La soluzione Omnys per potenziare le linee di produzione con il demand forecasting: +69% di accuratezza e decisioni più rapide e sicure.
In mercati caratterizzati da elevata variabilità, supply chain articolate e clienti B2B con esigenze progettuali complesse, l’accuratezza previsionale diventa vantaggio competitivo. Omnys ha sviluppato una soluzione per il demand forecasting basata sul Machine Learning per il settore manifatturiero, dove efficienza, continuità produttiva e qualità del servizio sono fattori strategici determinanti. In questo contesto, avere previsioni dinamiche e accurate diventa fondamentale.
Il cliente
Il progetto ha coinvolto un’importante realtà industriale specializzata nella progettazione e produzione di sistemi di pompaggio e soluzioni per la gestione e il movimento delle acque. I suoi prodotti trovano applicazione nei settori idrico, civile, agricolo e industriale, a livello mondiale.
Prevedere con precisione la domanda futura di prodotti e delle loro diverse configurazioni richieste dal mercato,rappresentava una sfida strategica in un contesto industriale caratterizzato da un catalogo ampio e fortemente diversificato, in cui prodotti diversi mostravano dinamiche di vendita eterogenee.
Il processo di forecasting utilizzato dall’azienda era basato su modelli statistici tradizionali, che prendevano in considerazione solo i dati storici di vendita, applicando trend e coefficienti di stagionalità per stimare la domanda futura.
In un contesto B2B, con clienti industriali e progetti infrastrutturali dove l’affidabilità delle tempistiche è un fattore critico, questo approccio generava previsioni rigide e poco reattive ai cambiamenti del mercato. L’elevata incertezza previsionale rendeva complessa la pianificazione di produzione, approvvigionamenti e scorte, costringendo l’azienda a operare in un equilibrio instabile tra eccesso di magazzino e rischio di stock-out.
Omnys ha affrontato la sfida partendo da un’analisi appr
ofondita dei dati storici disponibili, integrando informazioni di vendita con variabili contestuali e metadati di prodotto.
L’approccio non si è limitato all’utilizzo di un singolo modello predittivo, ma ha previsto la progettazione di un ensemble di algoritmi di machine learning, in grado di adattarsi alle caratteristiche specifiche delle diverse famiglie di prodotto.
Ogni segmento del catalogo è stato analizzato per individuare pattern di domanda, stagionalità e comportamenti ricorrenti. Il sistema seleziona automaticamente il modello più adatto o combina le previsioni di più algoritmi, con l’obiettivo di massimizzare l’accuratezza complessiva.
La soluzione è stata sviluppata su infrastruttura AWS per le fasi di training, validazione e deploy. Questo ha garantito scalabilità, sicurezza dei dati e la capacità di gestire grandi volumi previsionali senza impatti sulle performance operative.
L’introduzione del demand forecasting basato su intelligenza artificiale ha prodotto risultati immediatamente misurabili.
L’accuratezza delle previsioni è aumentata del 69%, migliorando in modo significativo la capacità dell’azienda di pianificare sia sul breve periodo, a supporto delle decisioni operative, sia su orizzonti di medio termine, a supporto delle scelte strategiche.
Questo miglioramento si è tradotto in benefici concreti lungo l’intera supply chain:
Il modello continua a migliorare nel tempo: l’integrazione continua di nuovi dati consente al sistema di adattarsi all’evoluzione del mercato e alle dinamiche del business.
Un progetto esemplare che dimostra come il demand forecasting basato su machine learning possa generare valore concreto in contesti industriali B2B caratterizzati da elevata complessità e variabilità della domanda.
La soluzione sviluppata da Omnys è progettata per essere replicabile e scalabile, adattandosi a realtà manifatturiere con cataloghi articolati e processi produttivi complessi. L’infrastruttura cloud AWS consente di gestire l’aumento di volumi e complessità senza necessità di riprogettazione.
Nel demand forecasting, le soluzioni Omnys si distinguono per la capacità di coniugare tecnologie avanzate con una comprensione profonda dei processi industriali e delle dinamiche di supply chain. Il risultato non è solo un miglioramento delle previsioni, ma un supporto concreto alle decisioni operative e strategiche dell’azienda.
