Demand Forecasting AI per Food & Beverage
Produttore alimentare della Campania - 110 dipendenti, 800 referenze, distribuzione nazionale
-68% (da 35% a 11%)
Errore previsionale medio
-220.000 €/anno
Sprechi prodotti scaduti
-82%
Stock-out su best-seller
-75%
Costi lotti di emergenza
+3,2 punti percentuali
Margine operativo
Il problema da risolvere
La previsione della domanda era basata su medie storiche e intuizione dei commerciali. Lo scarto medio tra previsione e venduto era del 35%, causando: 280.000 €/anno di sprechi per prodotti scaduti, stock-out ricorrenti sulle referenze best-seller e costi di produzione non ottimizzati per lotti di emergenza.
Cosa abbiamo implementato
Modello di demand forecasting AI che integra: storico vendite per referenza/canale/area, stagionalita, promozioni pianificate, trend di mercato, meteo e eventi. Genera previsioni settimanali per referenza con intervalli di confidenza, suggerisce piani di produzione ottimizzati e anticipa le esigenze di acquisto materie prime.
Impatto misurato
Errore previsionale medio
-68% (da 35% a 11%)
Sprechi prodotti scaduti
-220.000 €/anno
Stock-out su best-seller
-82%
Costi lotti di emergenza
-75%
Margine operativo
+3,2 punti percentuali
Timeline
14 settimane (6 data engineering + 4 modello + 2 integrazione + 2 tuning)
Investimento
55.000 - 80.000 € (PNRR Digitalizzazione PMI fino al 50%)
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