Guida passo-passo alla previsione del magazzino

Punti di forza

• Introduzione alla previsione delle scorte
• Come scegliere il giusto metodo di previsione del magazzino
• Come prevedere l'inventario (guida dettagliata)
• Implementazione AutoStore™
• Come garantire l'integrità dei dati
• Previsione di nuovi dati e tendenze di mercato

Che cos'è la previsione delle scorte?

La previsione delle scorte è il processo di previsione della quantità ottimale di scorte che un'azienda deve mantenere in un periodo specifico per soddisfare la domanda anticipata dei clienti senza eccedere nelle scorte o sottoporle. Questo processo prevede l'analisi dei dati di vendita passati, delle tendenze di mercato, delle fluttuazioni stagionali e dei livelli di inventario attuali per stimare la domanda futura di prodotti. In questo modo, le aziende possono pianificare il futuro e assicurarsi di avere prodotti sufficienti per soddisfare la domanda.

Differenza tra previsione e rifornimento delle scorte

Per comprendere appieno il concetto di previsione delle scorte, distinguiamolo una volta per tutte dal termine correlato di rifornimento delle scorte, che è un processo diverso nell'ambito della gestione della supply chain:Differenza tra previsione e rifornimento delle scortePer comprendere appieno il concetto di previsione delle scorte, distinguiamolo una volta per tutte dal termine correlato di rifornimento delle scorte, che è un processo diverso nell'ambito della gestione della supply chain:

Che cos'è la previsione delle scorte?Previsione delle scorte: Anche in questo caso, si tratta di un processo predittivo utilizzato per determinare la quantità e la tempistica dei futuri fabbisogni di magazzino sulla base dei dati storici di vendita, delle tendenze e dei fattori esterni. L'obiettivo principale è quello di prevedere la domanda dei clienti per garantire che l'azienda mantenga livelli di scorte ottimali per soddisfare questa domanda senza eccedere.

Differenza tra previsione e rifornimento delle scorteRiassortimento delle scorte: Questo processo, invece, prevede l'ordine o la produzione di scorte per riempire i livelli di inventario. Il rifornimento si basa sulle previsioni di inventario e sui livelli di scorte esistenti, con l'obiettivo di mantenere le scorte ai livelli necessari per soddisfare la domanda prevista dei clienti, tenendo conto anche dei tempi di consegna e dei punti di riordino.

In sostanza, la previsione delle scorte consiste nel prevedere le esigenze future, mentre il rifornimento delle scorte consiste nel soddisfare tali esigenze ordinando o producendo più prodotti.

Perché è importante la previsione delle scorte?

Non sorprende che la previsione delle scorte svolga un ruolo fondamentale per la salute operativa e finanziaria di un'azienda. Ecco i principali motivi per cui il monitoraggio delle scorte è estremamente vantaggioso:

• Ottimizzazione dei costiOttimizzazione dei costi: Riduce i costi di gestione evitando l'eccesso di scorte e il relativo spreco di risorse.
• ‍Soddisfazione del clienteSoddisfazione del cliente: Garantisce la disponibilità dei prodotti quando i clienti ne hanno bisogno, migliorando la qualità del servizio.
• ‍EfficienzaEfficienza: Semplifica la pianificazione degli acquisti e della produzione, rendendo le operazioni più efficienti.
• ‍Gestione del rischio‍Gestione del rischio: Riduce il rischio di stockout e di perdita di vendite, assicurando i flussi di reddito.

Dopo aver definito cosa si intende per previsione delle scorte, come si differenzia dal rifornimento delle scorte e perché è un'area di interesse così importante, continuiamo l'esplorazione dei diversi metodi e tipi di previsione e come scegliere quello giusto - un primo passo fondamentale da compiere.

Cinque tipi e metodi di previsione delle scorte

La previsione delle scorte può essere classificata in diversi tipi e metodi, ciascuno con un approccio unico alla previsione delle esigenze future delle scorte. Ecco una suddivisione dei tipi e dei metodi citati, con particolare attenzione alla loro applicazione nella previsione delle scorte:

1. Metodi quantitativi

La previsione quantitativa utilizza dati storici e modelli matematici per prevedere i futuri fabbisogni di magazzino. È guidata dai dati e si basa sul presupposto che i modelli del passato continueranno.

I metodi quantitativi comprendono:

1. Metodi quantitativi

Analisi delle serie temporaliAnalisi delle serie temporali: Esamina i dati delle vendite passate per identificare modelli o tendenze nel tempo, che vengono poi estrapolati nel futuro.

Modelli causaliModelli causali: Questi modelli, come l'analisi di regressione, identificano le correlazioni tra le vendite e una o più variabili indipendenti (ad esempio, indicatori economici, sforzi di marketing) per prevedere la domanda futura.

2. Metodi qualitativi

Le previsioni qualitative si basano su giudizi di esperti piuttosto che su dati numerici. Viene spesso utilizzata quando i dati sono limitati o per la previsione di nuovi prodotti.

I metodi includono:

• Metodo DelphiMetodo Delphi: Una tecnica di comunicazione strutturata in cui un gruppo di esperti fornisce input sui livelli di inventario attraverso una serie di questionari, con un feedback fornito tra un round e l'altro.
• Suggerimento 1: Ricerca di mercatoRicerca di mercato: Consiste nel raccogliere informazioni dai potenziali clienti sulle loro future intenzioni di acquisto.

3. Analisi delle tendenze

L'analisi delle tendenze è un metodo quantitativo che prevede l'identificazione di modelli di dati nel tempo. Si concentra sulla definizione di una linea di tendenza che rappresenta la direzione generale in cui si muovono i livelli di inventario, per prevedere la domanda futura.

4. Metodi grafici

I metodi grafici utilizzano strumenti visivi, come grafici a linee o a barre, per rappresentare i dati storici e identificare visivamente le tendenze, i modelli o le variazioni stagionali dei livelli di inventario. Questi metodi aiutano i previsori a prevedere intuitivamente la domanda futura estrapolandola dalle tendenze visive.

5. Analisi della stagionalità

L'analisi della stagionalità identifica i modelli o le fluttuazioni regolari e prevedibili dei livelli di inventario che si verificano a intervalli specifici, come quelli settimanali, mensili o trimestrali. Questo metodo aiuta le aziende a prepararsi ai picchi o ai cali della domanda stagionale, regolando i livelli di inventario di conseguenza.

Ognuno di questi metodi ha i suoi punti di forza e le sue applicazioni e spesso le aziende utilizzano una combinazione di più approcci per ottenere previsioni di magazzino più accurate. La scelta del metodo dipende dalla natura dell'inventario, dalla disponibilità di dati e dalle dinamiche specifiche del mercato e del settore.

Scegliere il giusto metodo di previsione delle scorte

La scelta del metodo di previsione delle scorte più efficace dipende dalla comprensione delle caratteristiche e delle esigenze uniche della vostra azienda e del vostro settore. Alcune aziende si trovano meglio se osservano le tendenze nel tempo, altre utilizzano semplici calcoli e altre ancora programmi informatici avanzati per fare previsioni. Ogni metodo ha i suoi vantaggi, quindi diamo un'occhiata dal punto di vista dell'azienda e del settore:

• Attività di vendita al dettaglioRetail aziende: Se siete in retail con modelli di vendita stagionali, date priorità all'analisi della stagionalità per gestire le scorte nei periodi di picco degli acquisti. I rivenditori con vendite stabili per tutto l'anno possono puntare sull'analisi delle tendenze per ottenere livelli di scorte costanti.Scalabilità durante i periodi di piccoRetail aziende: Se siete in retail con modelli di vendita stagionali, date priorità all'analisi della stagionalità per gestire le scorte nei periodi di picco degli acquisti. I rivenditori con vendite stabili per tutto l'anno possono puntare sull'analisi delle tendenze per ottenere livelli di scorte costanti.

• E-commerceCommercio elettronico: Se siete un'azienda di e-commerce, in particolare con un'ampia gamma di SKU, dovreste prendere in considerazione metodi quantitativi come l'analisi delle serie temporali per gestire la diversa domanda tra i prodotti. I metodi grafici possono identificare rapidamente le tendenze degli articoli in rapida evoluzione.

• ProduzioneProduzione: Se lavorate nel settore manifatturiero, soprattutto con prodotti che hanno tempi di consegna lunghi, i modelli causali possono aiutarvi a capire come vari fattori (come la disponibilità di materie prime o le tendenze economiche) influiscono sulle vostre esigenze di inventario.

• Startups/new product launches: Startup/Lancio di nuovi prodotti: Se la vostra azienda sta lanciando nuovi prodotti o è una startup che si affaccia sul mercato, potreste affidarvi a metodi qualitativi, come le ricerche di mercato o il metodo Delphi, per prevedere la domanda in assenza di dati storici.

• Industria dei servizi:Settore dei servizi: Per il sito Settori orientato ai servizi (come l'ospitalità o il SaaS), dove l'inventario fisico potrebbe non essere l'obiettivo principale, ma la previsione della domanda di forniture o risorse è fondamentale, le intuizioni qualitative derivanti dalle analisi di mercato o dalle opinioni degli esperti possono guidare le decisioni relative all'inventario.

• Indici stagionaliAziende stagionali (ad esempio, prodotti per le vacanze, articoli per il giardinaggio): L'analisi della stagionalità è fondamentale per le aziende fortemente influenzate da fattori stagionali, in quanto garantisce che i livelli di inventario siano adeguati per soddisfare i picchi della domanda.

• Alta tecnologia e beni di consumo in rapida evoluzione (FMCG):Alta tecnologia e beni di consumo in rapida evoluzione (FMCG): Le aziende che operano in mercati in rapida evoluzione devono utilizzare un mix di metodi quantitativi e qualitativi. Il rapido ciclo di innovazione nel settore tecnologico o la rapida rotazione nei mercati dei beni di largo consumo richiedono un mix di previsioni basate sui dati e di intuizioni di mercato per essere all'avanguardia.

In generale, la scelta del metodo di previsione delle scorte deve riflettere le circostanze specifiche dell'azienda, comprese le tendenze del settore, il comportamento dei clienti e la maturità della presenza sul mercato. Adattare il proprio approccio all'evoluzione dell'attività è fondamentale anche per mantenere l'efficienza delle scorte.

Una volta scelto il metodo giusto per le esigenze della vostra azienda, è il momento di approfondire l'argomento: Come prevedere le scorte nel modo più accurato possibile.

Come prevedere le scorte

Una previsione efficace delle scorte comporta un approccio strutturato che combina analisi dei dati, approfondimenti di settore e pianificazione strategica. Ecco una guida passo passo con le formule e gli strumenti comunemente utilizzati, seguita da un semplice esempio per illustrare il processo.

Guida passo-passo alla previsione del magazzino

1. Raccolta di dati storici sulle vendite

La base di ogni buona previsione di magazzino è costituita da dati di vendita affidabili. Raccogliete i dati di vendita degli ultimi anni per identificare modelli e tendenze. Questi dati storici serviranno come base per le vostre previsioni.

2. Analisi delle tendenze e della stagionalità

Una volta ottenuti i dati sulle vendite, il passo successivo è quello di esaminarli per individuare eventuali tendenze identificabili, come fluttuazioni stagionali o crescita o calo costante delle vendite. La comprensione di questi modelli è fondamentale per prevedere le future esigenze di magazzino.

3. Considerare il mercato e i fattori esterni

Al di là dei dati di vendita, fattori esterni come le tendenze del mercato, le condizioni economiche e gli eventi imminenti possono avere un impatto significativo sulla domanda. Incorporare queste informazioni nel vostro modello di previsione ne migliorerà l'accuratezza.

4. Scelta di un metodo di previsione

In base all'analisi dei dati e alla natura della vostra attività, selezionate il metodo di previsione più appropriato, come abbiamo visto in alcune sezioni precedenti. Come già detto, la scelta può spaziare da semplici modelli quantitativi ad approcci qualitativi più sfumati, a seconda della complessità del vostro inventario e della prevedibilità delle vostre vendite.

5. Applicazione del modello di previsione

Una volta stabilito il metodo, applicatelo ai dati per generare le previsioni di inventario. Ciò può comportare calcoli a mano, l'uso di formule in un foglio di calcolo o l'utilizzo di un software specializzato.

6. Revisione e regolazione

Le previsioni non sono un'attività da dimenticare. Confrontate regolarmente le vendite previste con quelle effettive per individuare eventuali scostamenti. Utilizzate queste informazioni per perfezionare il vostro modello di previsione e garantirne l'accuratezza in futuro.

Formule di previsione

Esistono diverse formule da utilizzare per le previsioni. Queste includono:

Media mobile semplice (SMA)

Questa formula calcola la media delle vendite in un periodo specifico, attenuando le fluttuazioni per identificare le tendenze. È particolarmente utile per le aziende con modelli di vendita stabili e prevedibili.

Esempio:

Immaginiamo che un negozio registri le sue vendite mensili (in dollari) per quattro mesi:

• Gennaio: 200 dollari
• Febbraio: $240
• Marzo: $180
• Aprile: 300 dollari

Per calcolare una SMA a tre mesi per il mese di aprile, si dovrebbe fare una media delle vendite di febbraio, marzo e aprile, perché la SMA prende in considerazione i tre mesi più recenti:

Quindi, la SMA a tre mesi per aprile è di 240 dollari. In questo modo i dati di vendita vengono smussati, mostrando una tendenza senza le fluttuazioni mensili.

Lisciatura esponenziale (ES)

L'ES regola le previsioni in base ai dati di vendita più recenti, attribuendo loro un peso maggiore rispetto ai dati più vecchi. È efficace per adattarsi rapidamente ai cambiamenti delle tendenze di vendita.

Esempio:

Utilizzando gli stessi dati di vendita mensili ma applicando l'ES, supponiamo di scegliere un fattore di lisciatura(α) di 0,5 per semplicità. Questo fattore determina quanto peso viene dato ai dati di vendita più recenti.αUtilizzando gli stessi dati di vendita mensili ma applicando lo Smoothing Esponenziale, diciamo di scegliere un fattore di smoothing (α) di 0,5 per semplicità. Questo fattore determina il peso attribuito ai dati di vendita più recenti.

La formula per la prima previsione (partendo da febbraio e assumendo gennaio come base) sarebbe:

Poiché è l'inizio, le previsioni di febbraio sono solo le vendite di gennaio, quindi passiamo a marzo:

Questo metodo dà più peso al mese più recente (febbraio) e meno ai dati più vecchi, adattandosi dinamicamente all'arrivo di nuovi dati.

Regressione lineare

Questo metodo più complesso prevede le vendite future analizzando la relazione tra le vendite e una o più variabili indipendenti, come le spese di marketing o gli indicatori economici.

Esempio:

Si supponga che un'azienda voglia prevedere le vendite future in base alle spese di marketing. Nel corso di diversi mesi, ha registrato i seguenti dati (in migliaia di dollari):

• Spesa di marketing: 1, 2, 3, 4, 5
• Vendite: 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5

Utilizzando la regressione lineare, si cerca di tracciare una retta che preveda al meglio le vendite in base alla spesa di marketing. L'equazione della retta è y = mx = b, dove y è il fatturato, x è la spesa di marketing, m è la pendenza della retta (effetto della spesa di marketing sul fatturato) e b è l'intercetta della y (fatturato di base senza marketing).y = mx = b,dovey è la vendita,xSpesa di marketing: 1, 2, 3, 4, 5m Utilizzando la regressione lineare, si cerca di tracciare una retta che preveda al meglio le vendite in base alla spesa di marketing. L'equazione della retta è y = mx = b, dove y è il fatturato, x è la spesa di marketing, m è la pendenza della retta (effetto della spesa di marketing sul fatturato) e b è l'intercetta della y (fatturato di base senza marketing).b è l'intercetta y (vendite di base senza marketing).

L'obiettivo è trovare i valori dimSpeciale e Standardb L'obiettivo è trovare i valori di m e b che minimizzano la differenza tra le vendite previste e quelle effettive. Per semplicità, diciamo che l'equazione della retta risulta essere:

Ciò significa che per ogni aumento di 1.000 dollari della spesa di marketing, le vendite aumentano di 1.000 dollari, più una vendita base di 500 dollari.

Ogni metodo si adatta a scenari diversi: SMA per le tendenze stabili, ES per le tendenze in rapida evoluzione e regressione lineare per comprendere le relazioni tra le variabili.

Strumenti per la previsione

Per aiutare le aziende a fare previsioni sono disponibili diversi strumenti e software, ciascuno adatto a esigenze e complessità diverse. Ecco una panoramica dei principali strumenti che possono aiutare le aziende a prevedere il futuro con maggiore precisione:

• Fogli di calcoloFogli di calcolo: Excel e Google Sheets sono strumenti versatili per l'implementazione di modelli previsionali di base, adatti alle piccole imprese o a chi è alle prime armi con le previsioni.

• Software di previsione dedicatoSoftware di previsione dedicato: Le piattaforme avanzate offrono funzioni sofisticate per analisi approfondite, in grado di gestire modelli aziendali complessi e un'ampia gamma di variabili.

• Sistemi di gestione dell'inventarioSistemi di gestione dell'inventario: Questi sistemi spesso includono funzionalità di previsione adattate alle specificità della gestione delle scorte, integrando i dati di vendita per ottenere informazioni in tempo reale.

Retail esempio di previsione stagionale

Vediamo un altro esempio nel contesto della stagionalità di retail .

Scenario: Un negozio di giocattoli esamina i dati di vendita degli ultimi tre anni.stagioni natalizieScenario: Un negozio di giocattoli esamina i dati di vendita delle ultime tre stagioni festive e nota una tendenza: ogni anno le vendite di dicembre aumentano di circa il 20% rispetto all'anno precedente. L'azienda attribuisce questa crescita a una combinazione di efficaci campagne di marketing per le festività e a una base di clienti sempre più ampia.

Metodo di calcoloMetodo di calcolo: Per prevedere la domanda della prossima stagione festiva, il negozio calcola il tasso di crescita medio annuo sulla base dei dati di vendita del dicembre scorso. Utilizza la formula del tasso di crescita annuale composto (CAGR):ndove n è il numero di anni. Applicando questa formula, si conferma un tasso di crescita costante del 20%.

AzioneAzione: Sulla base di questa analisi, l'azienda decide di aumentare del 20% gli ordini di magazzino per le prossime festività nelle categorie di giocattoli più vendute. Inoltre, l'azienda intende lanciare la campagna di marketing per le festività natalizie con due settimane di anticipo rispetto all'anno precedente, per catturare i primi acquirenti.

Come prevedere automaticamente l'inventario

L'automazione della previsione delle scorte è un'innovazione che consente alle aziende di prevedere con precisione i fabbisogni futuri di scorte con il minimo sforzo manuale. Ecco come ottimizzare il processo di previsione delle scorte utilizzando l'automazione:

Fase 1: implementare un sistema di gestione dell'inventario

Scegliete un sistema che si integri con i vostri canali di vendita e che offra funzioni di analisi delle tendenze e di previsione della domanda. Questo sistema dovrebbe raccogliere e analizzare automaticamente i dati di vendita, fornendo una solida base per le vostre previsioni.

Fase 2: sfruttare l'apprendimento automatico

I sistemi di inventario avanzati utilizzanoFase 2: sfruttare l'apprendimento automaticoI sistemi di inventario avanzati utilizzano l'apprendimento automatico per affinare l'accuratezza delle previsioni. Questi sistemi apprendono dai modelli di vendita in corso, regolando le previsioni per migliorare l'affidabilità nel tempo.

Fase 3: Integrare i dati esterni

L'integrazione di fattori esterni, come le tendenze del mercato e le influenze stagionali, nel vostro modello di previsione può migliorarne significativamente l'accuratezza. Scegliete un sistema che consenta questa integrazione, offrendovi una visione completa della domanda potenziale.

Passo 4: automatizzare il riordino

Per capitalizzare le previsioni, impostate il riordino automatico in base alle esigenze previste. In questo modo si mantiene un livello di scorte ottimale, adeguando automaticamente gli ordini alla domanda prevista.

Fase 5: revisione e adeguamento periodici

Anche i migliori sistemi automatizzati hanno bisogno di una supervisione. Confrontate regolarmente i risultati previsti con le vendite effettive per mettere a punto l'accuratezza del sistema, correggendo eventuali discrepanze o cambiamenti di mercato imprevisti.

Previsioni per i nuovi prodotti

Il lancio di un nuovo prodotto comporta una serie di sfide, non ultima quella di prevedere la domanda senza dati storici sulle vendite. Tuttavia, gli approcci strategici possono aiutare l'azienda a prevedere la quantità di scorte necessarie:

Suggerimento 1: Ricerca di mercato

Iniziate con un'accurata ricerca di mercato per capire il potenziale interesse dei clienti per il vostro nuovo prodotto. Sondaggi, focus group e analisi di prodotti simili presenti sul mercato possono fornire preziose indicazioni sulla domanda dei clienti.

Suggerimento 2: Prodotti analoghi

Osservate i dati di vendita di prodotti simili al nuovo articolo, soprattutto se condividono lo stesso target o se soddisfano un'esigenza simile. Questi dati possono servire come proxy per stimare la domanda del nuovo prodotto.

Suggerimento 3: i preordini

Offrendo il prodotto in pre-ordine si può misurare direttamente l'interesse dei clienti e fornire una misura tangibile della domanda iniziale. Questa strategia genera anche uno slancio iniziale delle vendite.

Suggerimento 4: lanci pilota

Considerate un'uscita limitata in un mercato o canale specifico prima di un lancio su larga scala. In questo modo si può testare la domanda nel mondo reale e si possono apportare modifiche ai livelli di inventario prima di una distribuzione più ampia.

Suggerimento 5: approccio iterativo

Iniziate con un livello di inventario prudente, basato sulle vostre ricerche di mercato, e modificatelo man mano che i dati di vendita iniziano ad arrivare. Questo approccio flessibile vi permette di rispondere alla domanda effettiva senza rischiare un eccesso di scorte.

Gestione dei prodotti stagionali

I prodotti stagionali richiedono un approccio sfumato alle previsioni, dato il loro picco di domanda in determinati periodi dell'anno. Una previsione efficace assicura che le aziende massimizzino le vendite durante questi picchi senza ritrovarsi con scorte in eccesso quando la domanda diminuisce.

Dati storici sulle vendite

Analizzare i dati di vendita delle stagioni precedenti per identificare i modelli di domanda. Regolare i fattori che potrebbero influenzare la comparabilità, come le condizioni economiche o gli sforzi di marketing.

Analisi delle tendenze

Guardate oltre i vostri dati alle tendenze del settore e alle analisi di mercato più ampie. Questo può aiutare a prevedere i cambiamenti nel comportamento dei consumatori che potrebbero avere un impatto sulla domanda del vostro prodotto stagionale.

Indici stagionali

Sviluppare indici stagionali per quantificare la fluttuazione della domanda nel corso dell'anno. Ciò comporta l'adeguamento delle previsioni in base al periodo specifico dell'anno, tenendo conto dei picchi e dei cali noti della domanda.

Adeguamento dei tempi di consegna

Considerate il tempo di esecuzione ordini necessario per produrre e consegnare il vostro prodotto stagionale. Iniziate a pianificare con largo anticipo rispetto all'alta stagione per assicurarvi di avere a disposizione scorte sufficienti quando la domanda inizierà ad aumentare.

Analisi post-stagione

Dopo ogni stagione, verificate l'accuratezza delle previsioni e le prestazioni della gestione delle scorte. Identificate eventuali discrepanze tra la domanda prevista e quella effettiva per perfezionare il vostro approccio per la stagione successiva.

Le previsioni per i prodotti nuovi e stagionali sono un'arte e una scienza, che richiede alle aziende di bilanciare intuizioni basate sui dati e intuizioni di mercato. Adottando queste strategie, è possibile affrontare le incertezze legate al lancio di nuovi prodotti e alla gestione delle fluttuazioni stagionali della domanda, assicurandosi che soddisfino le esigenze dei clienti e mantenendo al contempo livelli ottimali di scorte.

Bug nella previsione delle scorte

A dire il vero, la previsione delle scorte è irta di sfide che possono mettere in crisi anche i sistemi più efficienti. Niente è facile, soprattutto quando si tratta di previsioni, perché si tratta di previsioni. La variabilità della domanda dei clienti rappresenta un ostacolo primario: i cambiamenti nelle preferenze dei consumatori e le tendenze di mercato emergenti spesso si verificano più rapidamente di quanto i magazzini possano adattare i loro livelli di scorte. A questa imprevedibilità si aggiunge il rischio sempre presente di interruzioni della catena di approvvigionamento, in cui ritardi da parte dei fornitori o eventi globali inaspettati possono lasciare gli scaffali vuoti o eccessivamente riforniti.

La stagionalità, come già accennato, aggiunge un ulteriore livello di complessità, richiedendo una pianificazione precisa per gestire il flusso e riflusso dei periodi di punta e non. Senza previsioni stagionali accurate, i magazzini rischiano di rimanere senza scorte nei periodi critici di vendita o di avere scorte eccessive nei mesi più lenti. A complicare ulteriormente le cose è la qualità dei dati su cui i magazzini si basano per le previsioni. Dati di vendita imprecisi possono portare a decisioni sbagliate sulle scorte, mentre la mancanza di dati storici per nuovi prodotti o iniziative rende quasi impossibile una previsione informata.

Anche il ciclo di vita dei prodotti rappresenta una sfida unica, soprattutto quando si introducono nuovi articoli senza dati di vendita precedenti o si gestisce il declino dei prodotti invecchiati. I magazzini devono bilanciare attentamente l'introduzione di nuove scorte con la graduale eliminazione dei prodotti più vecchi, per evitare eccedenze o carenze. Inoltre, i vincoli fisici all'interno del magazzino, come la limitata capacità di stoccaggio, possono limitare la capacità di regolare i livelli di inventario in risposta alle variazioni della domanda previste. Le limitazioni operative, che siano di bilancio, di manodopera o tecnologiche, limitano ulteriormente l'agilità necessaria per adattarsi a queste sfide di previsione.

Affrontare queste sfide richiede un approccio multiforme, che combini strumenti di previsione avanzati, strategie operative flessibili e una profonda comprensione delle dinamiche di mercato, come indicato in alcuni paragrafi precedenti.

Un'altra sfida da affrontare è la gestione della qualità dei dati, che ci porta alla sezione successiva.

Gestione dei problemi di qualità dei dati nelle previsioni di inventario

Uno dei "bug" critici nella previsione delle scorte, che può disturbare anche i sistemi più sofisticati, è la sfida di garantire la qualità dei dati. Dati di vendita imprecisi, incompleti o inaffidabili possono portare a decisioni errate sulle scorte, incidendo in modo significativo sull'accuratezza delle previsioni e sull'efficienza operativa. Ecco le strategie per migliorare la qualità dei dati e risolvere i problemi più comuni in materia di previsioni:

Definizione di politiche di governance dei dati

L'implementazione di politiche di governance dei dati è fondamentale per mantenere dati di alta qualità. Queste politiche devono definire gli standard di raccolta, archiviazione e manutenzione dei dati per garantire coerenza e accuratezza. Le politiche devono prevedere verifiche e convalide periodiche per identificare e correggere tempestivamente le imprecisioni.

Sfruttare gli strumenti di pulizia dei dati

Gli strumenti di pulizia dei dati possono automatizzare il processo di individuazione e correzione degli errori nei dati. Questi strumenti aiutano a identificare gli outlier, i valori mancanti o le incongruenze, garantendo che i dati utilizzati per le previsioni siano il più accurati possibile. L'uso regolare della pulizia dei dati può migliorare significativamente l'affidabilità delle previsioni di magazzino.

Implementazione di soluzioni di integrazione dei dati

Spesso i dati sono distribuiti su vari sistemi e piattaforme, con conseguenti incoerenze e lacune nelle informazioni. Le soluzioni di integrazione dei dati possono consolidare i dati provenienti da più fonti, fornendo una visione unificata che è fondamentale per una previsione accurata. Queste soluzioni garantiscono che tutti i dati rilevanti siano presi in considerazione nel processo di previsione, riducendo il rischio di sviste.

Utilizzo di analisi avanzate per ottenere informazioni sulla qualità dei dati

Gli algoritmi di analisi avanzata e di apprendimento automatico possono fornire indicazioni sui problemi di qualità dei dati, identificando gli schemi che possono indicare problemi di dati. Queste tecnologie possono aiutare i previsori a capire l'impatto della qualità dei dati sull'accuratezza delle previsioni e a dare priorità alle aree da migliorare.

Formazione e sensibilizzazione

È fondamentale educare il team responsabile della raccolta e dell'analisi dei dati sull'importanza della qualità dei dati. Le sessioni di formazione devono evidenziare l'impatto della qualità dei dati sulle previsioni e sulle prestazioni aziendali complessive, incoraggiando l'adesione alle migliori pratiche di gestione dei dati.

Incoraggiare la collaborazione tra i reparti

La collaborazione tra reparti come vendite, operazioni e finanza può migliorare la qualità dei dati. Ogni reparto offre una prospettiva diversa e può contribuire con intuizioni uniche al processo di raccolta e analisi dei dati, garantendo un approccio più completo alle previsioni.

Adottare un approccio di miglioramento continuo

Infine, è essenziale trattare la gestione della qualità dei dati come un processo continuo piuttosto che come un'attività una tantum. Il monitoraggio continuo, unito alla volontà di adattare e perfezionare le pratiche relative ai dati, garantisce che l'azienda possa rispondere ai cambiamenti nella qualità dei dati in modo dinamico. Questo approccio riduce al minimo l'impatto dei problemi di qualità dei dati sulla previsione delle scorte.

Another way to go beyond these bugs and leverage your inventory forecasting capabilities is by investing in the AutoStore system — the world’s fastest automated storage and retrieval system (AS/RS). Let’s have a closer look at how AutoStore is truly a game changer, especially in Che cos'è la distribuzione B2B?ISO Certificato

Migliorare la previsione delle scorte con AutoStore: una svolta nella distribuzione B2B

Un'efficace previsione delle scorte è al centro di una distribuzione B2B di successo, che consente alle aziende di navigare con precisione sul filo della domanda e dell'offerta. In questo panorama, AutoStore emerge come forza rivoluzionaria, ridefinendo le norme della gestione e della previsione delle scorte con la sua tecnologia all'avanguardia e l'automazione.

Introduzione AutoStore

AutoStore is cube-based AS/RS comprised of five hardware components — the Grid, Bins, Robots, Ports (workstations), and the Controller. It also includes two optional software; QubIt Fulfillment Platform™ for managing complex online order fulfillment and Unify Analytics™, a cloud-based platform that automates the traditional way of collecting and analyzing system log data.

Nel complesso, il sistema consente di risparmiare spazio (75% rispetto allo stoccaggio tradizionale), velocità ed efficienza, affidabilità e flessibilità. Grazie alla capacità di integrarsi con il software di gestione dell'inventario, le aziende possono identificare gli articoli più venduti e comprendere le fluttuazioni stagionali della domanda con un elevato grado di precisione ed efficienza.

Affrontare i tempi di consegna con una gestione rapida

Una delle sfide perenni nella previsione delle scorte è l'impatto diSvantaggi dei tempi di consegna lunghiUna delle sfide perenni nella previsione delle scorte è l'impatto dei lead time, ovvero il ritardo tra l'invio di un ordine e la sua consegna. Tradizionalmente, tempi di consegna più lunghi costringono le aziende a prevedere la domanda molto in là nel tempo, un compito pieno di incertezze e di rischi di eccesso di scorte o di esaurimento. AutoStore affronta direttamente questo problema con i suoi tempi di gestione rapidi, riducendo drasticamente i tempi di consegna e consentendo così alle aziende di mantenere livelli di scorte ottimali con maggiore sicurezza. Questa agilità nel processo di picking consente alle aziende di reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato, assicurando che non rimangano al di sotto della domanda e che non vincolino il capitale in un eccesso di scorte.

Sfruttare la tecnologia per previsioni di precisione

L'integrazione di AutoStore consente alle aziende di migliorare notevolmente l'accuratezza delle previsioni. Con le sue soluzioni di stoccaggio ad alta densità e le sue impareggiabili capacità di automazione, AutoStore offre alle aziende un quadro solido per prevedere le esigenze di inventario con un alto grado di precisione. Questo sistema consente di adattarsi senza problemi alle fluttuazioni della domanda, garantendo che le previsioni non siano solo un processo reattivo ma una strategia proattiva. La tecnologia avanzata insita in AutoStore consente l'analisi dei dati in tempo reale, fondamentale per prendere decisioni informate sui livelli di inventario.

Navigazione nei cicli di vita dei prodotti con approfondimenti avanzati

La comprensione del ciclo di vita del prodotto è fondamentale per una previsione accurata delle scorte. Dal lancio di un nuovo prodotto fino al suo picco e all'eventuale declino, i dati di vendita forniscono informazioni preziose sulle preferenze dei clienti e sulle tendenze del mercato. AutoStore eccelle nell'offrire alle aziende gli strumenti per monitorare da vicino queste tendenze, facilitando le decisioni strategiche sulle scorte durante l'intero ciclo di vita di un prodotto. Fornendo una visione granulare delle performance di vendita, AutoStore consente alle aziende di anticipare le variazioni della domanda, allineando la pianificazione delle scorte alle reali esigenze del mercato.

AutoStore - una soluzione globale e completa

Il cuore di AutoStore è molto più di una soluzione di archiviazione: è un approccio completo per modernizzare la previsione delle scorte. L'elevata densità di archiviazione e la scalabilità garantiscono che aziende di tutte le dimensioni possano trarre vantaggio dalla sua implementazione. Inoltre, la compatibilità di AutoStore con i sistemi esistenti lo rende uno strumento versatile per migliorare l'efficienza operativa e la redditività. Rivoluzionando il modo in cui l'inventario viene immagazzinato, recuperato e gestito con la Cube Storage Solution, AutoStore consente alle aziende di raggiungere un livello di accuratezza e reattività delle previsioni finora irraggiungibile.ScalabilitàIl cuore di AutoStore è molto più di una soluzione di archiviazione: è un approccio completo per modernizzare la previsione delle scorte. L'elevata densità di archiviazione e la scalabilità garantiscono che aziende di tutte le dimensioni possano trarre vantaggio dalla sua implementazione. Inoltre, la compatibilità di AutoStore con i sistemi esistenti lo rende uno strumento versatile per migliorare l'efficienza operativa e la redditività. Rivoluzionando il modo in cui l'inventario viene immagazzinato, recuperato e gestito con la Cube Storage Solution, AutoStore consente alle aziende di raggiungere un livello di accuratezza e reattività delle previsioni finora irraggiungibile.Efficienza operativaAutoStore non è solo una soluzione di archiviazione, ma un approccio completo alla modernizzazione delle previsioni di inventario. L'elevata densità di archiviazione e la scalabilità garantiscono che aziende di tutte le dimensioni possano trarre vantaggio dalla sua implementazione. Inoltre, la compatibilità di AutoStore con i sistemi esistenti lo rende uno strumento versatile per migliorare l'efficienza operativa e la redditività. Rivoluzionando il modo in cui l'inventario viene immagazzinato, recuperato e gestito con questa soluzione di archiviazione a cubo, AutoStore consente alle aziende di raggiungere un livello di accuratezza e reattività delle previsioni finora irraggiungibile.

FAQ  

Qual è la formula per la previsione delle scorte?

Le formule spesso utilizzate per la previsione delle scorte sono la media mobile semplice (SMA) o lo smoothing esponenziale (ES).

‍

Per SMA:

Per ES (doveαPer ES (dove α è la costante di lisciatura compresa tra 0 e 1):

Qual è il metodo migliore per la previsione delle scorte?

Il metodo migliore dipende dalle esigenze specifiche dell'azienda. I metodi quantitativi, come l'analisi delle serie temporali, sono adatti per i prodotti con dati di vendita storici, mentre i metodi qualitativi sono migliori per i nuovi prodotti o quando le condizioni di mercato cambiano rapidamente. Una combinazione di metodi spesso produce i risultati migliori.

Come si fa a prevedere l'inventario in Excel?

Per prevedere le scorte in Excel, si possono utilizzare formule come SMA o regressione lineare. La funzione Foglio di previsione di Excel, disponibile nelle versioni più recenti, automatizza questa operazione generando una previsione basata sui dati storici con pochi clic. È sufficiente selezionare i dati di vendita, andare alla scheda Dati e fare clic sul pulsante Foglio previsioni per creare un modello di previsione.

Che cosa è necessario fare per l'inventario previsionale?

La previsione delle scorte richiede dati storici sulle vendite, la comprensione delle attuali tendenze di mercato e la conoscenza di qualsiasi evento futuro che possa influenzare la domanda. Inoltre, è necessario un modello o un metodo di previsione, come lo smoothing esponenziale o l'analisi di regressione, per analizzare questi dati e prevedere i futuri requisiti di inventario.