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The importance of precision in manufacturing forecasts: the Porini model

Porini Smart Manufacturing

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Porini Analytics 4 Operations
for forecasting activities

The Porini Analytics 4 Operations Suite allows to pushes to an higher level the activities of forecasting in the company. The paradigm traced by the 4.0 Industry, also in the manufacturing sector, has brought out the importance of exploiting the potential of Big Data to the fullest. From a statistical approach, which has characterised the sector for decades, it is time to move on to a new production culture supported by digital revolution, Internet of Things, Artificial Intelligence and Machine Learning.

The Porini Analytics 4 Operations Suite allows to calculate forecasts for quantitative phenomena of any type and pushes to an higher level the activities of forecasting in the company. The system produces a huge amount of forecasts quickly and proposes them to the end user through an user-friendly and intuitive interface.

 

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Porini Analytics 4 Operation
nelle attività di forecasting

Il paradigma tracciato dall’Industria 4.0, anche nel settore del manufacturing, ha fatto emergere l’importanza di sfruttare al massimo il potenziale dei Big Data. Da un approccio esclusivamente statistico, che ha caratterizzato il settore per decenni, è giunto il momento di passare a una nuova cultura produttiva supportata da rivoluzione digitale, Internet of Things, Intelligenza Artificiale e Machine Learning, con il loro bagaglio informativo ricco di opportunità.
È l’era dello Smart Manufacturing, dove a dettare legge sono dinamiche di mercato estremamente volubili capeggiate da consumatori sempre più esigenti, contraddistinti da bisogni e desideri sempre più specifici. Da prevedere e anticipare, in fretta. Non c’è più tempo da perdere: saper sfruttare in modo eccellente tutte le informazioni disponibili nell’era digitale – e saperlo fare in ottica predittiva – permette infatti di ottenere informazioni ad alto valore aggiunto, in grado di supportare come mai prima d’ora il processo produttivo. La produzione diventa così cognitiva, il manufacturing esce dal solco della tradizione per elevarsi verso un presente e un futuro intelligenti, resilienti, lean, as-a-service e predittivi.

Le previsioni nel manufacturing secondo Porini

Industria 4.0 e rivoluzione digitale, quindi, stimolano e richiedono una riorganizzazione profonda del processo manifatturiero e della cultura che lo sottende. I diversi attori impiegati nelle varie fasi operative sono chiamati a cooperare in un’ottica collaborativa per allinearsi ai bisogni dei consumatori in tempo reale, fino ad anticiparli. L’interazione informativa che si nutre di Big Data tra risorse, strumenti, processi, sistemi, persone e scenari è il terreno fertile su cui il modello Porini agisce per supportare le previsioni nel manufacturing. L’obiettivo è trasformare questi dati in decisioni e quindi azioni intelligenti. Per farlo è necessario integrare le informazioni interne all’azienda con la miriade di altri dati provenienti da più fonti esterne (tendenze di mercato, scenari demografici, circostanze politico-economiche, situazione del traffico, informazioni meteorologiche, trend provenienti dalle varie piattaforme social…). All’integrazione di questo patrimonio informativo deve seguire un’analisi avanzata, da cui far scaturire un’interpretazione accurata degli eventi; la quale, a sua volta, abilita un processo decisionale tempestivo e consapevole.

Porini Analytics 4 Operations: flessibilità, scalabilità, semplicità

La suite Porini Analytics 4 Operations permette di calcolare previsioni per fenomeni quantitativi di qualsiasi tipo – anche in contesti influenzati da eventi anomali – e spinge a un livello superiore le attività di forecasting in azienda. Il sistema riesce a produrre un’ingente mole di previsioni in tempi rapidi e li propone all’utente finale attraverso un’interfaccia user friendly e intuitiva; per un’applicazione sul campo immediata e di valore.
Queste funzioni in grado di apportare concreti benefici al business secondo un’ottica data driven, grazie al modello Porini, non sono appannaggio solo di grandi realtà del settore: si tratta infatti di una soluzione di forecasting 4.0 altamente sofisticata ma adattabile a qualsiasi volume di dati grazie alla scalabilità e alla flessibilità del cloud Microsoft. Ecco dunque che, grazie a questo strumento, anche le PMI, così come le grandi aziende, sono in grado di sfruttare al massimo le previsioni di vendita elaborate internamente, arricchendole con informazioni esogene che entrano così di fatto a far parte degli asset aziendali. Un virtuosismo algoritmico reso possibile dal modello Porini, che genera il massimo valore aggiunto dall’integrazione dei dati attraverso l’applicazione del machine learning per il calcolo previsionale.

Demand Planning & Forecasting: Porini Analytics 4 Operations

Demand Planning

ico-engPorini Analytics 4 Operations
for demand planning 

Demand Planning & Forecasting: Porini Analytics 4 Operations

In an increasingly pervasive digital transformation phase, the role of the Demand Planning Manager  is also changing significantly, and it will change as new technological levers are introduced into the company in support of its work.

The article published by Big Data 4Innovation focuses on the challenges that the demand planner faces in this phase of technological transformations. In the theme of demand Planning & Forecasting, Porini dedicates a specific practice, based on Microsoft Technologies and cloud Azure, Porini Analytics 4 Operations.

Tommaso Pozzi, Chief Sales Officer of Porini, explains: “With Porini Analytics 4 Operations Solution we address all those professional figures that follow the planning issues, Supply Chain Manager, Retail Manager, Operation Manager. With our solution we enable them to predict demand using an algorithmic model developed by Porini”

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Porini Analytics 4 Operations
al servizio del demand planning 

Demand Planning & Forecasting: la soluzione Porini Analytics 4 Operations

In una fase di digital transformation sempre più pervasiva, anche il ruolo del demand planner sta cambiando in modo significativo ed è destinato a cambiare mano a mano che nuove leve tecnologiche verranno introdotte in azienda a supporto del suo lavoro.

In un articolo pubblicato da Big Data 4Innovation si pone l’accento sulle sfide che il demand planner si trova ad affrontare a fronte delle trasformazioni tecnologiche in atto. Se finora si è pensato al demand planner come a una figura il cui compito era primariamente quello di fornire stime accurate su una supply chain basata solo su dati storici e sugli input provenienti dai venditori, ora il focus inevitabilmente si amplia. Non si tratta solo di dare informazioni puntuali sulla supply chain: è l’intera azienda che ha bisogno di ricevere insight su quanto sta accadendo per poter migliorare la propria profittabilità: perché questo accada, è necessario disporre di analisi più complete e dettagliate e di risposte più rapide.

Al tema del Demand Planning & Forecasting, Porini dedica una practice specifica, basata su tecnologie Microsoft e sul cloud Azure. Tommaso Pozzi, Chief Sales Officer di Porini, spiega: “Con la nostra soluzione Porini Analytics 4 Operations indirizziamo tutte quelle figure professionali che seguono le tematiche di pianificazione, dal supply chain manager, al retail manager, al responsabile delle operation. Con la nostra soluzione li abilitiamo a prevedere la domanda utilizzando un modello algoritmico sviluppato da noi”.
Il modello di Porini prende in esame le serie storiche, incrociandole con dati eterogenei, provenienti da fonti pubbliche e dai social. La soluzione Porini Analytics 4 Operations è in grado di supportare l’azienda nel suo processo previsionale, grazie a motori statistici che lavorano su ogni elemento quantitativo.

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How to predict what you need to produce and distribute: the role of Big Data

A strategy of Big Data

ico-engBig Data Management
in the service of the decision-making process

How to predict what you need to produce and distribute: the role of Big Data

Companies today can no longer afford to be simply reactive to the changes in a market characterised by extreme volatility. Today it is the customer who decides independently what he wants, how, when and, above all, by whom. And production and distribution throughout the supply chain must keep up if they want to keep their competitiveness high.
Order and sales history, shipping status but also weather conditions, traffic, social sentiment, market trends… the data processed by automatic learning technologies to achieve these goals can come from a myriad of sources both inside and outside the company. In such a landscape, therefore, it is clear that the ability to analyze and shape these huge flows of information in real time is the key element for the industry to focus on in order to be able to govern the situation lucidly and revolutionize the business. Each node in the chain becomes part of an ecosystem of information exchange that generates value.  From this point of view, the challenge is represented by the ability to implement an excellent strategy of Big Data Management and Big Data Analysis that allows to transform into clear, defined and strategic decisions and actions a initially shapeless and chaotic pile of information.

 

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Big Data Management
al servizio del processo decisionale

Come prevedere quello che è necessario produrre e distribuire: il ruolo dei Big Data

La rivoluzione digitale nel suo dedalo di connessioni alimentate dai sensori della Internet of Things ha fatto sì che la quantità di dati in circolazione per la rete aumentasse in modo costante ed esponenziale. Questo groviglio di informazioni provenienti da una moltitudine di fonti diverse, se adeguatamente processate, gestite e analizzate, rappresentano un valore inestimabile per il business nell’era della digital economy. Per descrivere il fenomeno Big Data gli esperti parlano anche di datizzazione, riferendosi al fatto che oggi – potenzialmente – siamo in grado di acquisire informazioni su tutto ciò che esiste e accade al mondo. Un mondo caratterizzato da perimetri culturali, sociali e commerciali sempre più liquidi su cui si fonda un mercato sempre più veloce, il cui perno centrale è un consumatore esigente come mai prima d’ora.

Big Data Management al servizio del processo decisionale

Le aziende oggi non possono più permettersi di essere semplicemente reattive a fronte delle mutazioni di un mercato caratterizzato da una volatilità estrema. Non può essere più il business a indurre i bisogni nel consumatore per vendergli ciò che (il business stesso) vuole. Oggi è il cliente che decide in modo autonomo cosa vuole, come, quando e, soprattutto, da chi. E produzione e distribuzione lungo tutta la supply chain devono stare al passo se vogliono mantenere alta la competitività.

Storici degli ordini e delle vendite, stato delle spedizioni ma anche condizioni meteo, traffico, social sentiment, trend di mercato… i dati processati dalle tecnologie di apprendimento automatico per raggiungere questi obiettivi possono provenire da una miriade di fonti sia interne sia esterne all’azienda. In un panorama del genere, dunque, è chiaro come la capacità di analizzare e dare forma in tempo reale a questi enormi flussi di informazioni rappresenti per l’industria l’elemento chiave su cui puntare per riuscire a governare lucidamente la situazione e rivoluzionare il business. Ogni nodo della catena diventa parte di un ecosistema di interscambio informativo che genera valore. In quest’ottica, la sfida è rappresentata proprio dalla capacità di mettere in atto una strategia eccellente di Big Data Management e Big Data Analysis che permetta di trasformare in decisioni e azioni chiare, definite e strategiche un ammasso inizialmente informe e caotico di informazioni.

Obiettivo finale: customer satisfaction

L’obiettivo è quello di prevedere cosa sia necessario produrre e distribuire per anticipare la domanda e soddisfare così i requisiti di un mercato customer-centrico dove il primo comandamento è quello della velocità e il secondo quello della estrema personalizzazione del prodotto/servizio. Strumenti avanzati di analisi dei dati e di Business Intelligence al servizio di strategie di forecasting e demand planning in chiave 4.0 possono dunque supportare industria e supply chain nel difficile compito di assicurare, in un’ultima analisi, una customer experience di prim’ordine.

Dal punto di vista dell’analisi delle informazioni questo significa poter affinare i processi decisionali e renderli data-driven, con strumenti in grado di passare da approcci meramente descrittivi ad approcci predittivi. L’impiego di metodologie di prescriptive e di predictive analysis permette di rendere quindi prevedibile gli scenari futuri e anticipare in tempo reale preferenze e abitudini dei consumatori. Una capacità di forecasting avanzata che abilita una gestione dinamica, resiliente e intelligente delle attività di produzione, approvvigionamento del magazzino, inventario e distribuzione.

Supply chain manager 4.0: advanced tools for demand forecasting in the retail sector

Demand planning and forecasting:the Supply Chain Manager 4.0 tools

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Demand planning and forecasting:
the Supply Chain Manager 4.0 tools

Supply chain manager 4.0: advanced tools for demand forecasting in the retail sector

In recent years, the digital revolution has also involved retail in its process of radical change. The sector has become multichannel, liquid and deeply customer-centric, with an informed and demanding buyers audience like never before. Today’s customers expect more and more personalized products from retailers. And they want them fast. That’s why supply chain managers 4.0 need to operate in an accelerated marketplace with ever-changing balances. A competitive scenario full of challenges, in which technology offers to those who know how to seize all the tools necessary for the success of the business. The catalyst for all these changes is the flow of Big Data generated continuously by the digital world.

 

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Demand planning and forecasting:
gli strumenti del Supply Chain Manager 4.0

Supply chain manager 4.0: strumenti avanzati per la previsione della domanda nel retail

La digital revolution, negli ultimi anni, ha coinvolto nel suo processo di radicale cambiamento anche il retail. Il settore è diventato multicanale, liquido e profondamente customer-centrico, a fronte di una platea di acquirenti informati ed esigenti come mai prima d’ora. I clienti di oggi, infatti, si aspettano dai rivenditori prodotti sempre più personalizzati. E li vogliono in fretta. Ecco dunque che i supply chain manager 4.0 si trovano a operare in un mercato accelerato caratterizzato da equilibri in mutamento costante. Uno scenario competitivo e carico di sfide, in cui però la tecnologia offre a chi li sa cogliere tutti gli strumenti utili per la buona riuscita del business. L’elemento catalizzatore di tutti questi cambiamenti è rappresentato dal flusso di Big Data generati senza soluzione di continuità dal mondo digitale.

Prevedere la domanda per garantire la customer satisfaction

Garantire l’approvvigionamento non basta più: la supply chain ai tempi dell’economia digitale e dell’Industria 4.0 deve dimostrare di essere altamente reattiva e resiliente per soddisfare una domanda estremamente volatile. E per riuscirci è chiamata a mettere in atto una strategia di demand planning e forecasting che vada ben oltre alla tradizionale stima delle vendite. Si tratta di impiegare metodi di analisi e previsione statistica per processare la grande quantità di informazioni provenienti sia dall’interno che dall’esterno dell’organizzazione attraverso tecnologie di apprendimento automatico in grado di decodificare una serie di variabili che influiscono sulla domanda. I dati disponibili in un mondo dominato dalla Internet of Things e disseminato di sensori e smart object, infatti, provengono da più fronti e possono parlare di condizioni meteo come di traffico, di comportamento dei consumatori sulle piattaforme social come di particolari contingenze socio-economiche o ancora di variazioni di mercato e di andamento delle vendite. Il supply chain manager 4.0 deve poter navigare nel Mare Magnum di queste informazioni e tracciare la rotta giusta per prendere le decisioni più efficaci relative alle operazioni di inventario e produzione, con l’obiettivo di approdare a un risultato di customer satisfaction eccellente. E perché questo possa avvenire è necessario che tutti gli attori della catena diventino dei nodi attivi nel processo di scambio delle informazioni, protesi in maniera olistica al raggiungimento di un forecast collaborativo.

Demand planning e forecasting: gli strumenti del Supply chain manager 4.0

Le tecnologie di analytics che consentono di gestire e analizzare i Big Data tramite algoritmi avanzati possono quindi reinventare radicalmente la cultura e gli approcci della vendita al dettaglio. Per supportare il processo decisionale in tempo reale e piegare a proprio favore l’estemporaneità del mercato attuale, è necessario puntare su strumenti di demand planning e forecasting che siano semplici da utilizzare, ma al contempo evoluti. Dal punto di vista del supply chain manager 4.0, una strategica previsione della domanda aiuta a perfezionare l’inventario in base ai flussi di domanda, massimizzare la redditività di ogni canale o prodotto di vendita, ridurre la necessità di scorte, gestire efficacemente le reti di distribuzione e ottimizzare gli investimenti. Tutti miglioramenti che, in ultima analisi, si traducono in una maggiore soddisfazione del cliente e, in definitiva, una maggiore redditività per il business. In questo senso Gartner parla di algorithmic retailing: processare i Big Data con analisi avanzate attraverso una struttura di vendita sempre più complessa e dettagliata per offrire un’esperienza cliente efficiente, flessibile e allo stesso tempo unificata.

 

Forecasting 4.0 in the Pharma sector

Forecasting 4.0 in the Pharma sector: the integration of external and internal data for an effective demand forecast.

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Forecasting 4.0 in the Pharma sector:
the integration of external and internal data for an effective demand forecast

The fourth industrial revolution represents a real opportunity for the Pharma sector, especially in terms of demand forecasting, thanks to Forecasting 4.0 strategies.

Over the years, the pharmaceutical industry has experienced and continues to experience a stream of profound changes dependent on demographic, economic, regulatory and technological factors.

Given such a complex context and the need to develop an extremely fluid supply chain, the pharmaceutical sector is one of the most fertile areas in terms of digitalisation.Moreover, the need to contain costs and improve business results is a dichotomy that even Pharma operators cannot avoid.

In this scenario, the traditional supply chain approach based on needs planning is no longer effective. The solution is a Forecasting 4.0 strategy that effectively prevents demand: an intelligent supply chain based on predictive analysis and automatic learning.

To optimize demand forecasting, pharmaceutical companies need to go through a collaborative forecasting process, integrating not only sales data but also data from marketing, from the supply chain, as well as external data (demographics, public health…). In this way, they can improve end user satisfaction and reduce unnecessary costs. Predicting the future with the right degree of accuracy thanks to Forecasting 4.0 tools enabled by new digital technologies therefore allows pharmaceutical organizations to implement an optimal production program.

 
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Forecasting 4.0 nel settore Pharma:
l’integrazione dei dati esterni e interni per una previsione efficace della domanda

La quarta rivoluzione industriale rappresenta una concreta opportunità anche per il settore del Pharma, soprattutto nell’ottica di previsione della domanda, grazie a strategie di Forecasting 4.0.

L’industria farmaceutica, per il ruolo centrale che riveste sul fronte del mantenimento della salute pubblica, può essere a ben vedere considerato uno dei settori industriali più significativi sul piano globale. All’interno di questo processo, dal canto suo, il comparto deve tenere conto di una serie di variabili esterne estremamente delicate e volatili.

Fattori umani – come l’insorgere di malattie stagionali o eventuali epidemie -, nuovi approcci terapeutici, la centralità dei principi attivi (per loro stessa natura soggetta a degradazione), le peculiari necessità di distribuzione (tempestività delle consegne e disponibilità della merce), lunghi cicli di sviluppo, una limitata vita a scaffale, l’avvento di nuovi farmaci e ingredienti, catene di approvvigionamento a più fasi, l’avvento di nuovi modelli di distribuzione e mutevoli condizioni di mercato: sono tutti elementi da analizzare e tenere in conto nella supply chain del farmaco.
 

Forecasting 4.0 per una supply chain intelligente

Nel corso degli anni, l’industria in questione ha quindi vissuto (e continua a vivere) un flusso di profondi cambiamenti dipendenti da fattori demografici, economici, normativi e tecnologici. Dato un contesto che impone ai propri attori di operare in condizioni così complesse e la necessità di sviluppare una filiera estremamente fluida, il settore farmaceutico è uno dei terreni più fertili sul fronte della digitalizzazione. Non solo, oggi la necessità di contenere i costi e di migliorare i risultati di business è una dicotomia a cui non possono sottrarsi anche gli operatori del Pharma. In questo scenario, l’approccio tradizionale della catena di approvvigionamento basato sulla pianificazione dei fabbisogni non è più efficace. La soluzione è una strategia di Forecasting 4.0 in grado di prevenire efficacemente la domanda, ovvero una supply chain intelligente basata sull’analisi predittiva e sull’apprendimento automatico.
 

L’importanza del demand planning

La previsione della domanda in ambito farmaceutico risulta dunque un’attività più complessa rispetto a quanto si verifica in altri settori ed è un passaggio cruciale nel processo di pianificazione della supply chain. La sfida per le aziende farmaceutiche, che cercano di ottimizzare queste attività, è quella di passare da un approccio unidirezionale a un processo di previsione collaborativa. Occorre integrare non solo i dati provenienti dalle vendite, ma anche quelli derivanti dal marketing, dalla catena di fornitura, oltre a quelli demografici o relativi alla salute pubblica con l’obiettivo sia di migliorare la soddisfazione dell’utente finale che di ridurre costi inutili. Prevedere il futuro con il giusto grado di accuratezza grazie a strumenti di Forecasting 4.0 abilitati dalle nuove tecnologie digitali permette dunque, alle organizzazioni farmaceutiche, di implementare un programma di produzione ottimale.
 

I vantaggi del Forecasting 4.0 nel Pharma

Oggi la mole di Big Data in circolazione cresce costantemente e il settore farmaceutico non è di certo immune a questa ondata di informazioni. Si tratta di dati che si presentano in più formati (strutturati e non strutturati) e, come già sottolineato, provengono da più fonti. Sottoponendo questo prezioso flusso informativo ad analisi sempre più sofisticate, in un’ottica di Forecasting 4.0, è possibile abilitare un processo decisionale più rapido e più preciso e ottenere così una previsione efficace della domanda. Integrare, analizzare e mettere in atto previsioni statistiche elaborate a partire dai dati disponibili, sia interni (storico delle vendite, flusso degli ordini, spedizioni) che esterni (social listening, condizioni meteorologiche, trasporti, informazioni demografiche), permette alle aziende di prendere le decisioni più efficaci. E questo significa garantire la disponibilità del prodotto in modo da soddisfare gli ordini dei clienti con tempi di consegna puntuali, ridurre le scorte di magazzino, migliorare la pianificazione degli investimenti e ridurre i costi di obsolescenza dei prodotti.

 

Essential technologies for a Supply Chain 4.0

Big Data, Internet of Things, Predictive Analysis, Artificial Intelligence, Machine Learning and Blockchain: the leading technologies for Supply Chain 4.0.

ico-engEssential technologies
for a Supply Chain 4.0

Big Data, Internet of Things, Predictive Analysis, Artificial Intelligence, Machine Learning and Blockchain: the leading technologies for Supply Chain 4.0

In an increasingly digitalized world, consumers have become the central pivot and catalyst for all market dynamics. Today’s customer is increasingly prepared, informed and demanding, expects highly personalized products and services and wants them immediately. Not only that: the commercial perimeter is no longer linear and defined as it used to be, but it is also developing along several lines according to a multi-channel paradigm: the physical store has been flanked by e-commerce, apps and social networks. This new scenario represents a challenge for the supply chains, but also a horizon of attractive opportunities: an optimized Supply Chain 4.0 is the keystone for consumer loyalty and business growth.

 

ico-itaLe tecnologie indispensabili
per una Supply Chain 4.0

Big Data, Internet of Things, Analisi predittive, Intelligenza artificiale, machine learning e blockchain: le tecnologie di punta per la Supply Chain 4.0

In un mondo sempre più digitalizzato, i consumatori sono diventati perno centrale ed elemento catalizzatore di tutte le dinamiche di mercato. Il cliente oggi è sempre più preparato, informato ed esigente, si aspetta prodotti e servizi altamente personalizzati e li vuole subito. Non solo: il perimetro commerciale non è più lineare e definito come un tempo, ma sta registrando uno sviluppo su più direttrici secondo un paradigma multicanale: al negozio fisico si sono affiancati l’e-commerce, le app e i social network. Questo nuovo scenario rappresenta una sfida per le catene di approvvigionamento, ma anche un orizzonte di allettanti opportunità: una Supply Chain 4.0 ottimizzata è la chiave di volta per fidelizzare i consumatori e far crescere il business.

 

L’importanza della Supply Chain Collaboration

L’obiettivo della Supply Chain 4.0 è fornire il prodotto giusto al cliente giusto il più rapidamente possibile: le aziende che sapranno implementare questo cambiamento otterranno enormi vantaggi in termini di efficienza, resilienza, flessibilità, time-to-market, riduzione dei rischi e abbattimento dei costi.

Per far funzionare un sistema così complesso è necessario abbracciare una cultura di Supply Chain Collaboration, in cui tutti i diversi nodi del percorso logistico diventano parte attiva di un processo in continuo divenire e costante cambiamento, senza soluzione di continuità. Ed è proprio grazie alla digitalizzazione che prende vita la Supply Chain 4.0, un ecosistema integrato, connesso, reattivo e smart, la cui perfetta orchestrazione permette di far fronte al flusso di domanda-offerta e supportare le variabili condizioni di mercato. Avere una visione immediata delle variazioni della domanda, per esempio, permette di valutare altrettanto rapidamente l’impatto sulle forniture e sull’inventario, ottimizzare così la gestione di altri possibili ordini e garantire infine la customer satisfaction nel modo più puntuale possibile. La trasparenza dei processi della Supply Chain 4.0 consente alle aziende di reagire prontamente a ogni situazione se non addirittura di anticipare gli scenari in divenire. Con tutti i vantaggi del caso.

 

Le tecnologie abilitanti per la Supply Chain 4.0

Per realizzare la Supply Chain 4.0, la maggior parte delle aziende ha bisogno di cambiare, sviluppare e riorganizzare ogni processo operativo in chiave digitale. Questo percorso di cambiamento deve fondarsi sulla piena implementazione di una vasta gamma di tecnologie digitali che abilitano l’interconnessione, la visibilità e l’integrazione di ogni fase della catena del valore. L’Internet of Things, per esempio, genera un flusso costante di Big Data, che possono essere elaborati e impiegati per automatizzare i processi attraverso analisi predittiva, sistemi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, mentre la blockchain garantisce che i processi rimangano tracciabili e sicuri. Nel dettaglio:

I Big Data, Internet of Things e Analisi predittive

La mole di dati generati dall’Internet of Things cresce di continuo e in modo esponenziale. Con l’aumento di macchine e oggetti intelligenti e interconnessi, anche nella Supply Chain 4.0 diventa sempre più semplice integrare in modo efficiente le attività predittive e automatizzate con i processi aziendali. Più precisamente, i Big Data generati dalla Internet of Things, da soli, non sono in grado di esprimere tutto il loro enorme potenziale. Per trarre il massimo valore da questa caotica e gigantesca matassa di informazioni è infatti opportuno implementare adeguate strategie di data analysis. Le informazioni contestuali non strutturate (come informazioni sul traffico e sulle condizioni meteorologiche o gli insight con le tendenze registrate sui social media) possono offrire all’azienda, in tempo reale, una visione a trecentosessanta gradi della propria Supply Chain 4.0. Sfruttando questi dati per supportare l’analisi predittiva è quindi possibile individuare le tendenze, ottimizzare le operazioni più rapidamente e guadagnare un prezioso vantaggio competitivo.

Intelligenza artificiale e machine learning

I dati permettono anche di rendere più intelligenti le macchine attraverso funzionalità di apprendimento automatico. Questa tecnologia, infatti, utilizza algoritmi sofisticati per imparare dal flusso continuo di Big Data e, in un processo virtuoso di miglioramento costante, diventare così sempre più intelligente e capace di fare previsioni precise e puntuali. Una funzionalità preziosa e centrale nell’ottica di Supply Chain 4.0.

Blockchain

La blockchain è la più giovane tra queste tecnologie ma, secondo gli esperti, offre anch’essa un elevato potenziale per accelerare la digitalizzazione sul fronte Supply Chain 4.0, rendendo più sicuri, trasparenti e tracciabili tutti i processi della catena di approvvigionamento digitale.

PORINI Insight wins the “Digital Transformation – Empower your Employees” Award

Digital Transformation - Empower your Employees

During the Microsoft Inspire Italian Partners Ceremony at Potomac View Terrace in Washington D.C., PORINI Insight received the “Digital Transformation – Empower your Employees” Microsoft Award.

Carlo Purassanta, Country General Manager Microsoft Italy, handed out the Award to Tommaso Pozzi, CEO of PORINI Insight.

The award represents a prestigious recognition for PORINI Insight that has distinguished itself for the excellence of impact solutions on the involvement of employees.

Microsoft appreciated the mission of PORINI Insight to support management in adopting and developing excellent practices aimed at improving decision-making systems and of corporate governance, using the technology and innovation to set up appropriate instruments to the pursuit of strategic goals.

In particular, during the awards ceremony, Power HR and Power Forecast, two of PORINI Insight’s flagships, have been mentioned.

During the same ceremony, PORINI Insight also reached an important second place in the “Trasform your Product” award.

Don’t sail in the dark. Learn how to leverage the Cloud to optimize Forecasting and Collaborative Demand Planning processes

ico-engMay 11th
Microsoft House, Viale Pasubio 21, Milan

Join us Thursday May 11 at the innovative Microsoft House in Milan to discuss with our experts best practices and advanced technological tools  in Supply Chain 4.0 area, for optimal management of logistics processes and activities of Demand Planning, Forecasting & Replenishment.
The event is organized by PORINI Insight, in collaboration with the Center for Operations, Logistics & Supply Chain Management of LIUC Business School.

Non Navigare nel buio. Scopri come sfruttare il Cloud per  ottimizzare i processi di Forecasting e Collaborative Demand Planning

ico-ita11 maggio
Microsoft House, viale Pasubio 21, Milano

Ti aspettiamo giovedì 11 Maggio presso l’innovativa Microsoft House di Milano per approfondire con i nostri esperti le best practices organizzative e gli strumenti tecnologici avanzati nell’ambito della Supply Chain 4.0 per la gestione ottimale dei processi logistici e le attività di Demand Planning, Forecasting & Replenishment.
L’evento è organizzato da PORINI Insight, in collaborazione con il Center for Operations, Logistics & Supply Chain Management della LIUC Business School.

Durante l’evento verrà presentata Power Forecast, la soluzione realizzata su piattaforma Azure Cloud per gestire processi di forecasting statistico e previsione collaborativa delle vendite e di distribuzione.

Uno strumento potente e flessibile per calcolare previsioni con accuratezza sfruttando la scalabilità del cloud e un insieme di modelli statistici proprietari realizzati su piattaforma Azure Machine Learning.

La soluzione è scalabile e si adatta perfettamente ad aziende di tutte le dimensioni e settore verticale di appartenenza.

Agenda:

14.30-15.00: Welcome coffee e registrazione
15.00-15.15: Benvenuto a cura di T. Pozzi, CEO PORINI Insight
15.15-15.30: La strategia Microsoft a supporto della Supply Chain Digitalization
15.30-16.00: Scenari innovativi per la Supply Chain 4.0 (Prof. F. Dallari, Direttore del Center for Operations, Logistics & Supply Chain Management , LIUC Università Cattaneo)
16.00-16.45: Power Forecast: La soluzione Cloud Azure di Analytics & Forecasting per il Collaborative Demand planning (Ing. D. Milanato, Senior Advisor & Lecturer, LIUC Business School – S. Brusamolino, Innovation Manager PORINI Insight )
16.45-17.30: Demo & Use Cases – Q&A
17.30: Aperitivo

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