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Demand forecasting: perché e come ottimizzare la previsione della domanda nel Manifatturiero

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Demand forecasting: perché e come ottimizzare la previsione della domanda nel Manifatturiero

Fornito da: Sinfo One

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Quanto conta davvero la previsione della domanda nel Manifatturiero? Perché demand forecasting ottimizzato abilita forme di produzione lean? Come risolvere gli ostacoli dovuti a raccolta informazioni, variabilità dei fattori e frammentazione analisi? Qual è l’approccio più evoluto per una previsione della domanda ottimale?

01 Giugno 2023

Rendere i demand forecasting più preciso e collegarlo strategicamente ai livelli decisionali della supply chain è una mossa vincente per le aziende del manifatturiero perché migliora la pianificazione di approvvigionamenti e i cicli di produzione. Ciò significa, in ultima analisi, ridurre il time-to-market nel lancio di nuovi prodotti, accelerare e ottimizzare la lavorazione degli altri e migliorare la customer experience.

I progressi tecnologici degli ultimi anni offrono soluzioni di demand forecasting molto sofisticate: AI e machine learning permettono di processare enormi quantità di dati in tempi minimi e aiutano a comporre analisi e simulazioni di scenario estremamente raffinate. Non solo: grazie all’intervento di tecnologie più avanzate di analisi è possibile concludere il processo di demand forecasting non solo in tempi ridotti, ma anche con risorse minori.

Questo white paper, fornito da Sinfo One, spiega come garantire un approvvigionamento efficiente, monitorare i costi e massimizzare il servizio clienti attraverso un demand forecasting avanzato. Leggendolo, approfondirete questi temi:

  • quanto conta la previsione della domanda nel manufacturing
  • perché una pianificazione della domanda ottimizzata abilita forme di produzione lean
  • le articolazioni del demand forecasting e relative criticità
  • i possibili ostacoli: raccolta informazioni, variabilità fattori, frammentazione analisi
  • i passaggi chiave per migliorare i processi di demand forecasting
  • l’approccio più evoluto per garantire una previsione della domanda ottimale

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