in modo armonizzato con le altre funzioni aziendali coinvolte. Foresight è l’applicazione che migliora il processo di previsione rendendo le stime più precise e minimizzando la manualità degli utenti.
Le unicità di Foresight
Consente di passare dalla previsione alla predizione: il futuro non può dipendere solo dal passato. Foresight è lo strumento che ti aiuta a predire l’imprevedibile in modo intelligente supportandoti nel lavoro quotidiano proprio come un assistente virtuale
Con Foresight puoi dimenticare il rischio di fornitura e le rotture di stock, quindi sia gli invenduti, sia gli sprechi di risorse e di denaro. Un vantaggio anche in termini di sostenibilità della produzione e dei processi.
Ambiti di applicazione
Manufacturing
Retail
Food
Fashion
GDO
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Processi
Supply Chain
Demand Planning
Logistica
Operations
Produzione
I benefici per chi ci ha scelto
I casi di successo
I casi di successo
Fashion
Un noto retailer italiano di moda ha più di 1000 punti vendita che ordinano da un campionario di migliaia di articoli.
La produzione attende il numero di pezzi per articolo/colore/taglia, e un ciclo di ordini dura oltre 45 giorni per coprire l’intero set di negozi in tutto il mondo. Questa azienda ha diversi brand, diverse stagioni, diverse uscite: più di 30 cicli di raccolta ordini in un anno.
Con Foresight ha ottenuto un miglioramento del 30% rispetto ai precedenti standard di accuratezza della previsione, e ha ristrutturato il processo con una riduzione del 40% del tempo speso in elaborazione manuale.
Azienda produttrice di componentistica
Un produttore di componenti di motori in ambito agricolo e industriale aveva la necessità di creare previsioni a livello di singolo prodotto, con possibilità di declinarle su singoli elementi della distinta base. Occorreva ridurre il lead time e migliorare la reattività e l’affidabilità delle consegne, e aumentare l’accuratezza della previsione della domanda, limitando la variabilità derivante dalle stime dalla forza commerciale.
L’obiettivo è stato raggiunto tramite l’uso di Foresight, con una riduzione del 50% di effort manuale, previsioni più accurate del 70% e l’effettiva riduzione del lead time.
L’obiettivo è stato raggiunto tramite l’uso di Foresight, con una riduzione del 50% di effort manuale, previsioni più accurate del 70% e l’effettiva riduzione del lead time.
Food
Il retailer di surgelati in questione deve confrontarsi con un mercato fortemente soggetto alle variazioni legate a stagionalità e trend gastronomici.
L’attività di forecasting è sia dedicata ai buyer (sell-in), sia ai punti vendita (sell-out). La necessità di acquisto è legata a periodi molto limitati (es.: il pescato), e le previsioni sono orientate agli acquisti centrali e alla declinazione delle previsioni per singolo punto di vendita.
L’adozione di Foresight ha portato a un aumento di precisione nelle previsioni del 30%, il rispetto dei tempi di consegna, e l’automazione delle attività di previsione su numeri di serie altrimenti ingestibili.
L’attività di forecasting è sia dedicata ai buyer (sell-in), sia ai punti vendita (sell-out). La necessità di acquisto è legata a periodi molto limitati (es.: il pescato), e le previsioni sono orientate agli acquisti centrali e alla declinazione delle previsioni per singolo punto di vendita.
L’adozione di Foresight ha portato a un aumento di precisione nelle previsioni del 30%, il rispetto dei tempi di consegna, e l’automazione delle attività di previsione su numeri di serie altrimenti ingestibili.