Ti piacerebbe prevedere e anticipare la domanda dei tuoi clienti attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale ma non sai a chi rivolgerti? Hai letto che i metodi di previsione della domanda basati sull’IA riescono a costruire modelli realistici e affidabili per orientare la tua produzione e vuoi scoprire i benefici dell’utilizzo dell’IA per prevedere la domanda dei clienti e conquistare mercati sempre più ambiti?
Ecco un articolo con tutte le informazioni per pianificare correttamente ed efficientemente la tua attività!
Fermati per qualche minuto a leggere questo articolo che noi dello SMII, Sportello Matematico per l’Innovazione e le Imprese, abbiamo preparato per descriverti quali sono i vantaggi per le PMI derivanti dall’adozione di metodi previsionali della domanda basati sull’IA. Vedremo, ad esempio, come una gestione efficiente della supply chain basata sulla stima della domanda dei consumatori permetta di pianificare la capacità produttiva, la gestione degli ordini e la gestione delle scorte di magazzino per un’organizzazione resiliente e al passo con un mercato sempre più variabile.
Buona lettura!
Indice
Come l’IA aiuta le PMI a prevedere la domanda del mercato: tutti i metodi a disposizione
Per poter prevedere e pianificare l’attività produttiva, il primo step è avere una gestione efficiente della supply chain, in grado di garantire la disponibilità dei prodotti in ogni fase della filiera. Per supportare il processo decisionale e facilitare le operazioni di pianificazione è necessario che i dati storici della domanda vengano condivisi e utilizzati lungo la supply chain.
Ma prima di comprendere come i metodi previsionali basati sull’IA siano in grado di supportare le aziende, è necessario menzionare che la domanda è determinata da diversi fattori, tra cui prezzo dei prodotti, periodo dell’anno, tendenze di mercato.
L’eterogeneità di tali fattori, contribuisce alla complessità nel prevedere la domanda dei consumatori. Una previsione imprecisa della richiesta del cliente può essere particolarmente rischiosa per un’azienda in quanto può determinare una pianificazione errata dei volumi di produzione o un eccesso di scorte di magazzino, con conseguente aumento dei costi di gestione del magazzino e di produzione.
Per questo motivo diventa fondamentale ottenere delle stime quanto più precise possibili per ridurre l’impatto negativo della volatilità della domanda.
I metodi basati sull’Intelligenza Artificiale permettono di valutare molteplici variabili per poter elaborare un modello previsionale realistico e affidabile e ridurre al minimo le conseguenze negative che previsioni imprecise possono avere sui processi decisionali dell’azienda.
Diversi sono i metodi di previsione basati sull’IA che ne sfruttano tutte le potenzialità:
- Reti Neurali Artificiali
- Macchine a Vettori di Supporto
- Alberi Decisionali

RETI NEURALI ARTIFICIALI
Si tratta di un insieme di modelli e algoritmi di calcolo in grado di apprendere dai dati e dall’esperienza, di identificare dei pattern e risolvere diversi tipi di problemi tra i quali la previsione e la stima quantitativa di grandezze matematiche, sulla base dell’analisi di dati storici. Una Rete Neurale Artificiale si può immaginare come una rete composta da diversi strati, ciascuno formato da unità elementari di calcolo che si “attivano” e si “disattivano”, similmente ai neuroni del cervello. Il grande pregio delle reti neurali artificiali è che riescono a simulare un’ampia varietà di comportamenti complessi per previsioni a lungo termine.
MACCHINE A VETTORI DI SUPPORTO
Sono un metodo previsionale basato sull’Intelligenza Artificiale che analizza i dati per scopi di classificazione, cercando un vettore di supporto che separi in modo ottimale le diverse classi.Un vettore di supporto si può immaginare, in uno spazio a tre dimensioni, come un piano che separa e classifica dati validi e non validi, rappresentati da punti.
Una Macchina a Vettori di Supporto può essere addestrata ad analizzare e raggruppare i dati in categorie, consentendo di classificare nuovi dati e prevedere l’andamento di variabili sconosciute.
ALBERI DECISIONALI
Si tratta di algoritmi di apprendimento impiegati per compiti di classificazione e regressione. La loro struttura è gerarchica e comprende un nodo iniziale, diversi rami, nodi intermedi e nodi terminali. Con l’albero decisionale i dati vengono suddivisi in modo che ogni nodo interno, a partire dal nodo radice, contenga delle decisioni. I nodi terminali rappresentano tutti i possibili risultati della classificazione dei dati.
L’albero decisionale ha il vantaggio di essere facile da costruire, utilizzare e interpretare. Tuttavia, al crescere della sua dimensione, aumenta la complessità dell’algoritmo e diminuisce l’accuratezza della previsione.
Attraverso l’uso di sistemi di IA le aziende possono:
- Prevedere in modo più accurato la domanda, pianificando la produzione e gestendo il magazzino in modo più efficace;
- Prevedere in modo più realistico ed affidabile la domanda, individuando le variabili più significative che la influenzano, come tempo e trend di mercato, e consentendo di prendere decisioni più informate.
La condivisione di previsioni così declinate è in grado di rendere la supply chain più resiliente. Adesso vediamo invece, le potenzialità di un modello previsionale basato su tecniche di machine learning.
Modelli previsionali basati su tecniche di Machine Learning: lo strumento ideale per orientare le scelte aziendali
I sistemi previsionali basati sul Machine Learning stanno diventando strumenti essenziali per tutte le aziende, per rispondere alle esigenze di un mercato sempre più competitivo.
Questi tipi di modelli permettono di prevedere i comportamenti futuri dei clienti e di migliorare l’efficienza operativa, prendendo decisioni basate su dati affidabili.
Il Machine Learning utilizza algoritmi e tecniche statistiche per prevedere risultati futuri basandosi su dati storici e attuali. In questo modo le aziende possono assumere un atteggiamento proattivo e anziché limitarsi a reagire agli eventi, possono anticiparli e ottimizzare le decisioni.
I vantaggi di sistemi previsionali basati su machine learning sono i seguenti:
- Previsioni dettagliate
- Riduzione dei costi
- Ottimizzazione delle decisioni
- Automazione del processo decisionale
Ma come funzionano tali modelli?
In sostanza, un modello predittivo basato su Machine Learning raccoglie i dati provenienti da diverse fonti (ad es: database aziendali, social, sensori, IoT) e poi gli algoritmi di Machine Learning vengono utilizzati per analizzare e identificare pattern e correlazioni.
Nelle aziende tali metodologie possono essere utilizzate, ad esempio, per aumentare la soddisfazione dei clienti: vengono analizzati i dati dei clienti e si prevedono i comportamenti futuri. Così è possibile personalizzare le offerte e fornire un servizio migliore.

Un’altra applicazione di tali modelli previsionali riguarda l’individuazione di nuovi clienti.
Vengono analizzati dati demografici, comportamenti online e altre caratteristiche per:
- Creare liste guida qualitative
- Personalizzare il marketing
- Ridurre i costi di acquisizione di nuovi clienti, mirando soltanto a clienti realmente interessati e risparmiando risorse.
Analizzando dati come vendite passate, stagionalità, trend di mercato e altre variabili si possono addestrare gli algoritmi di Machine Learning e stimare con precisione le future performance di vendita.
In questo contesto, noi dello SMII supportiamo le PMI e le grandi aziende a comprendere le proprie necessità aziendali per poter prevedere le vendite anticipando la domanda dei clienti, tramite l’applicazione di Tecnologie Matematiche come il Machine Learning.
Noi dello SMII identifichiamo la tua esigenza e individuiamo insieme a te il centro di ricerca in matematica più adatto a realizzare il tuo progetto di efficientamento della tua organizzazione, supportandoti lungo tutto il percorso.
Se desideri introdurre metodi previsionali basati sull’Intelligenza Artificiale nella tua azienda per prevedere le vendite e anticipare così le richieste dei tuoi clienti, contattaci per una consulenza. Esponici la tua esigenza e noi faciliteremo il contatto con il centro di ricerca più adatto.