Le previsioni sono da sempre un elemento essenziale per il business (e non solo). Ma una cosa è ipotizzare come potrebbe evolvere un progetto o come potrebbero andare le vendite di un prodotto sulla base di intuizioni o deduzioni ottenute magari con file Excel. Ben altra cosa è il forecasting. Le indicazioni raggiunte tramite forecasting si basano su un’accurata analisi di serie temporali di dati e di tendenze e quindi i risultati ottenuti sono molto dettagliati e precisi. Se poi ci si avvale dell’automatic forecasting, si può sfruttare anche l’innegabile vantaggio di affidare al software una serie di attività che di solito sono effettuate manualmente.
Ma come si fa l’automatic forecasting? Un’ottima opportunità è quella di H In Time proposto da Horsa Insight.
L’automatic forecasting basto su modelli di previsione avanzati
H In Time è un motore di automatic forescasting che si avvale dei modelli più avanzati, in termini di serie storiche, per la stima del forecasting. Sostanzialmente, quello che fa è testare svariati modelli e, attraverso alcune metriche di errore, trovare quello che meglio si adatta all’analisi dei dati forniti. Questa scelta dipende anche da caratteristiche decise a priori, come per esempio la gittata (l’estensione temporale del forecast) oppure la granularità dei dati (se si vuole un forecast giornaliero, settimanale, mensile o così via). Quindi in base ai modelli scelti e alle specifiche richieste per la previsione, viene poi realizzato l’automatic forecasting.
H inTime può analizzare migliaia di serie storiche e può essere usato per avere diverse versioni dello stesso forecast. Ha inoltre la capacità di “imparare” ogni volta che viene utilizzato e sulla base delle informazioni in suo possesso. Questo gli permette di acquisire conoscenza incrementale e di effettuare una scelta sempre più mirata tra i modelli disponibili. Ovviamente ne consegue un automatic forecasting sempre più preciso.
In virtù di queste caratteristiche, H in Time si dintingue per l’estrema flessibilità. Ne consegue che può essere usato in modo efficace per i più svariati forecasting all’interno di diversi settori lavorativi. L’unico vincolo è disporre di dati riferiti a un ampio periodo storico e non frammentari.
Come scegliere un software di automatic forecasting per la propria azienda
L’impiego ideale di un software per il forecast è nella produzione o nelle vendite. Un ruolo particolarmente importante lo svolge anche in quelle organizzazioni multiprodotto, sia sul versante di chi produce sia su quello di chi distribuisce. Sono dunque le aziende del manufacturing quelle che possono trarne i maggiori benefici.
Più in generale, si può affermare che tutte le aziende dovrebbero avere un buon forecast, indipendentemente dalla tipologia dell’azienda stessa o del settore e di competenza. D’altra parte, un forecast poco curato o approssimativo può avere effetti piuttosto negativi su tutta la supply chain, con conseguenze che si possono riflettere, per esempio, sull’approvvigionamento delle materie prime per chi deve produrre o sulle scorte di magazzino (in eccesso o di stock out) nel caso di distributori o retailer.
Va da sé che il software deve essere personalizzato per meglio aderire a eventuali specificità di un’azienda o di un determinato settore.
Semplice da usare, si integra con i sistemi aziendali
H In Time si integra in modo semplice all’interno del sistema informativo aziendale perché impiega un motore che si basa su un software open source. Ma è anche molto facile da usare e per il suo impiego non serve particolare formazione.
Tipicamente, l’implementazione prevede un’integrazione a monte, cioè H In Time prende i dati dai vari sistemi informativi dell’organizzazione, e un’integrazione a valle, ovvero il software scrive le previsioni all’interno del database aziendale oppure in una console, un’interfaccia o, ancora, si collega direttamente con gli strumenti di Business Intelligence presenti in azienda.
Per altro, il software si fa carico di una serie di attività che svolge in automatico, liberando tempo e risorse che possono essere più efficacemente impiegate nella valutazione e nell’interpretazione dei risultati ottenuti con l’automatic forecasting.
