L'intelligenza Artificiale di beanTech prevede la domanda e aiuta a organizzare le scorte in magazzino

beanTech mette a disposizione delle aziende che necessitano di uno strumento previsionale per anticipare le esigenze di mercato, dimensionare le risorse produttive critiche, ottimizzare le scorte in magazzino in base all’andamento della domanda e gestire con maggiore efficienza il network distributivo, il nuovo strumento Demand Planning.

Si tratta in particolare di una tecnologia che permette di elaborare, analizzare, validare e condividere con le altre funzioni aziendali la domanda previsionale basata sui dati storici di vendita arricchiti da parametri e correlazioni proprie del business aziendale e del mercato di riferimento dell’azienda che lo utilizza.

Un motore algoritmico gestisce poi l’analisi dello storico e ottimizza la previsione della domanda. E non solo. L’algoritmo può essere inoltre istruito anche con informazioni esterne all’azienda, non provenienti dalle serie storiche, come ad esempio eventi esterni particolari: festività non ricorrenti, previsioni meteorologiche, chiusure Covid, indici di mercato, dati demografici e molto altro.



Il motore algoritmico è poi collegato ad un workflow collaborativo, ovvero un portale web che viene utilizzato dalle varie risorse interne che possono affinare le previsioni dell’algoritmo fino a convalidarle prima di elaborare la reportistica. Successivamente la soluzione emette una reportistica che può essere integrata con i dati provenienti da diverse fonti.

“Rispetto ad altri competitor la nostra soluzione è molto flessibile e si adatta a vari contesti di mercato. Si tratta, infatti, di una soluzione che si integra con strumenti già in possesso dal cliente ed è pensata per gestire in modo centralizzato il lavoro di diverse aree aziendali: dal marketing al sales, dalla produzione alla supply chain senza la necessità di creare un team di data analyst. Ci rivolgiamo principalmente ad aziende medio-grandi operanti nel mondo food e beverage, retail, manifatturiero, automotive, healthcare.” - spiega Dimitri Zornik, Business Analyst, Product Manager del demand Planning di beanTech.

“Il fatto di mettere in gara diversi algoritmi assicura una buona accuratezza previsionale. Più vengono allenati gli algoritmi, migliore è la risposta che viene data. È un processo estremamente complesso che l’utente finale non percepisce come tale, ma è necessario per assicurare la massima affidabilità delle previsioni.  ”aggiunge Dimitri Zornik.

“Nella nostra proposta, allo sviluppo e implementazione della soluzione applicativa avanzata si affianca un percorso concreto realizzato da consulenti Novalia in cui si comprendono a fondo le dinamiche del contesto e si progetta, insieme all’azienda, il processo futuro. È proprio in questo ambito, infatti, che risulta determinate creare le condizioni organizzative favorevoli per adottare internamente un cambio di prospettiva in grado di collocare il processo di demand planning al centro dei processi di pianificazione e poter rispondere alla complessità crescente delle Supply Chain.” - spiega Marco Battistutta, Partner presso Novalia.