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Gestione scorte di magazzino, come renderla efficace con l'AI

La gestione delle scorte di magazzino (inventory management) è un’attività fondamentale per il successo operativo e finanziario di un’azienda, poiché influisce direttamente sulla sua capacità di soddisfare la domanda in modo efficiente, ottimizzando i costi e abbattendo gli sprechi. La sua importanza, unita alla complessità di molti scenari operativi, la rende un candidato ideale per progetti di ottimizzazione basati sull'intelligenza artificiale.

L’importanza (centrale) della gestione delle scorte di magazzino 

Le scorte di magazzino costituiscono la riserva di prodotti, materie prime e semilavorati che l'azienda acquista (o produce) e mantiene nei propri magazzini per soddisfare la domanda diretta dei clienti o per supportare il proprio processo produttivo. 

Ad esempio, nel mondo del retail e della grande distribuzione (GDO), le scorte di magazzino includono prodotti finiti come abbigliamento, elettronica, generi alimentari e molti altri articoli che l’azienda acquista dai propri fornitori e con cui soddisfa gli ordini diretti dei clienti (es, tramite l’eCommerce) o dei propri punti vendita distribuiti sul territorio. 

Perché occorre ottimizzare la gestione delle scorte di magazzino? Semplicemente perché mantenere prodotti, semilavorati o qualsiasi altro materiale in stock equivale a un’immobilizzazione di capitale e a un impiego di risorse finanziarie che potrebbero essere indirizzate in altri settori per generare valore aggiunto. 

Cosa è importante tenere sotto controllo per le scorte di magazzino 

A livello teorico, le aziende dovrebbero mantenere nei propri magazzini una quantità di prodotto giusta per soddisfare le esigenze del cliente ma senza eccessi di stock che, come detto, si traducono in sprechi di risorse materiali (se l’azienda produce) e/o finanziarie. Inoltre, ogni prodotto è soggetto a obsolescenza: nel fashion, per esempio, i prodotti possono perdere valore da un anno all’altro, per non parlare degli ambiti food, GDO e pharma, laddove le date di scadenza governano la commerciabilità del prodotto stesso. 

È quasi superfluo sottolineare che, oltre all’eccesso di stock, le aziende debbano prevenire le rotture di stock, che si verificano quando in magazzino non ci sono quantità sufficienti di prodotto (o di materia prima) per soddisfare la domanda, con tutte le conseguenze del caso anche in chiave di reputazione del brand sul mercato.

Il ruolo cardine del demand forecasting

A seconda dei casi, dell’estensione e del modello di business aziendale, la gestione delle scorte di magazzino può raggiungere livelli di estrema complessità. L’obiettivo, però, è uno solo: trovare un modo per bilanciare correttamente la domanda dei clienti con la quantità di scorte da tenere in magazzino. 

Tutto ruota attorno al cosiddetto demand forecasting, ovvero alla previsione della domanda: solo prevedendo le mosse dei clienti in un determinato orizzonte temporale e/o geografico, è possibile gestire correttamente gli acquisti, gli eventuali processi produttivi e distributivi, nonché la quantificazione corretta dello stock da immobilizzare a beneficio delle richieste dei clienti

Una previsione scorretta della domanda genera le problematiche di eccesso o di rottura di stock già evidenziate.

Prevedere la domanda grazie all’AI e i suoi benefici 

Non è banale prevedere la domanda poiché entrano in gioco molteplici variabili. Può essere stimata in funzione dello storico delle vendite, ma dipende anche da fattori esterni come le condizioni economiche generali, le tendenze attuali di mercato, eventuali nuovi trend di consumo, le iniziative dei competitor e anche la stagionalità. 

Se prendiamo il caso di un grande centro distributivo, con migliaia di referenze e diversi canali da gestire (eCommerce e svariati punti vendita), il concetto stesso di previsione della domanda assume una complessità molto elevata, che porta con sé alte probabilità di errore e di spreco.

Tra gli ambiti di applicazione più promettenti dell’intelligenza artificiale c’è proprio il demand forecasting. Si utilizza la cosiddetta previsione delle serie temporali, o time series forecasting, ovvero un approccio statistico o di machine learning che analizza dati storici e identifica modelli che aiutano a prevedere la domanda futura di un prodotto o servizio. Il tutto, tenendo conto di una serie di variabili legate alla natura del prodotto, come per esempio la stagionalità oppure i tempi di approvvigionamento. 

Le soluzioni basate su AI per la gestione delle scorte di magazzino 

Le soluzioni basate su AI sono in grado di stimare la quantità di prodotto da acquistare o da produrre al fine di soddisfare la domanda nell’orizzonte temporale considerato, aiutando le aziende ad attrezzarsi per tempo. Il risultato è una gestione smart del magazzino, non tanto in termini di flussi logistici interni, quanto di ottimizzazione dei processi della supply chain, dall’acquisto alla distribuzione. 

Per quanto concerne i benefici delle soluzioni di demand forecasting basate su AI, vanno citati la riduzione degli sprechi e dei tempi di gestione del magazzino, nonché, come detto, un maggiore allineamento dell’azienda con le esigenze e i desideri dei clienti. Ne risente in positivo anche la resilienza, poiché l’azienda diventa molto più abile a gestire (al meglio) gli eventuali imprevisti che il mercato gli porrà di fronte. 

 


 

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