Demand sensing: che cos’è?
Il demand sensing, ovvero la previsione della domanda in tempo reale, è un metodo avanzato che utilizza i dati della catena di fornitura, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per creare previsioni a breve termine della domanda sulla base dei segnali di mercato attuali. Si differenzia dalla previsione tradizionale basata sui dati storici di vendita, analizzando informazioni aggiornate come transazioni POS, tendenze meteorologiche, sentiment sui social media o cambiamenti nel comportamento dei consumatori. Nel settore alimentare, aiuta a ridurre al minimo gli sprechi alimentari, ottimizzare le scorte di magazzino e reagire alle fluttuazioni della domanda, ad esempio quelle causate da promozioni o condizioni meteorologiche.
FAQ
In che modo il demand sensing differisce dalla tradizionale previsione della domanda?
La previsione tradizionale si basa su serie temporali di dati storici pluriennali, ipotizzando la ripetibilità della stagionalità, mentre il demand sensing integra dati in tempo reale provenienti da più fonti, migliorando l’accuratezza delle previsioni a breve termine fino al 40%. Questo metodo riduce i tempi di reazione agli eventi di mercato, come tendenze improvvise o interruzioni delle forniture.
In che modo il demand sensing supporta il settore alimentare?
Nel settore alimentare, il demand sensing analizza i dati provenienti dall’e-commerce, dai livelli delle scorte dei distributori e dagli indicatori macroeconomici, consentendo una pianificazione accurata della produzione, del rifornimento e dell’allocazione delle scorte, riducendo così le rotture di stock e le eccedenze di prodotti periferici come la frutta fresca. Le aziende alimentari guadagnano in agilità, ad esempio attraverso l’adeguamento dinamico dei programmi di produzione alla domanda reale.
Quali tecnologie utilizza il demand sensing?
Le tecnologie chiave sono l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’analisi dei big data per l’elaborazione di segnali come le vendite in tempo reale, le previsioni meteorologiche o i dati sulla concorrenza; ad esempio, i modelli di autoapprendimento aggiornano automaticamente le previsioni. Nel contesto di Foodcom, ciò supporta una gestione efficiente delle scorte di materie prime alimentari.
