Dati e intelligenza artificiale per le operazioni
Previsione della domanda e supply chain guidata dall'AI: motori predittivi personalizzati per ottimizzare i processi operativi.
La previsione del sell-out è una delle sfide principali per la maggior parte delle aziende manifatturiere.
Grazie alle nostre solide conoscenze tecniche di machine learning e alle tecniche avanzate di AI, costruiamo modelli di previsione del sell-out altamente completi e affidabili, in grado di adattarsi agli effetti imprevedibili del mercato e alle specifiche del settore.
I motori di previsione esistenti presentano limitazioni significative dovute a tre motivi principali:
1. La complessità dell'estrazione dei dati dalla maggior parte delle fonti di dati (file Excel come piani media, rapporti PDF...).
2. L'incapacità di prevedere diversi effetti che influiscono sulle vendite finali (social media, concorrenza...).
3. L'incapacità di tenere conto degli effetti specifici del settore (effetto Global Shoppers - Lusso, iniziative governative ambientali - Industria automobilistica...).
Progettiamo e realizziamo azioni concrete attraverso un quadro esaustivo.
Dalla strategia di gestione dei dati all'assicurazione che le organizzazioni siano conformi al GDPR, il nostro team aiuta e consiglia i dirigenti su come ottimizzare la governance dei dati per migliorare le loro prestazioni.>Crediamo nella creazione di soluzioni uniche per ciascuno dei nostri clienti, e integriamo i loro team per progettare un'organizzazione su misura ed efficiente.
Prevedere l'impatto delle promozioni sul sell-out
Produttori e rivenditori condividono l'obiettivo di stimolare un maggior numero di acquisti, quindi le campagne promozionali sono spesso orientate a questo obiettivo reciprocamente vantaggioso. Le promozioni offerte da rivenditori e produttori hanno una struttura complessa, che comprende componenti monetarie e non monetarie, nonché effetti immediati e a lungo termine.
Per ottimizzare la strategia delle promozioni (quantità, prezzo, tempo, prodotto,...) e l'impatto sul sell-out, è necessario essere in grado di apprezzarne il valore e l'impatto.
Tuttavia, le promozioni hanno un costo: o la perdita di vendite per prodotti simili che sarebbero stati acquistati altrimenti o la perdita di entrate dovuta alla promozione stessa. Avere una valutazione chiara e auto-apprendente delle promozioni è obbligatorio per tracciarne e ottimizzarne l'uso e Artefact è in grado di costruire tali modelli predittivi per migliorare le decisioni promozionali.
Rilevamento di pattern e regolarità
Il rilevamento di pattern è una branca fondamentale dell'analisi dei dati. Consiste principalmente nel riconoscimento di schemi e regolarità nei dati per comprendere comportamenti specifici.
L'identificazione di un problema all'interno del processo della catena di fornitura, l'individuazione di operazioni fraudolente o l'esposizione di comportamenti sospetti all'interno di una folla sono casi d'uso concreti e di grande valore. La metodologia di Artefactè progettata per rilevare questi comportamenti anomali evitando la trappola del fenomeno della scarsità.
Utilizziamo al meglio i dati grezzi disponibili (dati strutturati come i registri delle operazioni o anche immagini e registrazioni video) prima delle fasi di elaborazione e modellizzazione per evidenziare le anomalie desiderate.
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