Il forecast di magazzino, o previsione della domanda di magazzino, è un processo cruciale per la gestione efficace delle scorte.
Viene utilizzato per prevedere le quantità di prodotti che saranno richieste in un futuro prossimo.
Questo consente di ottimizzare i livelli di inventario, riducendo i costi e migliorando la soddisfazione del cliente.
Un calcolo complicato che dipende da una serie di variabili e di problematiche.
Dati storici di vendita, stagionalità, tendenze, eventi, e altre variabili concorrono a definire la strategia da mettere in atto per cercare di fornire ai clienti il livello di servizio desiderato.
Analizzando nel tempo i fabbisogni e gli approvvigionamenti dobbiamo esser in grado di capire se in futuro avremo qualche periodo critico.
Possiamo anche farci aiutare da modelli predittivi e di machine learning.
Elaborando tutti i dati in nostro possesso, dobbiamo poi cercare di aggregarli per ottenere una situazione semplice che ci possa fornire tutte le indicazioni per fare in modo che fabbisogni e approvvigionamenti siano il più coerenti possibili.
Ma quali sono i principali problemi che si riscontrano?
Incertezza della domanda, anche i più sofisticati strumenti previsionali faticano a gestire situazioni dove la domanda è molto incerta.
Dati storici inadeguati, la carenza o la non accuratezza dei dati disponibili può causare problemi.
Eccesso di scorte o stock-out ,sovrastima o sottostima delle quantità disponibili creano problemi differenti ma entrambi portano a situazioni da gestire.
Catena di fornitura, ritardi o problemi possono influire sulla disponibilità di magazzino.
Prodotti complessi, avere assortimenti molto ampi e complessi porta a prevedere con difficoltà la domanda.
Fidarsi dei modelli di previsione, utilizzarli ma affiancarli sempre ad un’attenta analisi dei risultati.
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