Use Case AI FORGE - 3

Previsione dell'andamento della domanda con AI

Approccio con Intelligenza Artificiale

I benefici di prevedere l'andamento della domanda utilizzando modelli AI

Prevedere l’andamento della domanda con l’AI in modo preciso dà vantaggi tangibili per l’intera attività produttiva. Il seguente use case di AI FORGE definisce a chi si rivolge questo tipo di applicazione e ne descrive l’approccio pratico in azienda.

Use case AI FORGE in settori produttivi: attori, descrizione e obiettivi

Attori
– Responsabile della pianificazione della produzione
– Responsabile degli acquisti
– Analista dei dati

Descrizione
L’azienda XYZ vuole migliorare la precisione delle previsioni di domanda per i suoi prodotti, materiali consumabili e servizi correlati al fine di ottimizzare la pianificazione della produzione e degli acquisti.

Obiettivi
– Prevedere con maggiore accuratezza l’andamento della domanda a breve e medio termine
– Identificare i fattori chiave che influenzano la domanda
– Migliorare la pianificazione della produzione e degli ordini di acquisto
– Ridurre i costi di magazzino e gli sprechi

Applicazione dell'Intelligenza Artificiale AI FORGE: scenario principale

  1. Il responsabile della pianificazione della produzione e il responsabile degli acquisti raccolgono i dati storici sulla domanda di prodotti, materiali consumabili e servizi correlati, inclusi i volumi di vendita, i trend stagionali, le promozioni, ecc.
  2. L’analista dei dati analizza i dati per identificare i fattori chiave che influenzano la domanda, come le tendenze di mercato, le azioni dei concorrenti, le condizioni economiche, ecc.
  3. L’analista dei dati sviluppa modelli di intelligenza artificiale (ad esempio, reti neurali, modelli di serie temporali) per prevedere l’andamento futuro della domanda in base ai fattori identificati.
  4. I modelli vengono addestrati e testati utilizzando i dati storici per valutarne l’accuratezza nelle previsioni.
  5. Il responsabile della pianificazione della produzione utilizza le previsioni del modello per pianificare la produzione, ottimizzare i livelli di scorte e coordinare gli ordini di acquisto.
  6. Il responsabile degli acquisti si basa sulle previsioni del modello per negoziare con i fornitori, pianificare gli ordini di acquisto e gestire le scorte di materiali consumabili.
  7. Il team monitora costantemente le prestazioni dei modelli e apporta aggiornamenti o modifiche in base ai feedback e ai nuovi dati.

Applicazione AI FORGE: scenari alternativi

– Se i modelli di intelligenza artificiale non raggiungono l’accuratezza desiderata nelle previsioni, l’analista dei dati può provare diverse tecniche di modellazione o aggiungere ulteriori variabili esplicative.

– Se si verificano cambiamenti significativi nelle condizioni di mercato o nella catena di approvvigionamento, i modelli devono essere riadattati e riaddestrati per mantenere la loro efficacia.

Benefici di prevedere l'andamento della domanda utilizzando AI FORGE

– Miglioramento della precisione delle previsioni di domanda a breve e medio termine
– Ottimizzazione della pianificazione della produzione e degli ordini di acquisto
– Riduzione dei costi di magazzino e degli sprechi
– Miglioramento della disponibilità dei prodotti e della soddisfazione dei clienti
– Aumento dell’efficienza della catena di approvvigionamento
– Migliore capacità di risposta ai cambiamenti del mercato

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