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Pianificazioni più precise grazie agli advanced analytics

I decision-marker sfruttano i big data per prendere importanti decisioni di business, ma così facendo perdono di vista le informazioni e gli spunti davvero in grado di garantire valore per l’azienda. Talvolta, perciò, si trovano ancora alle prese con criticità legate alla supply chain, ad esempio inefficienze a livello di pianificazione, previsioni imprecise, errori nei prezzi, ritardi e persino instabilità aziendale. Queste aziende devono ancora scoprire il potenziale della tecnologia degli advanced analytics. Avere accesso a un’enorme quantità di dati non basta: una pianificazione efficiente poggia su informazioni accurate ricavate dai tuoi dati.

Il livello successivo di maturità della supply chain: la supply chain di tipo self-learning

Per giungere a decisioni di business puntuali servono previsioni più esatte. Identifica i pattern all’interno dei dati storici, quindi seleziona le variabili e gli intervalli ottimali per perfezionare ulteriormente i pattern stessi. Un’accurata estrazione delle informazioni aumenterà la qualità e l’efficienza dei tuoi piani.

Il processo di self-learning (autoapprendimento) del software Quintiq acquisisce i dati effettivi, quali tempi di setup, di elaborazione e di attesa. In questo modo, il tuo sistema di pianificazione ha la possibilità di adattarsi alle trasformazioni su più vasta scala e più visibili registrate a livello aziendale, rilevando al tempo stesso piccoli cambiamenti frutto dei continui tentativi di miglioramento. Dai dati si ricavano così automaticamente informazioni esatte che si mantengono aggiornate.

Il flusso costante di dati reali nel tuo sistema di pianificazione aiuta a generare previsioni aggiornate per le attività nuove e per quelle mai incontrate prima ricorrendo a generalizzazioni basate su attività passate. Grazie alle funzionalità della supply chain di tipo self-learning, disporrai delle informazioni portanti necessarie per prendere decisioni future sulla base dei dati effettivi anziché di semplici sensazioni.
    • Self-learning intelligence
      La durata di attività future mai incontrate in precedenza viene prevista sulla base di dati relativi ad attività già eseguite. Ogni attività di produzione presenta determinate proprietà o caratteristiche (ad es. lunghezza, larghezza e materiale). Grazie alla tecnologia di autoapprendimento, è possibile ricavare il rapporto tra tali proprietà e la durata dell’attività per generare previsioni relative a nuove attività.
    • Rispetto dei tempi di consegna
      In presenza di una pianificazione logistica inefficiente si registrano ritardi, con conseguenze negative per il servizio offerto ai clienti. Con la supply chain di tipo self-learning, invece, i tempi di permanenza, di viaggio e degli interventi vengono previsti in base a dati recenti, risultando quindi sempre aggiornati. Utilizzando previsioni più precise dei tempi di viaggio e degli interventi, i piani possono effettivamente essere eseguiti come da programma. In questo modo si migliora il rispetto dei piani e si riducono gli inconvenienti per l’azienda.
    • Processi più efficienti per la supply chain
      Previsioni inesatte determinano inefficienze e cali della produttività, oltre a rischiare di impedire la realizzazione dei piani. La capacità di ricavare automaticamente i tempi di setup, quelli di elaborazione, ecc. garantisce previsioni precise, comprese informazioni sulla varianza. Le previsioni basate su dati effettivi migliorano la produttività nella supply chain.