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10 Aprile 2019 - 12:30 - 13:00

Big data, machine learning ed artificial intelligence per ottimizzare la gestione delle scorte ed aggiungere valore alla supply chain

La gestione delle scorte ha riscontrato un enorme sviluppo a livello teorico negli ultimi 60 anni a fonte di un ruolo che è rimasto nelle aziende subalterno a livello pratico.

Negli ultimi anni abbiamo assistito tuttavia ad una svolta: avere stock è divenuto molto più costoso, è sempre più necessario assicurare un certo service level (è diminuita la customer loyalty e si è imposto il multichannel), e sono aumentati gli altri costi presenti nella supply chain che deteriorano la marginalità aziendale.

E’ quindi necessario trovare il giusto bilanciamento tra inventory, operational costs e customer service

L’ Inventory Optimisation è la soluzione per minimizzare gli “inventory related costs” ed aumentare vendite e profitti.

Le tecnologie digitali presenti ad oggi ci permettono di utilizzare strumenti smart e leggeri per dare risposte semplici ed ottenere rapidi ritorni su investimenti nonché benefici sui processi aziendali.

Big Data, Machine Learning e Intelligenza Artificiale sono tre concetti che stanno rivoluzionando i modelli predittivi utilizzati fino ad ora.
I principali benefici di queste innovative tecnologie consistono nel migliorare l’efficienza nel processo decisionale aziendale, nel creare vantaggi competitivi e nell’ottimizzare le risorse disponibili in azienda.

Simone Gaiani di Slimstock

Country Manager Italia - Slimstock Italia

Simone Gaiani

Aiuta le aziende ad ottimizzare le scorte ed aumentare la profittabilità con il software Slimstock per le previsioni di vendita e la gestione dell’approvvigionamento. Supply Chain Manager con esperienze in ambienti produttivi e commerciali in diversi settori merceologi (consumer, pharma, personal care). Laureato in Ingegneria Gestionale presso il Politecnico di Milano. Ha lavorato in passato in TNT (outsourcing logistici per primarie aziende) e nel gruppo ReckittBenckiser ricoprendo diversi ruoli tra cui Logistic Manager e Demand Planning Manager.

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