Demand Forecasting Beyond Spreadsheets: trasformazione digitale del processo di previsione in Italia
Descrizione
Il forecasting è critico per la pianificazione aziendale: errori causano eccessi di scorte o interruzioni produttive. In questo contesto l’AI rivoluziona le previsioni della domanda, ma richiede di riprogettare i processi oltre ai modelli.
In Italia prevalgono Excel e legacy, frenati da barriere culturali. Futuro: vantaggio dal giudizio umano su output AI per decisioni efficaci.
Indice
- 1Le tendenze in atto a livello internazionale
- 2Il mercato Analytics in Italia
- 3La scomposizione del budget Analytics per voci di spesa
- 4La scomposizione del budget Analytics per settore
Indice dei grafici inclusi
- 1Il contesto di riferimento: perché serve la trasformazione digitale del demand forecasting
- 2Demand forecasting team: ruoli delle figure coinvolte nel processo
- 3Stack tecnologico per demand forecasting: presente e futuro
Domande chiave
- Quali sono i ruoli chiave nel processo di Demand forecasting?
- Quali strumenti supportano il processo di Demand Forecasting e in che modalità vengono utilizzati dalle aziende operante in Italia?
- Quali sono gli scenari del futuro tecnologico per Demand Forecasting?
Metodologia
L’Osservatorio Supply Chain Planning 2024/2025 ha mirato a esplorare lo stato dell’arte degli strumenti di pianificazione (domanda, scorte, trasporti, rete distributiva, tracciamento flussi), individuando dinamiche di spesa delle imprese italiane e valutando la maturità di grandi aziende e PMI.
Ha approfondito cambiamenti organizzativi, nuove figure professionali, skill richieste, governance di progetti (transitori e a regime), tracciando i principali trend tecnologici, architetture (infrastrutture, data platform, applicazioni) e la catena del valore dei progetti SC Planning.
Gli Autori
Roberto Cigolini
Gianluca Martin
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Martina Vertemati
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Alessia Barone
Assistenza Da Lunedì al Venerdì, dalle 09 alle 18Scopri altri contenuti di Supply Chain Planning














