Insights / Blog

Come il demand forecasting rende più competitivi nel Manufacturing

demand forecasting

Nel Manufacturing una larga parte delle decisioni – sicuramente quelle a maggior valore aggiunto – si basa sul demand forecasting, vale a dire sulla previsione delle richieste future. I risultati delle attività di demand forecasting, se precisi, validi e significativi, creano le condizioni per una produzione tempestiva ed efficace. Per questo motivo, le imprese investono in una serie di strumenti e metodologie che permettono di formulare una previsione della domanda sempre più accurata. 

Detto in altre parole: il demand forecasting gioca un ruolo importante nell’ottimizzazione dei processi produttivi. Questo significa che migliorare la capacità di previsione della domanda è fondamentale per essere più competitivi ed efficienti, riducendo al massimo gli sprechi – come eccessi di produzione e scorte – favorendo un approccio lean alla produzione e un saving efficiente. 

I decision maker in azienda avranno così una visibilità complessiva e puntuale della pianificazione della fabbrica e degli scenari di impatto che questa può avere sulle altre aree aziendali e sul business.  

Demand forecasting, trasformazione digitale, dati: nasce l’industria 4.0 

La relazione tra demand forecasting, produttività e risultati di business non è certo una novità degli ultimi anni. Se, però, in passato la previsione delle richieste di mercato si fondava sull’esperienza di chi era a capo dell’attività, oggi possiamo contare su tecniche previsionali oggettive, automatizzabili e data driven che dipendono in misura minore dalle intuizioni e dalle sensazioni personali.  

L’elemento di innovazione rispetto al passato, ancora più evidente nel caso del Manufacturing, è dato dalla possibilità di raccogliere, processare e gestire grandi quantità di dati. Non più soltanto dati storici provenienti da rilevazioni a posteriori – per esempio, relativi al comportamento dei consumatori o al ciclo di vita medio del prodotto – ma informazioni in tempo reale comunicate direttamente dai contesti di consumo e dalle linee degli stabilimenti (tra questi, dati generati automaticamente e, quindi, spesso in formato semi-strutturato). 

Questo tipo di analisi, a sua volta, è alimentato dalla grande mole di dati diffusi nel plant, quali sensori IoT (Internet of Things) distribuiti lungo i macchinari delle linee di produzione  

Grazie alla digitalizzazione – e a strumenti di analytics sempre più avanzati – è possibile estrarre dal flusso continuo di dati gli insight necessari a decidere in tempi rapidi le azioni – preventive e correttive, ordinarie e straordinarie – necessarie all’efficientamento dei processi. Il demand forecasting, in questo senso, è sempre meno soggetto a errori.  

La rivoluzione data-driven che potenzia il demand forecasting 

Abbiamo già spiegato in un nostro recente articolo come il boom dei dati degli ultimi anni abbia coinvolto a livello industriale anche il settore del Manufacturing. In particolare “l’avvento dell’IIoT (Industrial Internet of Things) ha generato una enorme mole di dati che sono ormai parte integrante delle catene di produzione” (per esempio, i dati provenienti da sensori contenuti nei macchinari che inviano segnali a intervalli regolari). 

Sfruttando queste preziose informazioni, il settore del Manufacturing rende più efficace il demand forecasting, con una ricaduta diretta positiva in termini di: 

  • ottimizzazione delle catene di produzione e delle reti di approvvigionamento; 
  • raggiungimento degli obiettivi organizzativi; 
  • tempestività nel soddisfare le richieste dei clienti; 
  • riduzione dei tempi del go to market. 

La soluzione: affidarsi a consulenti autorevoli 

Il demand forecasting può rendere più competitive le aziende del Manufacturing a patto che le imprese stesse si impegnino ad ampliare la cultura del dato all’interno dell’organizzazione e siano disposte ad investire su strumenti avanzati, anche di Intelligenza Artificiale (AI) e machine learning.  

Per godere dei vantaggi della trasformazione digitale, le organizzazioni devono conoscerne in profondità opportunità e problemi e per far questo hanno bisogno di affidarsi a consulenti autorevoli, che siano in grado di promuovere la produttività attraverso l’automazione e l’ottimizzazione dei processi aziendali. L’esperienza e la competenza di professionisti che da anni si occupano di tutti gli aspetti di questo processo, dalla fornitura di data platform, costituiscono una garanzia quando si tratta di scegliere le soluzioni tecnologiche migliori, le più adatte per ciascuna specifica esigenza

 

Blog
Manufacturing Analytics: cos’è e come impatta l’ottimizzazione dei costi

Manufacturing Analytics: cos’è e come impatta l’ottimizzazione dei costi

Il Manufacturing Analytics è l’ultima frontiera dell’evoluzione dell’industria manifatturiera, sempre spinta dalla necessità di rimanere...

Blog
Data analytics tool: i 4 fattori da considerare per sceglierlo

Data analytics tool: i 4 fattori da considerare per sceglierlo

I data analytics tool svolgono un ruolo fondamentale nel processo di analisi dei dati, ormai...