Previsione dell'Inventario

Cos’è la Previsione dell’Inventario?

La previsione dell’inventario è il processo di anticipazione delle future necessità di magazzino di un’azienda per soddisfare la domanda dei clienti senza eccedere o rischiare di rimanere senza scorte. Coinvolge l’analisi dei dati storici di vendita, delle tendenze di mercato e di altri fattori per stimare quanta scorta sarà necessaria in un determinato periodo.

Prevedendo la domanda con precisione, le aziende possono:

• Ottimizzare i livelli di inventario
• Ridurre i costi di stoccaggio
• Migliorare l’efficienza operativa complessiva

La previsione dell’inventario svolge un ruolo fondamentale nella gestione della supply chain. Garantisce che i prodotti siano disponibili quando i clienti li desiderano, aumentando la soddisfazione e la fedeltà. Una previsione accurata aiuta le aziende a bilanciare i costi di inventario con i livelli di servizio, minimizzando i rischi di rottura di stock o eccesso di scorte. Comprendendo e prevedendo la domanda, le aziende possono prendere decisioni informate su acquisti, programmazione della produzione e allocazione delle risorse.

Come si Usa la Previsione dell’Inventario?

La previsione dell’inventario è utilizzata dalle aziende per allineare i livelli di giacenza alla domanda dei clienti, assicurando la disponibilità ottimale delle scorte e controllando i costi. Ecco alcuni usi principali:

Minimizzare le Rotture di Stock

• Le rotture di stock si verificano quando un prodotto non è disponibile per l’acquisto, causando perdite di vendite e clienti insoddisfatti.
• La previsione dell’inventario aiuta a prevedere la domanda futura, consentendo alle aziende di mantenere livelli di scorta adeguati.
• Analizzando le tendenze e i pattern di vendita, le aziende possono anticipare quando un prodotto rischia di esaurirsi e rifornire proattivamente il magazzino.

Ridurre i Costi di Stoccaggio

• Mantenere scorte eccessive immobilizza capitale e comporta costi di deposito (magazzino, assicurazione, obsolescenza).
• Prevedere consente alle aziende di ordinare la giusta quantità al momento giusto, riducendo l’inventario superfluo.
• Ottimizzare i livelli di stock abbassa i costi di stoccaggio e migliora il flusso di cassa.

Riduzione degli Sprechi di Prodotto

• L’eccesso di scorte, in particolare per i beni deperibili, può portare a sprechi se i prodotti scadono prima di essere venduti.
• La previsione individua gli articoli a bassa rotazione e prevede le vendite future, permettendo di adeguare le quantità d’ordine.
• Allineando i livelli di stock alla domanda reale si minimizzano gli sprechi e si aumenta la redditività.

Concetti Chiave nella Previsione dell’Inventario

La comprensione di questi concetti è essenziale per una previsione efficace:

Domanda Durante il Lead Time

• Lead time: Il periodo tra l’effettuazione di un ordine e la ricezione della merce.
• Domanda durante il lead time: La quantità di prodotto venduta durante il lead time.

Formula:

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Esempio:
Se il lead time medio è di 5 giorni e le vendite giornaliere medie sono 20 unità:

lead_time_demand = 5 * 20  # Risultato: 100 unità

Significa che si prevede di vendere 100 unità durante il lead time.

Misurare le Tendenze di Vendita

• Analizzare le vendite storiche per individuare pattern (stagionalità, trend di crescita).
• Adeguare le previsioni in base ai cambiamenti previsti (es. aumenti nel periodo festivo).
• Strumenti: medie mobili, confronti anno su anno, modelli statistici.

Punto di Riordino

• Il livello di inventario al quale effettuare un nuovo ordine.
• Tiene conto della domanda durante il lead time e della scorta di sicurezza.

Formula:

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

Esempio:
Lead time: 5 giorni, vendite giornaliere medie: 20 unità, scorta di sicurezza: 50 unità

reorder_point = (20 * 5) + 50  # Risultato: 150 unità

Quando l’inventario raggiunge 150 unità, effettuare un nuovo ordine.

Scorta di Sicurezza

• Scorta aggiuntiva per prevenire rotture di stock dovute a incertezze.
• Funziona da cuscinetto contro le fluttuazioni.

Formula:

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Esempio:
Vendite massime giornaliere: 30 unità, lead time massimo: 7 giorni, vendite giornaliere medie: 20 unità, lead time medio: 5 giorni

safety_stock = (30 * 7) - (20 * 5)  # Risultato: 110 unità

Mantenere 110 unità come scorta di sicurezza per coprire picchi o ritardi imprevisti.

Formule per la Previsione dell’Inventario

Calcolo della Domanda Durante il Lead Time

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Una domanda durante il lead time accurata garantisce scorte sufficienti durante il rifornimento.

Calcolo della Scorta di Sicurezza

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Tiene conto della variabilità di domanda e offerta.

Calcolo del Punto di Riordino

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

Assicura che gli ordini vengano effettuati prima che le scorte scendano sotto livelli di sicurezza.

Tipi di Metodi di Previsione dell’Inventario

Diversi approcci includono tecniche qualitative e quantitative:

Previsione Qualitativa

• Si basa su opinioni di esperti, ricerche di mercato e giudizio soggettivo.
• Indicata quando i dati storici sono limitati o per nuovi prodotti.

Metodi:

• Ricerca di Mercato: Sondaggi, interviste, focus group.
• Metodo Delphi: Consenso di panel di esperti.

Previsione Quantitativa

• Utilizza modelli matematici e dati storici.
• Presuppone la continuità dei pattern del passato.

Metodi:

• Analisi delle Serie Temporali: Esamina i dati nel tempo per individuare pattern.
• Modelli Causali: Analizza le relazioni tra domanda e fattori influenti.

Previsione delle Tendenze

• Individua pattern nei dati di vendita nel tempo.
• Utile per prevedere aumenti, diminuzioni o stabilità della domanda.
• Esempio: Una tendenza di crescita nelle vendite di prodotti biologici segnala la necessità di aumentare le scorte.

Previsione Grafica

• Rappresenta i dati di vendita su grafici per visualizzare trend e pattern.
• Esempio: I grafici a linee possono evidenziare picchi e cali stagionali.

Casi d’Uso ed Esempi

Uso di AI e Automazione nella Previsione dell’Inventario

I progressi nell’AI e nell’automazione hanno trasformato la previsione dell’inventario:

Algoritmi di Machine Learning

• I modelli di machine learning analizzano grandi dataset, identificano pattern complessi e migliorano nel tempo.
• Prendono in considerazione molteplici variabili: vendite storiche, tendenze di mercato, attività promozionali e fattori esterni (meteo, indicatori economici).
• Apprendimento continuo da nuovi dati per migliorare l’accuratezza delle previsioni.

Sistemi di Gestione dell’Inventario Alimentati dall’AI

I vantaggi includono:

• Monitoraggio in Tempo Reale dell’Inventario: Controllo continuo delle scorte.
• Riordino Automatico: Generazione automatica di ordini d’acquisto al raggiungimento del punto di riordino.
• Analisi Predittiva: Anticipazione della domanda tramite analisi dati avanzate.

Integrazione con Automazione AI e Chatbot

• Chatbot per Insight sui Clienti:
  I chatbot interagiscono con i clienti, raccolgono preferenze e prevedono le tendenze.

  def gather_customer_feedback(): # Codice del chatbot per raccogliere le preferenze dei clienti pass

• Comunicazione Automatizzata con i Fornitori:
  Automatizza gli ordini per ridurre il lavoro manuale e i ritardi.

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # Codice per generare e inviare l’ordine d’acquisto al fornitore pass

• Integrazione di Analisi Predittiva:
  Combinando AI e analisi:

  • Identifica tendenze emergenti
  • Aggiorna le previsioni in tempo reale
  • Migliora il processo decisionale

Esempio: AI nella Previsione dell’Inventario

Un’azienda retail integra l’AI nella gestione dell’inventario analizzando dati di vendita, trend sui social media e indicatori economici.

• Dati di Vendita: Identifica i best-seller e le tendenze stagionali.
• Trend sui Social Media: Monitora hashtag/menzioni per rilevare interesse crescente verso nuovi prodotti.
• Indicatori Economici: Aggiorna le previsioni in base alle variazioni della spesa dei consumatori.

Il sistema AI automatizza il riordino e regola dinamicamente i punti di riordino in risposta alle condizioni di mercato.

Benefici Ottenuti:

• Previsioni più accurate (meno rotture di stock e surplus)
• Maggiore reattività ai cambiamenti del mercato
• Risparmio sui costi (riduzione dei costi di stoccaggio, minimizzazione delle vendite perse)

Sfruttando AI e automazione, l’azienda ottimizza l’inventario, si allinea alla domanda e guadagna un vantaggio competitivo.

Ricerche sulla Previsione dell’Inventario

La previsione dell’inventario è fondamentale nella gestione della supply chain, mirando a prevedere i fabbisogni minimizzando i costi. Ricerche recenti includono:

1. Combining Probabilistic Forecasts of Intermittent Demand
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Affronta la previsione della domanda intermittente, focalizzandosi su metodi probabilistici per decisioni in condizioni di incertezza.
   • Propone la combinazione di previsioni probabilistiche, bilanciando accuratezza e controllo dell’inventario.
   • Gli approcci combinati superano quelli individuali, sebbene esistano compromessi.

2. Value-Based Inventory Management
   Grzegorz Michalski

   • Allinea la gestione dell’inventario con l’obiettivo finanziario di massimizzare il valore dell’impresa.
   • Presenta un approccio modificato che integra la massimizzazione del valore.
   • Aiuta le aziende ad allineare la strategia di inventario agli obiettivi finanziari più ampi.

3. A Generic Framework for Decision Support in Retail Inventory Management
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Propone un framework olistico per le decisioni nell’inventario retail.
   • Affronta la complessità derivante da globalizzazione ed e-commerce.
   • Integra segmentazione dei prodotti e previsione della domanda per bilanciare gli obiettivi.

4. Feature-based Intermittent Demand Forecast Combinations: Bias, Accuracy, and Inventory Implications
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Si concentra su metodi di combinazione delle previsioni per domanda intermittente nei sistemi produttivi.
   • Propone un framework basato su feature per migliorare accuratezza e impatto sull’inventario.

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