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Analisi Predittiva

Sistema di forecasting avanzato che utilizza AI per prevedere domanda futura e ottimizzare l'inventario.

-20/30%
Costi inventario
+15/25%
Service level
-25/40%
Obsolescenza
85-92%
Accuracy

Sistema di forecasting avanzato che utilizza modelli di machine learning per prevedere domanda futura, ottimizzare livelli inventario e supportare decisioni strategiche di approvvigionamento e produzione.

I modelli LSTM e XGBoost analizzano serie storiche, stagionalità, trend e fattori esterni (promozioni, festività) per fornire predizioni accurate, riducendo obsolescenza e rischi di stock-out.

Casi d'Uso Reali

Previsione Domanda

Forecast vendite a breve/medio termine per SKU, basato su storico e trend di mercato.

Ottimizzazione Inventario

Calcolo dinamico dei livelli di scorta ottimali e dei punti di riordino per minimizzare il magazzino.

Gestione Stagionalità

Identificazione automatica di pattern stagionali e trend ciclici per anticipare picchi e cali.

Analisi Promozioni

Valutazione dell'impatto di campagne marketing e sconti sui volumi di vendita previsti.

Processo di Implementazione

1

Data Assessment

Analisi qualità dati storici (vendite, giacenze) e pulizia dataset.

2

Modeling & Training

Sviluppo e addestramento modelli su sottoinsiemi di dati per testare accuratezza.

3

Tuning

Ottimizzazione iperparametri e selezione del modello migliore per categoria prodotto.

4

Operational Deploy

Integrazione delle previsioni nel flusso di pianificazione acquisti/produzione.

Vantaggi Chiave

  • Riduzione costi inventario 20-30%
  • Miglioramento service level 15-25%
  • Riduzione obsolescenza 25-40%
  • Ottimizzazione capitale circolante 10-20%
  • Forecast accuracy 85-92%
  • Gestione incertezza con intervalli confidenza

Tech Stack

LSTM (Long Short-Term Memory)XGBoostProphet (Trend-Seasonality)Ensemble MethodsPython/PandasTime Series Analysis

Investimento Indicativo

Piattaforme PMI da €5.000-15.000/anno. Soluzioni custom da €20.000 setup + €1.500-4.000/mese.

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