Boom dei prezzi energetici? Penuria di materie prime?
Volatilità dei prezzi ? Intoppi logistici?
Le soluzioni di Machine Learning di Sapiens Analytics
permettono una gestione efficiente del magazzino,
riducono al minimo il rischio di indisponibilità del prodotto,
tagliano i costi degli acquisti e azzerano i surplus delle scorte .
Le previsioni basate sulle tradizionali strategie di gestione del magazzino non portano a risultati accurati. Gli analisti spesso devono regolare manualmente i loro acquisti a seconda della loro conoscenza ed esperienza.
Le soluzioni di intelligenza artificiale di Sapiens Analytics offrono modelli predittivi in grado di anticipare la disponibilità e i prezzi delle materie prime e dei componenti, permettono di prevedere con accuratezza le oscillazioni nei costi, aiutano il responsabile nella scelta del momento più opportuno per effettuare l'ordine di acquisto, utilizzando numerose variabili di riferimento.
In particolare Sapiens Analytics, permette di avere un quadro previsionale di disponibilità e prezzi delle materie prime attraverso il monitoraggio sia delle news macroeconomiche che ne influenzano i prezzi, sia dei mercati, con un controllo di tutti i principali indicatori (come Stocastico, MACD, RSI).
Le soluzioni Sapiens Analytics sono in grado di monitorare diversi fattori che determinano l’alta volatilità del mercato delle materie prime, quali l’offerta e la domanda di una commodity, le quotazioni borsistiche, i costi di trasporto, i movimenti delle valute, le condizioni meteo, etc.
Integrando i dati esterni con quelli interni all’azienda, andando indietro nel tempo, costruiamo un modello in grado di assicurarvi da subito forniture costanti.
Otterrete anche risparmi di gestione verificabili, che continueranno a migliorare grazie all'apprendimento automatico.
Per questo siamo la soluzione più efficace per definire le vostre strategie di approvvigionamento delle materie prime.
L'apprendimento automatico riduce i costi di magazzino di almeno il 10% rispetto ai metodi convenzionali.
Sapiens analytics offre un quadro previsionale in costante miglioramento che supporta l'azienda nella gestione degli acquisti.
Il Machine Learning utilizzato per la gestione del magazzino aiuta a calcolare in modo approfondito e accurato i parametri ottimali per ogni articolo eliminando i fattori di errore umano. Ciò si traduce in una maggiore precisione delle previsioni, diminuzione del rischio di indisponibilità delle merci, aumento del volume della domanda soddisfatta e soddisfazione del cliente. Inoltre, gli algoritmi di Machine Learning consentono di raggiungere l'equilibrio ottimale tra costi di magazzino minimi (rilascio di asset), perdite ridotte al minimo dovute all'indisponibilità di alcuni articoli e costi di ordinazione ridotti al minimo grazie a sconti per acquisti all'ingrosso.
Per mettere l'Intelligenza Artificiale all'opera nella gestione degli acquisti della tua impresa, è indispensabile prima definire il problema aziendale esistente prima di esplorare come l'IA può risolverlo.
Il mancato completamento di questo esercizio darà risultati inferiori rispetto al grande potenziale della A.I.
I seguenti esempi dimostrano il valore dell'intelligenza artificiale nell'aumentare l'efficienza dei processi e nel ridurre i costi.
1
Quali articoli devono essere ordinati e quanti?
A quale prezzo?
2
Qual è il momento ottimale per ordinare?
3
Qual è la quantità ottimale di inventario ?
4
Qual è il costo complessivo della gestione del magazzino?
