Previsione della domanda e ottimizzazione dello stock
Prova il più alto grado di previsione basato sul machine learning che si evolve costantemente con la domanda della rete con Manhattan Demand Forecasting.
Raggiungi un nuovo livello di gestione dello stock con Manhattan Omni Inventory Optimization, una soluzione che allinea le stock della rete, canalizza i modelli di domanda e soddisfa con profitto la domanda dei clienti.
Prevedi i bisogni futuri
Adegualo alla domanda
Rispondi ai cambiamenti delle tendenze e dei modelli di domanda.
Previsioni basate sulla domanda
Prevedi i livelli di domanda e la frequenza degli eventi.
Modifica i modelli di domanda
Filtra le eccezioni di previsione non essenziali e usa le funzionalità di autocorrezione quando vengono rilevate variazioni del modello di domanda a livello di rete.
Confronta l'accuratezza delle previsioni
Valuta l'accuratezza delle modifiche manuali alle previsioni rispetto alle previsioni della domanda mantenute dal sistema, con la gestione di audit delle eccezioni alle previsioni.
Ottimizza le stock degli ordini dei clienti
Analizza i volumi storici degli ordini cliente per cliente e consenti l'ottimizzazione dello stock incentrato sul cliente per fornire un'analisi discreta e ottimizzare la previsione della domanda.
Comprendi l'impatto della domanda
Proteggi l'integrità dello storico della domanda quando si verificano eventi eccezionali che hanno un impatto negativo sulla domanda, fornisci un'analisi intelligente dell'impatto dell'evento e calcola le aspettative di incremento della domanda dell'evento promozionale sulla base di eventi simili messi in campo in passato.
Migliore modellazione promozionale
La modellazione promozionale aiuta i pianificatori della domanda a districarsi nel "rumore" promozionale concomitante, utilizzando i dati e il machine learning per eliminare le cause sottostanti utilizzando contesto, capacità e prevenzione dei compromessi.
Produzione di previsioni migliori
Combina la previsione con l'estrazione dei dati fondamentali della domanda, l'analisi dei modelli stagionali e le capacità di autoregolazione per produrre previsioni accurate.
Migliore monitoraggio dello stock
Monitora lo stato di salute dell'investimento organizzativo nello stock con metriche di performance e visualizzazioni di dati a colpo d'occhio.
Previsione della domanda
Prevedere la domanda è il primo passo di qualsiasi strategia di stock, ma anche gli articoli più venduti possono essere difficili da prevedere senza gli strumenti giusti.
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Visualizzazioni agili della domanda
Garantisci una visione granulare delle strategie di evasione degli ordini omnicanale generando e mantenendo le previsioni attraverso diversi nodi di prodotto e di ubicazione, qualsiasi combinazione di canale di vendita e l'esperienza di evasione degli ordini desiderata.
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Riconoscimento avanzato dei modelli
L'estrazione dei dati fondamentali della domanda e la profilazione stagionale integrate tengono conto degli schemi ripetuti nelle previsioni e nella simulazione dell'impatto sull'accuratezza delle previsioni e sull'inventario teorico prima dell'aggiornamento del profilo stagionale.
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Autocorrezione automatica
Rileva e autocorreggi i profili stagionali distruttivi e le frequenze di aggiornamento delle previsioni non ottimali.
Ottimizzazione dello stock
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Ottimizzazione dello stock a più livelli
La tecnologia Multi-Echelon Inventory Optimization (MEIO) adotta un approccio olistico alla modellazione degli obiettivi di stock e di servizio al cliente finale per garantire il massimo rendimento possibile.
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Stock gestito dal fornitore
Il Vendor Managed Inventory (VMI) inverte la responsabilità del mantenimento della posizione in stock dal grossista o retailer al fornitore o produttore a monte e garantisce ai fornitori l'accesso ai dati critici delle scorte e delle vendite a valle. Il VMI, integrato con la previsione intelligente della domanda e la scienza del rifornimento, aiuta i fornitori a gestire il rifornimento dei prodotti e a migliorare le prestazioni in stock per conto dei clienti finali, oltre a offrire il rifornimento come servizio.
KeHE adotta un nuovo approccio allo stock
Scopri in che modo KeHE, un distributore di generi alimentari all'ingrosso di primaria importanza, ha ridotto il deterioramento e aumentato i livelli di servizio in tutti i 16 centri di distribuzione con Manhattan.
Tutto funziona meglio con le soluzioni Manhattan
Manhattan offre una gamma completa di soluzioni che, se utilizzate in congiunto, forniscono una copertura totale per le esigenze commerciali della supply chain.
Gestione del magazzino
Tieni sotto controllo la domanda, l'offerta, la manodopera e l'automazione in tutta la rete con Manhattan Active® Warehouse Management.
Gestione dei trasporti
Gestisci ogni vettore, tariffa, percorso e carico con Manhattan Active® Transportation Management.
Punto vendita
Offri più possibilità agli addetti del punto vendita con Manhattan Active® Point of Sale, un POS sviluppato per trasformare il negozio in uno showroom esperienziale, in un centro di assistenza clienti e in un punto di evasione degli ordini di vicinato.
Scopri i nostri partner
Forniamo un valore aggiunto grazie alle partnership con i seguenti fornitori di prim'ordine:
Domande frequenti
Cosa c'è da sapere sulla previsione della domanda e sull'ottimizzazione dello stock.
La previsione della domanda è il processo di stima della quantità di un prodotto che i consumatori acquisteranno in un periodo futuro e rappresenta un aspetto fondamentale della pianificazione dello stock, poiché aiuta le aziende a determinare la quantità di stock da tenere in magazzino e quando occorre ordinare nuovi prodotti.
L'ottimizzazione dello stock è il processo di determinazione dello stock ottimale per un'azienda, che consente di soddisfare la domanda dei clienti pur minimizzando i costi. L'ottimizzazione aiuta le aziende a bilanciare i costi di gestione dello stock con i costi di esaurimento delle scorte e delle perdite a livello di vendite.
Le funzionalità di ottimizzazione dello stock, come il calcolo dei punti di riordino e l'analisi delle scorte di sicurezza, agevolano le aziende nella determinazione dello stock ottimale per ciascun prodotto.
In un mercato complesso come quello odierno, l'uso di analisi avanzate e di modelli di machine learning per l'ottimizzazione dei livelli di stock basati su dati storici, tendenze di vendita e altri fattori può prendere in considerazione molteplici variabili, quali i tempi di consegna, le scorte di sicurezza e il livello di servizio, e sfruttare tali dati per determinare il miglior livello di stock per ciascun prodotto, al fine di eseguire una gestione più efficiente delle scorte.
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