ToolsGroup ha sviluppato un sistema per effettuare previsioni di vendita accurate ed effidabili grazie ad una tecnologia integrata di machine learning, con cui potrà effettuare valutazioni in merito alle richieste di mercato e migliorare di conseguenza, l’accuraztezza del forecast.
Questa tecnologia sviluppata da ToolsGroup, azienda specializzata in sistemi di pianificazione della supply chain, ha un valore strategico, in quanto sempre più spesso proprio l’accuratezza delle previsioni di vendita riveste un ruolo fondamentale nel miglioramento delle performance aziendali. Con adeguate previsioni di vendita infatti, si ottengono risultati importanti: riduzione delle scorte, contenimento del ciclo di conversione di cassa e ottimizzazione delle attività legate all’evasione degli ordini.
La soluzione sviluppata da ToolsGroup si basa sull’integrazione della tecnologia di machine learning nella suite Service Optimizer 99+ (SO99+) che aiuta a risolvere i problemi che possono emergere nel corso delle pianificazioni aziendali. Grazie alla capacità di elaborare accurati scenari previsionali anche in caso di varianti quali promozioni commerciali, inserimento di nuovi prodotti e stagionalità, il modello realizzato da ToolsGroup è in grado di assicurare un profitto affidabile per la domanda di base, migliora la visibilità della domanda e il dettaglio delle previsioni.
La soluzione è stata già adottatata da diversi clienti, tra cui Danone, che la utilizza per elaborare previsioni di domanda dei prodotti freschi e shel life e Lennox, che è riuscito in questo modo di automatizzare il processo e definire un mix di scorte affidabile lungo tutta la rete distributiva.
