Rilevamento della domanda basato sull'IA: trasformazione della pianificazione e della previsione della catena di approvvigionamento
Scopri in che modo la tecnologia di rilevamento della domanda potrebbe preludere a un cambiamento positivo nelle previsioni della catena di approvvigionamento in questo report di Kearney e AWS.
Il potenziale trasformativo della tecnologia di rilevamento della domanda basata sull'IA sta rimodellando i processi di previsione e pianificazione della catena di approvvigionamento. Questo approccio innovativo sfrutta una vasta gamma di dati interni sulla catena di approvvigionamento e di dati sul mercato esterno per migliorare l'accuratezza delle previsioni, anche nell'ambito della continua volatilità del mercato.
Le aziende hanno sviluppato la resilienza nelle loro catene di approvvigionamento dopo la pandemia, spostando l'attenzione dall'adattamento reattivo alla pianificazione strategica proattiva. Tuttavia, l'attuale contesto di mercato, caratterizzato da fattori come la distribuzione omnicanale, l'evoluzione delle tendenze dei consumatori, eventi globali imprevisti e tensioni geopolitiche, rende complesso effettuare una previsione accurata.
In che modo il rilevamento della domanda differisce dalle previsioni tradizionali:
- Riconosce la necessità di un insieme più ricco di dati di approvvigionamento, attività di produzione, spedizioni, ordini, inventario e vendite che comprenda le complessità delle catene di approvvigionamento odierne.
- I dati vengono acquisiti, strutturati, integrati e condivisi quasi in tempo reale.
- I dati esterni sono sempre più importanti sia per la disponibilità che per la convalida dei dati.
- Utilizza l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML), guidati dall'intervento umano, per colmare le lacune di visibilità.
- Il rilevamento può creare previsioni precise a breve termine della domanda dei clienti su base giornaliera o addirittura oraria.
Rilevamento della domanda nella gestione della catena di approvvigionamento
Il rilevamento della domanda basato sull'intelligenza artificiale e il machine learning offre informazioni in tempo reale sui comportamenti dei clienti e sui potenziali risultati, affrontando efficacemente le complessità delle catene di approvvigionamento odierne. Il rilevamento della domanda si distingue dalle previsioni tradizionali per alcuni aspetti fondamentali: riconosce la necessità di un insieme più ricco di dati su approvvigionamento, attività di produzione, spedizioni, ordini, inventario e vendite, che comprenda le complessità delle catene di approvvigionamento odierne e la gamma di variabili che possono causare potenziali interruzioni. Questi dati vengono acquisiti, strutturati, integrati e condivisi quasi in tempo reale, fornendo per la prima volta una visione attuale, trasparente e dinamica della catena di approvvigionamento.
Attraverso l'integrazione di dati esterni provenienti da fornitori e venditori, la tecnologia di rilevamento della domanda non solo aumenta l'accuratezza delle previsioni, ma incoraggia anche la collaborazione nell'intero ecosistema della catena di approvvigionamento. Il rilevamento della domanda in una catena di approvvigionamento facilita il passaggio da relazioni tradizionalmente contraddittorie tra i partner della catena di approvvigionamento a sforzi più collaborativi, basati su obiettivi condivisi.
Anche i dati interni di altissima qualità, di per sé, non sono più sufficienti per arrivare a comprendere il futuro.
I dati esterni sono sempre più importanti, e non solo perché l'80 percento o più dei dati della catena di approvvigionamento odierna è generato esternamente, da fornitori, venditori, utenti finali e terze parti.
È importante anche per la convalida, poiché i dati storici interni recenti sono spesso corrotti a fini di previsione dagli impatti del COVID. Quando si tratta di rilevare la domanda nella catena di approvvigionamento, la storia non è più un indicatore utile del futuro.
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