Il demand planning è un processo di supply chain management che consente a un’azienda di proiettare la domanda futura e personalizzare con successo la produzione quindi l’offerta. Comporta l’utilizzo di modelli e analisi della domanda passata al fine di prevedere in modo affidabile la domanda futura di diversi articoli lungo tutta la catena di approvvigionamento.

È uno strumento che può aiutare le aziende a prevedere con maggiore precisione i flussi di entrate, abbinare i livelli di inventario con i livelli di domanda previsti e aumentare i profitti. È fondamentale lavorare di concerto con partner e fornitori non solo sulla previsione ma anche sulla pianificazione.

Perché è importante

Un’ampia varietà di fattori può influenzare la domanda, tra cui cambiamenti della forza lavoro, economici, condizioni meteorologiche avverse, disastri naturali o eventi di crisi globali. Se il prodotto non è disponibile per l’acquisto, le aziende perdono entrate e potrebbero perdere il cliente a favore di un concorrente.

Con la pianificazione della domanda, i leader aziendali possono stare al passo con i cambiamenti del mercato e del contesto internazionale prendendo decisioni proattive, pur essendo reattivi alle esigenze dei clienti. Una corretta pianificazione è il fulcro di una catena di fornitura snella e ottimizzata, aumenta l’efficienza della produzione e riduce gli sprechi. Infine, un planning adeguato migliora i livelli di servizio e permette di gestire consapevolmente i processi logistici e finanziari.

Sebbene sia diversa dalla sola previsione, la pianificazione della domanda include la previsione come componente chiave. La pianificazione intelligente della domanda può essere uno strumento utile per eliminare i pregiudizi dalle previsioni e fornirne di più realistiche utilizzando dati qualitativi. La pianificazione e la previsione della domanda sono cruciali soprattutto perché numerose forze esterne possono finire per modellare e rimodellare la supply chain e quindi la domanda.

Gli elementi del demand planning

Una gestione efficace della domanda richiede una comprensione completa dei prodotti e dei cicli di vita degli stessi. IBM identifica nella corretta gestione del portfolio dei prodotti un primo elemento del demand planning utile a questi scopi, poiché integrando linee di prodotti interdipendenti mostra come il cambiamento della domanda di un prodotto può influenzarne altri.

Un secondo elemento è la previsione statistica. Algoritmi complessi permettono di analizzare i dati storici e sviluppare previsioni sulla catena di approvvigionamento. In questa fase sono necessari dati accurati e un processo rigoroso. In aggiunta a queste previsioni c’è il demand sensing, che utilizza una combinazione di nuove fonti di dati storici (meteo, tendenze delle malattie infettive, dati governativi ecc.) e applica l’intelligenza artificiale per rilevare interruzioni e influenze della domanda.

L’ultimo aspetto riguarda la capacità di suscitare l’interesse dei potenziali clienti. Con promozioni commerciali e altre strategie di marketing si garantisce che tali opportunità siano adeguatamente implementate e che forniscano tutti i benefici attesi. Le fasi del demand planning standard riguardano di solito: preparazione dei dati; previsioni iniziali; incorporazione di market intelligence; considerazione degli obiettivi di vendita e dei report finanziari per riconciliare le previsioni di produzione bottom-up con le previsioni finanziarie e di vendita top down; perfezionare una previsione finale; monitorare le prestazioni con analisi in tempo reale.

Strategie e best practice

La pianificazione della domanda è un processo che dipende dagli strumenti, dalle informazioni e dalle strategie giuste. Quando si procede seguendo le fasi descritte sopra è importante implementare best practice sostenibili. Come scegliere i software giusti, esaminando la capacità dello strumento di gestire le sfumature di previsione, la reputazione del fornitore, le capacità di reporting e l’affidabilità delle previsioni che produce.

I dati guidano la pianificazione della domanda e la visibilità in tempo reale dei movimenti di inventario unita ai report possono aiutare a creare una modellazione dei processi più agile. Può essere utile progettare una versione pilota del piano utilizzando dati storici o analisi descrittive mantenendosi però aperti a discostarsi dagli stessi dati per avere un approccio più libero, che affronti cambiamenti imprevisti. In questo senso sono utili modifiche regolari e un team di persone dedicate esclusivamente all’ideazione, implementazione, riduzione di pregiudizi e progettazione di processi. La previsione deve essere fatta sempre con l’obiettivo in mente approfittando delle nuove forme di analisi e delle tecnologie per ridefinire il lavoro e mettere in discussione lo status quo.

Man mano che la previsione della domanda nella gestione della supply chain diventa sempre più sofisticata con i progressi nell’apprendimento automatico, le aziende ne trarranno vantaggi importanti legati alla possibilità di ricevere aggiornamenti e previsioni di inventario precise e in tempo reale. Se un’azienda dispone di una strategia efficace per resistere alle fluttuazioni temporanee del mercato, è in grado di funzionare in modo più efficiente e redditizio. Per i professionisti della supply chain, è importante capire come utilizzare le architetture aziendali digitali e implementare programmi di intelligenza artificiale e machine learning per una supply chain meglio connessa e un demand planning con previsioni in tempo reale.