Ottimizzare i processi e gestire le scorte con il Forecasting

Data
01 Set 2023
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Ottimizzare i processi e gestire le scorte con il Forecasting

Abraham Lincoln diceva: “Se potessimo sapere a priori dove siamo e dove stiamo tendendo, potremmo giudicare meglio cosa fare e come farlo.” Ecco il perché del forecasting! Da sempre desiderio recondito dell’essere umano, prevedere il futuro si rivela di grande importanza nell’ottica di un’efficiente pianificazione aziendale.

Nella moderna gestione del business, il forecasting (la traduzione può essere  “possibilità di interpretare le performance e le esigenze aziendali in divenire”) rientra sempre più frequentemente nelle attività di decision-making: il vantaggio competitivo di un’azienda si misura anche nella capacità di simulare situazioni future, interpretarle ed essere in grado di organizzarsi di conseguenza, valutando in anticipo le strategie più opportune e minimizzando le risorse impiegate. Metodi statistici e avanzati strumenti di analytics fanno sì che tutto possa essere oggetto di forecasting.

Forecast: il significato

Rimanendo ancorati alla realtà del business, l’utilizzo più immediato del forecasting riguarda le previsioni dei consumi. Basti pensare, a titolo esemplificativo, alla distribuzione in ambito farmaceutico, in cui si ha l’esigenza di ottimizzare il livello delle giacenze, garantendo al tempo stesso l’assenza di stockout (onde evitare la mancata disponibilità di farmaci critici). Alla base di un’analisi previsionale di questo tipo c’è un principio semplice: utilizzare le informazioni del passato come strumento per la simulazione del futuro. Più nel dettaglio, si assume che il modo in cui le situazioni si sono evolute fino ad oggi continui anche nel domani e si cercano particolari modelli (pattern) nei dati storici, con l’obiettivo di proiettarli in avanti nel tempo.

I vantaggi del fare forecasting

Gli aspetti positivi del forecasting sono molteplici e differenti a seconda del business in cui si opera. In linea generale, gli strumenti previsionali sono fondamentali per chi si occupa della gestione aziendale al fine di delineare strategie e prospettive a medio-lungo termine e capire quali di queste ha realmente senso intraprendere.

Di fatto, le previsioni aiutano a studiare il “potenziale”, quanto una certa decisione può impattare nel proprio business e quindi essere più sicuri sulle proprie scelte future, evitando il più possibile di incappare in incidenti di percorso non preventivati.

Selezionando informazioni determinate e circoscritte, vengono analizzati dati appropriati correlati successivamente a serie storiche in contesti specifici. Gli insights ottenuti potranno quindi essere presi in esame per la creazione di roadmap strategiche per lo sviluppo di svariate iniziative, tra cui quelle finalizzate all’aumento del vantaggio competitivo e la crescita aziendale. Vediamo insieme gli aspetti positivi più rilevanti del forecasting attraverso un veloce punto elenco:

  1. Pianificazione migliore: Il forecasting aiuta le organizzazioni a pianificare in modo più efficace le loro attività future. Le previsioni accurate consentono di allocare risorse in modo ottimale e di evitare sprechi.
  2. Riduzione dei costi: Con previsioni accurate, è possibile evitare scorte eccessive o carenze di materie prime, riducendo così i costi associati a stoccaggio e gestione degli inventari.
  3. Miglioramento della gestione della produzione: Nel settore manifatturiero, il forecasting aiuta a pianificare la produzione in modo da soddisfare la domanda prevista, riducendo così i tempi di inattività e aumentando l’efficienza.
  4. Ottimizzazione delle vendite e del marketing: Le previsioni consentono alle aziende di adattare le loro strategie di vendita e marketing in base alla previsione della domanda futura, aumentando le probabilità di successo delle iniziative di marketing.
  5. Miglioramento delle decisioni finanziarie: Il forecasting aiuta a prevedere le entrate e le spese future, consentendo alle aziende di prendere decisioni finanziarie più informate e di gestire il flusso di cassa in modo più efficiente.
  6. Gestione dei rischi: Le previsioni aiutano a identificare i potenziali rischi e le opportunità future, consentendo alle organizzazioni di prepararsi adeguatamente e di prendere misure per mitigare i rischi.
  7. Miglioramento della customer experience: Prevedere le esigenze dei clienti consente alle aziende di offrire un servizio migliore e più personalizzato, migliorando la soddisfazione del cliente e la fidelizzazione.
  8. Supporto alle decisioni strategiche: Le previsioni forniscono dati cruciali per la pianificazione strategica a lungo termine, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni informate sulla direzione futura.
  9. Competitività: Le aziende che utilizzano il forecasting in modo efficace possono reagire più rapidamente ai cambiamenti del mercato e mantenersi competitive.
  10. Sostenibilità: Una migliore previsione può aiutare a ridurre gli sprechi e l’impatto ambientale, contribuendo alla sostenibilità delle operazioni aziendali.
  11. Migliore contrattazione dei prezzi: Le previsioni consentono di poter definire contratti quadro a un prezzo più vantaggioso, in quanto l’azienda può acquistare la quantità esatta di cui ha bisogno.

Le 5 sfide principali di coloro che scelgono il forecasting

  1. Qualità e storicità dei dati. Da pochi anni le aziende hanno iniziato a percepire l’importanza dei dati e quanto sia fondamentale archiviarli per avere una base storica forte e di qualità
  2. Complessità dei modelli: In alcuni casi, la realtà può essere estremamente complessa, con molte variabili interconnesse che influenzano i risultati futuri. La creazione di modelli di previsione accurati in tali situazioni può essere molto difficile e richiede competenze analitiche avanzate.
  3. Eventi esterni imprevedibili: Eventi imprevisti, come crisi economiche, eventi meteorologici estremi o cambiamenti improvvisi nelle preferenze dei consumatori, possono influenzare notevolmente la precisione delle previsioni e talvolta anche stravolgerle.
  4. Risorse limitate: Le organizzazioni potrebbero non disporre delle risorse necessarie per implementare modelli di previsione avanzati o per acquisire e gestire grandi quantità di dati.
  5. Stagionalità e cicli non lineari: In molte industrie, i dati mostrano stagionalità e cicli non lineari che possono rendere complicato il processo di forecasting. Questi pattern richiedono spesso modelli complessi per essere catturati in modo accurato.

Affrontare queste sfide richiede una combinazione di competenze analitiche, strumenti tecnologici adeguati e una gestione attenta del processo di forecasting, tenendo sempre bene a mente che i sistemi digitali non sono infallibili ma possono esserci di grande aiuto per prendere delle decisioni.

Le fasi del forecasting

Il processo di forecasting comporta diverse fasi, che possono variare leggermente a seconda del settore e dell’obiettivo specifico. In linea generale i vari step da seguire sono i seguenti:

  1. Raccolta dei dati: La prima fase coinvolge la raccolta di dati storici pertinenti. Questi dati possono provenire da varie fonti, come vendite passate, dati finanziari, dati di produzione, dati di mercato e così via. È importante assicurarsi che i dati siano accurati e completi.
  2. Analisi dei dati storici: In questa fase, vengono analizzati i dati storici per identificare tendenze, stagionalità, cicli e pattern che possono influenzare le previsioni future. L’analisi dei dati è cruciale per comprendere il comportamento passato e poterlo utilizzare come base per le previsioni future.
  3. Selezione del metodo di forecasting: Ci sono diversi metodi di forecasting tra cui scegliere, tra cui metodi statistici, analisi delle serie storiche, modelli matematici, e l’uso di software di previsione avanzata. La scelta del metodo dipende dalla natura dei dati e dall’obiettivo del forecasting.
  4. Creazione del modello di previsione: In questa fase, viene sviluppato un modello di previsione basato sul metodo selezionato. Il modello utilizza i dati storici e le relazioni identificate durante l’analisi per stimare i valori futuri.
  5. Validazione del modello: È importante verificare l’accuratezza del modello di previsione. Questo può essere fatto utilizzando dati di test o confrontando le previsioni generate dal modello con i dati effettivi passati. Se il modello non è accurato, potrebbe essere necessario apportare modifiche o scegliere un metodo di forecasting diverso.
  6. Generazione delle previsioni future: Una volta che il modello è stato validato, è possibile utilizzarlo per generare previsioni future. Queste previsioni possono coprire un periodo di tempo specifico e possono essere presentate sotto forma di numeri o grafici.
  7. Monitoraggio e aggiornamento: Il forecasting non è un processo statico. È importante monitorare regolarmente le previsioni e confrontarle con i dati effettivi man mano che diventano disponibili. Se necessario, il modello di previsione può essere aggiornato per riflettere cambiamenti nelle condizioni del mercato o nei dati storici.
  8. Comunicazione delle previsioni: Le previsioni devono essere comunicate a tutte le parti interessate all’interno dell’organizzazione in modo che possano essere utilizzate per prendere decisioni informate. Una comunicazione chiara e trasparente delle previsioni è fondamentale.
  9. Utilizzo delle previsioni: Infine, le previsioni devono essere integrate nelle decisioni operative e strategiche dell’organizzazione. Possono essere utilizzate per pianificare la produzione integrandolo all’interno dei sistemi APS, gestire gli inventari, sviluppare strategie di vendita e marketing, e prendere altre decisioni aziendali.

Queste sono le fasi di base del processo di forecasting, ma è importante notare che possono esserci variazioni e adattamenti in base alle specifiche esigenze dell’organizzazione e dei settori in cui opera.

Differenze tra forecasting, budgeting e business plan

Forecasting e budgeting ruotano attorno a concetti molto simili: entrambi infatti si occupano di redigere KPI, numeri e strategie di business.

La differenza sostanziale sta nel momento di realizzo: essendo il budgeting basato sulle indicazioni delle spese da sostenere e dei possibili ricavi, il suo periodo di compilazione è l’anno precedente sull’anno successivo. Diversamente il forecasting si concentra sulle previsioni dell’anno in corso, analizzando i valori dell’anno appena passato e i tendenziali dell’anno corrente.

Il business plan è il documento che racchiude entrambi all’interno di un progetto imprenditoriale che comprende anche dettagli come obiettivi, strategie commerciali e di marketing, previsioni di mercati e finanziarie per aiutare l’area direzionale a condurre l’azienda.

Forecasting per il manifatturiero

Utilizzare il demand forecasting all’interno della supply chain del mondo manifatturiero migliora la pianificazione dell’approvvigionamento delle materie prime e dei cicli produttivi. Tutto ciò porta a un raggiungimento del mercato in minor tempo aumentando la qualità del prodotto percepita dal cliente finale.

Oggigiorno ci sono a disposizione soluzioni tecnologiche molto all’avanguardia in grado di combinare AI, machine learning e Industrial Iot, processando ingenti quantità di dati in poco tempo e mettendo a disposizione analisi e previsioni molto accurate utili a migliorare i processi di Operation management.

La soluzione proposta da beanTech

In tal senso, beanTech ha sviluppato una soluzione di Demand Planning che utilizza un motore previsionale proprietario, sviluppato con linguaggio R, software open source specifico per l’analisi statistica.

La soluzione è concepita e sviluppata all’interno di cluster Kubernetes, il che la rende facilmente scalabile in base alle esigenze computazionali dell’azienda e installabile in ambienti on-premise e Cloud (Azure, AWS, Google Cloud).

La soluzione, a supporto della qualità del risultato previsionale, dispone di ulteriori due moduli applicativi:

  • Una BI integrata (sviluppata con tecnologia Microsoft Power BI), che consente di analizzare la qualità della previsione prodotta dall’algoritmo e di approfondire, tramite analisi grafica e percorsi guidati, il dato contestuale e strettamente correlato alla previsione.
  • Un portale web, che consente agli utenti di controllare, validare o modificare l’output algoritmico, a diversi livelli gerarchici e da parte di diverse categorie di utenti.

La soluzione di Demand Planning può inoltre essere integrata con moduli aggiuntivi, quali Budget, Schede Costo e Anomaly Detection.

L’output del processo previsionale può essere utilizzato per alimentare l’MRP o l’APS del cliente, con l’obiettivo di:

  • Determinare la quantità di prodotti da produrre o acquistare.
  • Pianificare la produzione o gli acquisti in modo da soddisfare la domanda dei clienti in tempo.
  • Ottimizzare l’utilizzo delle risorse aziendali.
  • Definire contratti quadro di acquisto più vantaggiosi.

Ecco alcuni esempi di come la soluzione può essere utilizzata:

  • Un’azienda di abbigliamento può utilizzare la soluzione per prevedere la domanda di nuovi prodotti o per ottimizzare le scorte in base alle stagioni.
  • Un’azienda di produzione può utilizzare la soluzione per pianificare la produzione di componenti in base alla domanda dei clienti.
  • Un’azienda di logistica può utilizzare la soluzione per ottimizzare le rotte di consegna in base alle previsioni di domanda.

 

L'architettura della soluzione di forecasting di beanTech

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