La A.I. all'opera

Acquisti e Magazzino

Boom dei prezzi energetici? Penuria di materie prime?

Volatilità dei prezzi ? Intoppi logistici?

Le soluzioni on-demand 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 .

Prevedere i costi delle materie prime

Acquisti

Controllare l'oscillazione dei prezzi

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).

Prevedere la disponibilità delle materie prime

Stabilità delle forniture

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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.

Ottimizzazione del magazzino

Controllare la variabilità della domanda e non solo.

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.

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Vuoi tagliare i costi degli acquisti e minimizzare i rischi?

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I rischi di una cattiva gestione di magazzino

Scopri la storia di un nostro cliente.

Leggi il come l'Intelligenza Artificiale ha aiutato un importante Produttore di Panificati per sincronizzare gli acquisti e la produzione con le vendite effettive.

Innova con noi

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.

Quali articoli devono essere ordinati e quanti?

A quale prezzo?

Qual è il momento ottimale per ordinare?

Qual è la quantità ottimale di inventario ?

Qual è il costo complessivo della gestione del magazzino?

Dati di partenza

La chiave per una corretta gestione del magazzino è una soluzione avanzata di Machine Learning, basata su dati aziendali arricchiti, interni ed esterni.

I parametri per prevedere la domanda degli articoli per il magazzino vengono selezionati automaticamente sulla base di dati aziendali unici. Nelle condizioni ottimali, dovrebbero essere analizzati i dati storici dei 3 anni precedenti. Questi andranno poi utilizzati come set di dati per la costruzione del modello di Machine Learning, al fine di identificare eventuali stagionalità e fare previsioni accurate.

Ottimizzazione del magazzino

Le fasi

ANALISI DEI DATI

Analisi delle vendite, analisi delle cancellazioni, analisi delle rotte di consegna, identificazione dei fattori stagionali e delle tendenze, analisi dei casi di carenza, identificazione dell’aumento di stock in magazzino, identificazione dei modelli di correlazione dei dati, rilevamento dei casi anomali

SVILUPPO DEL MODELLO DI SUGGERIMENTO

Sviluppo di un modello di ottimizzazione che minimizza i costi di magazzino suggerendo il valore necessario degli ordini e dei fornitori appropriati

SVILUPPO DI MODELLI PREDITTIVI

Previsione della domanda, tempi di spedizione, livello di offerta assicurativa e altri fattori legati alla probabilità che hanno un impatto significativo sui costi di stoccaggio

IMPLEMENTAZIONE

Sviluppo dell'interfaccia utente e/o integrazione con sistemi correlati per l'invio dei risultati della modellazione

I vantaggi del Machine Learning

Sviluppo di modelli predittivi

Gestione convenzionale

La formula per stimare periodi e provenienze degli ordini è creata da un essere umano.

La formula si basa sui dati aziendali delle imprese, anche risalenti a decenni fa.

La struttura della formula è rigida: non tiene conto delle specifiche aziendali del cliente e non viene modificata quando il mercato si evolve.

La formula è la stessa per tutti i tipi di articoli del magazzino.

Gestione ottimizzata da AI

La formula per stimare periodi e provenienze degli ordini è creata da algoritmi di ML.

La formula si basa sui dati generalizzati del cliente degli ultimi 2-5 anni.

La struttura della formula viene definita durante il processo di apprendimento del modello sui dati del cliente, ed è modificata se il mercato cambia.