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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.

 

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.