Una scienza avanzata si traduce in un maggiore rendimento dello stock

Anche quando l'articolo risulta essere il più venduto, sarà comunque difficile prevederne la domanda. Se decidessimo di valutare altri fattori quali gli articoli che si esauriscono lentamente, quelli che sono disponibili periodicamente, le new entry e le promozioni, effettuare una previsione della domanda può rivelarsi un'attività estremamente ardua. E se aggiungessimo a tutto ciò l'ampiezza di determinate reti di distribuzione, otterremo una situazione ancora più difficile da gestire. La previsione della domanda futura rappresenta tuttavia il primo passo di una qualsiasi strategia di gestione dello stock, indipendentemente dal settore o dal tipo di articoli gestiti.

Per rispondere a questo tipo di esigenza, la soluzione Manhattan offre visibilità sulla domanda di rete, combinando tecniche di previsione innovative con analisi di modelli stagionali e funzioni di ottimizzazione autonoma, per anticipare la domanda in modo accurato, persino negli scenari più complessi. Utilizzando l'apprendimento automatico, in constante evoluzione e in grado di adattarsi alla scienza della previsione della domanda, i nostri clienti beneficiano di un'analisi di previsione molto accurata, senza richiedere alcun intervento da parte dell’utilizzatore.

Manhattan semplifica i concetti scientifici complessi su cui si fonda Demand Forecasting permettendo all'analista di concentrarsi unicamente sulla gestione delle eccezioni che il sistema non riesce a riconciliare da solo. In questo modo, diventa quindi più facile gestire un'infinita combinazione di postazioni e prodotti associati a diversi orizzonti temporali e tipi di aggregazione allo scopo di consentire non solo la pianificazione del rifornimento, ma anche dell'assortimento, delle risorse finanziarie e delle merci.

• Migliorare l'accuratezza della previsione
• Pianificare la domanda di articoli venduti lentamente e periodicamente
• Prevedere la domanda rispetto alle attività di pianificazione aziendale e di rifornimento giornaliero
• Adeguarsi alle esigenze delle grandi reti di distribuzione

• Genera e attualizza le previsioni sui diversi livelli di prodotti e per nodo logistico
• Stima le previsioni in base al canale di vendita per assicurare una visibilità granulare delle strategie di evasione degli ordini omnicanale
• Sfrutta le funzionalità di pulizia della domanda e profiling stagionale per creare modelli di previsione ripetibili e precisi
• ndividua e correggi automaticamente i profili stagionali nefasti
• Rileva e rispondi alle tendenze e ai modelli di domanda con il metodo autoadattivo di previsione unificata (Unified Forecasting Method) ™
• Filtra le eccezioni di previsioni non essenziali
• Rileva e reagisci al cambiamento dei modelli di domanda mediante la gestione avanzata delle eccezioni
• Compara l'accuratezza degli standard delle modifiche della previsione della domanda apportate manualmente rispetto a quelle gestite dal sistema
• Controlla le eccezioni della previsione
• Proteggi l'integrità della cronologia della domanda al verificarsi di eventi eccezionali che hanno un impatto negativo sulla domanda
• Calcola le prospettive di aumento degli eventi promozionali sulla base di eventi simili eseguiti in passato
• Controlla l'impatto promozionale sulla domanda indipendentemente dalla domanda di riferimento