AS2_2025

Automazione e Strumentazione Marzo 2025 Applicazioni 49 ALIMENTARE E BEVANDE domanda permettono una gestione ottimizzata della produzione, degli inventari e delle conse- gne, migliorano il livello di servizio al trade e contribuiscono alla reputazione aziendale, oltre a ridurre complessivamente i costi operativi. Una gestione efficace della domanda richiede però un’accurata amministrazione di dati sempre più eterogenei, spesso archiviati in repository differenti, che non possono essere analizzati con strumenti tradizionali come i fogli Excel. Un approccio data-driven alla pianificazione della domanda dovrebbe considerare: • Dati sul prodotto: vendite storiche, stagiona- lità, ciclicità; • Tendenze interne: previsioni di vendita e stra- tegie commerciali; • Eventi e promozioni: impatti di iniziative di marketing interne ed esterne; • Dati di contesto: concorrenza, condizioni cli- matiche, trend di consumo ed eventi di rilievo. Poiché il demand planning dipende dall’intera- zione di molteplici fattori, non può essere un’at- tività isolata, ma deve integrarsi con le funzioni aziendali chiave come marketing, vendite e logi- stica. È quindi essenziale promuovere una con- divisione efficace delle informazioni e il coin- volgimento attivo di tutti i team. Una best practice importante è la segmenta- zione dei prodotti, ad esempio raggruppando referenze, tipologie di prodotto o di retailer con caratteristiche simili per semplificare la piani- ficazione, oppure isolando categorie specifiche che richiedono un’analisi più mirata. Questo processo può essere supportato da modelli analitici ed econometrici, ma anche da modelli customizzati in base alle specifiche esigenze aziendali. Software di demand planning In un mercato caratterizzato da rapidi cambia- menti, è cruciale che la revisione della pianifi- cazione sia anche frequente, possibilmente su base settimanale, e sia, soprattutto, supportata da soluzioni tecnologiche avanzate. I software di demand planning sono infatti in grado di: • Gestire grandi quantità di dati; • Apprendere e migliorare progressivamente grazie al machine learning; • Automatizzare il processo di revisione della pianificazione, riducendo l’impegno manuale e permettendo ai demand planner di concen- trarsi sulle strategie; • Integrare il cosiddetto demand sensing, ovvero la capacità di incorporare dati in tempo reale, come feedback della forza vendite, insight dai clienti e variabili esterne rilevanti. Ciò permette di migliorare l’accuratezza delle previsioni grazie ad algoritmi avanzati, AI e machine learning, di aumentare la reattività ai cambiamenti di mercato dal momento che que- ste applicazioni permettono un monitoraggio in tempo reale della domanda e dell’offerta e, auto- matizzando alcuni processi, anche di ridurre il dispendio di tempo e gli errori umani. Possono essere inoltre integrate con ERP , CRM e altri strumenti di Business Intelligence , offrendo una visione unificata dei dati aziendali e suppor- tando la collaborazione tra i reparti, i fornitori e gli altri partner. Conclusioni In sintesi, un approccio strutturato al demand planning grazie al supporto della tecnologia con- sente di individuare tempestivamente scostamenti tra previsioni e vendite effettive, ottimizzare la gestione degli stock e prevenire criticità negli approvvigionamenti. Inoltre, permette una piani- ficazione più efficace delle consegne, riducendo le mancate vendite, l’obsolescenza delle scorte e i costi di spedizione, con un impatto positivo sulla redditività e sul flusso di cassa aziendale. Antonio D’Agata è Partner e Director Strategic Accounts di Axiante