Previsione Vendite

Abbiamo sviluppato una componente di previsione basata su dati oggettivi per migliorare l’affidabilità della pianificazione.

Client Situation
Challenge

Un’azienda che opera nel settore della creazione di gioielli gestiva un processo di pianificazione produttiva caratterizzato da alta complessità e forte dipendenza dall’esperienza individuale. L’assenza di strumenti predittivi avanzati rendeva difficile anticipare i carichi di lavoro, con il rischio di inefficienze nella gestione delle risorse, ritardi nei tempi di produzione e sprechi di materiale. La necessità di introdurre una componente di previsione basata su dati oggettivi è emersa come leva strategica per migliorare l’affidabilità della pianificazione e rispondere con maggiore tempestività alle fluttuazioni della domanda.

Our Approach

È stato avviato un percorso di innovazione che ha previsto l’analisi dello scenario attuale e dei dati storici, con l’obiettivo di sviluppare un modello predittivo basato su tecniche di machine learning. Il modello è stato progettato per:

· Analizzare lo storico dei carichi di produzione.

· Identificare pattern ricorrenti e trend stagionali.

· Generare previsioni affidabili per i periodi successivi.

· Migliorare progressivamente tramite meccanismi di feedback continuo.

Technological implementation

Il progetto si è articolato in tre fasi principali:

1. Analisi dei processi e dei dataset disponibili.

2. Sviluppo e addestramento del modello predittivo.

3. Validazione dei risultati e adozione operativa.

Il modello è stato reso disponibile in un ambiente facilmente accessibile, per supportare i responsabili nella pianificazione quotidiana.

Significant results of the project

Thanks to this structured and integrated approach, the organization has achieved tangible benefits both in operational and strategic terms:

Miglior pianificazione operativa

Con una visione più chiara e anticipata dei carichi futuri.

Riduzione dei costi e dei tempi

Grazie a una gestione più efficiente delle risorse.

Maggiore affidabilità delle decisioni

Fondate su dati e modelli statistici.

Scalabilità del modello

Con la possibilità di estenderne l’uso ad altre aree aziendali, come la previsione della domanda o la gestione delle forniture.

Gestione intelligente

Questo percorso ha rappresentato un primo passo verso una gestione intelligente e data-driven della produzione, rafforzando la capacità dell’organizzazione di reagire ai cambiamenti in modo proattivo.

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What on-site support services do you offer?

We offer personalized on-site support to help companies manage and coordinate their projects directly at their offices. This includes assistance with planning, monitoring activities, managing resources, and resolving any operational issues.

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What are the advantages of Cognitive Managed Services compared to traditional managed services?

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