Come Datadeep aiuta le aziende a passare da riordini manuali basati su stime a un modello predittivo AI che anticipa la domanda e ottimizza il capitale investito.
La situazione attuale. Le logiche di riordino sono basate su "sensazioni" o fogli Excel aggiornati manualmente. Questo porta a due estremi dannosi: stockout imprevisti che fermano la produzione o magazzini saturi di materiale a bassa rotazione.
L'intelligenza artificiale non funziona su dati sporchi. La prima fase operativa (EDA) analizza lo stato di salute di:
Il sistema corregge le incoerenze prima di avviare le previsioni.
L'algoritmo di Machine Learning incrocia lo storico delle vendite con stagionalità e trend di mercato.
Il risultato è una proposta di riordino dinamica, che suggerisce cosa comprare, quanto e quando, per garantire il livello di servizio ottimale con il minimo stock possibile.
Dal controllo qualità dati alla pianificazione predittiva.
Analizza come l'AI passa dalla pulizia dei dati (EDA) alla generazione del forecast.
Visualizza Diagramma →La dashboard operativa per gli acquisti: storico, previsione e proposta d'ordine in un clic.
Guarda la Demo →Efficienza misurabile sul capitale circolante.
