Dall'analisi storica alla pianificazione predittiva degli acquisti.
Fase 1. Analisi EDA
Prima di predire, bisogna pulire. L'AI scansiona anagrafiche, distinte base e storico movimenti per identificare buchi nei dati, anomalie e incoerenze che vizierebbero il forecast.
Fase 2. Training Modello
Algoritmi di Machine Learning elaborano serie storiche, stagionalità e lead time fornitori. Il sistema impara a distinguere picchi anomali da trend reali di crescita.
Fase 3. Riordino Dinamico
Il sistema non si limita a un numero: genera proposte d'ordine motivate, calcolando lo stock di sicurezza ideale per coprire il rischio senza saturare il magazzino.
DATI STORICI
ANALISI DATI (EDA)
ENGINE PREDITTIVO
PIANIFICAZIONE
graph TD
%% STILI
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