Previsioni di vendita, come sfruttare gli analytics nella manifattura

La raccolta e l’analisi dei dati sono cruciali per le aziende del manufacturing, non solo per governare in modo efficiente tutti i processi, ma anche per ciò che riguarda l’organizzazione della produzione (e dei suoi volumi) sulla base delle stime di quelli che saranno i cambiamenti della domanda.

L’aspetto inerente al demand forecasting non è infatti di semplice gestione considerando i numerosi fattori che possono incidere sulla domanda, come la carenza di una materia prima, i cambiamenti nei rapporti di mercato o le interruzioni improvvise alla catena di fornitura.

Per questo, è essenziale dotarsi di soluzioni capaci di elaborare i dati a 360 gradi e restituire degli insight chiave per previsioni di vendita il più accurate possibili. Gli algoritmi di data analytics sono un tassello fondamentale di questo processo poiché consentono, a partire dall’analisi e la storicizzazione dei dati raccolti, di migliorare le previsioni inerenti i cambiamenti della domanda e, quindi, delle vendite.  

Previsioni di vendita, cresce l'adozione degli analytics nel manufacturing 

Le soluzioni di data analytics sono strumenti basati su algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning che permettono di trasformare i dati raccolti – provenienti dagli oggetti connessi all’interno dell’azienda o dai processi che avvengono lungo la supply chain – in informazioni e insight utili alla strategia di business.

Queste informazioni abilitano non solo una maggior trasparenza su tutto quello che accade all’interno dell’azienda e lungo la catena di fornitura, ma permettono anche di efficientare tutti i processi secondo logiche “fact-based”.

E le aziende sembrano aver compreso l’importanza strategica di questi strumenti: nel 2022, infatti, l’adozione di soluzioni che abilitano la raccolta e l’analisi dei dati ha rappresentato tre quarti della spesa delle aziende manifatturiere. A sottolinearlo sono i dati dell’Osservatorio Transizione Industria 4.0 che evidenziano una spesa di 2,4 miliardi di euro per soluzioni di Industrial Internet of Things (il 60% della spesa totale) e di 685 milioni (pari al 17% del totale) per soluzioni di Industrial Analytics. 

Previsioni di vendita nel manufacturing: come sfruttare gli analytics 

Per le aziende del manufacturing, gli algoritmi di analytics permettono non solo di conoscere ciò che accade in tempo reale, ma di fare previsioni di vendita future. La storicizzazione dei dati consente infatti di costruire modelli predittivi che, sulla base di quanto successo in passato, possono aiutare le smart factory a stimare i cambiamenti della domanda.

Previsioni di vendita, dunque, che si realizzano a partire dal rilevamento e dall’analisi di informazioni eterogenee che provengono da diverse fonti, tra cui:

• dati legati alle vendite, sia per periodo, per prodotto e per mercato. Possono aiutare l’azienda a individuare cambiamenti della domanda nel corso dell’anno, oltre che i prodotti più apprezzati dai clienti nei vari mercati in cui l’azienda opera. Questo consente sia di pianificare correttamente la produzione e ottimizzare l’inventario, in modo da avere le giuste scorte di magazzino rispetto alla domanda, che di efficientare l’offerta sulla base delle effettive esigenze dei clienti; 

• il monitoraggio dei competitor e degli avvenimenti – come il lancio di un nuovo prodotto o servizio, l’espansione verso nuovi mercati, o le difficoltà di fornitura – che potrebbero avere ripercussioni sulla domanda dell’azienda. Rilevando prontamente questi fenomeni, l’impresa manifatturiera può stimare gli impatti sulle vendite e riorganizzare la produzione di conseguenza.

Ciò consente all’azienda di organizzare tutti i processi in modo più efficiente, dai tempi di produzione alla gestione degli ordini, fino alla gestione delle scorte di magazzino. Le previsioni di vendita basate sulle analytics, inoltre, possono aiutare le aziende del manufacturing a rivedere le strategie di approvvigionamento, in modo da non farsi trovare impreparate davanti a picchi di domanda. Al tempo stesso, il modello di previsione consente anche di evitare di ordinare o di produrre più del necessario, eliminando così gli sprechi.

Inoltre, le soluzioni di forecasting basate sugli analytics consentono di rilevare variazioni di vendita rispetto al modello di previsione. In questo modo, l’azienda può reagire velocemente ai cambiamenti di domanda, regolando sia le scorte che i volumi di produzione, evitando di sovraccaricare il magazzino e ottimizzando i costi.  

Previsioni di vendita, perché serve la giusta soluzione di analytics 

La scelta della soluzione di analytics e di business intelligence si rivela essenziale nel contesto appena delineato: per costruire i modelli predittivi, infatti, il software individuato deve essere in grado di integrarsi perfettamente con i sistemi gestionali già presenti in azienda, primo fra tutti l’ERP aziendale.

È quindi necessario scegliere soluzioni basate su standard, in grado di garantire una perfetta integrazione tra Business Intelligence e ERP, e che offrono un ampio ventaglio di strumenti preconfigurati per capitalizzare l’impiego dei dati e ottenere un vantaggio competitivo altrimenti difficile da raggiungere.