• previsione della domanda
• demand forecasting
• metodi di previsione
• modelli di previsione
• forcasting model

La previsione della domanda è un attività importantissima per ogni organizzazione. È proprio da questa che derivano le varie attività di pianificazione e programmazione di un azienda. In base all’attività di forecasting si creerà il business plan, il budget, si stabilirà la produzione necessaria e il personale necessario per realizzarlo. Se poi l’impresa è inserita all’interno di una supply chain l’importanza della previsione cresce perché ogni azienda è collegata a monte e a valle con altre aziende con le quali deve coordinarsi affinché si possa soddisfare il mercato di sbocco nei termini più consoni.
Il forecasting può realizzarsi a diversi livelli di dettaglio. La scelta dipenderà dal bisogno di conoscenza effettivo del soggetto che ha richiesto l’attività. Il livello di dettaglio riguarda il tempo, il prodotto o il mercato. Per il tempo, si potrebbero utilizzare dei dati annuali, semestrali, trimestrali, mensili, settimanali o giornalieri ecc. e quindi poi realizzare una previsione annuale, semestrale, trimestrale ecc. È chiaro che in base al periodo di tempo scelto avremo una previsione più o meno aggregata. Allo stesso modo un azienda può decidere di realizzare un forcasting in base a un singolo prodotto oppure una famiglia di prodotti anche in questo caso i dati presi in considerazione per il calcolo avranno una aggregazione differente. Infine un azienda potrebbe decidere di realizzare la previsione basandosi su dati di un singolo punto vendita oppure dei punti vendita di un intera provincia, regione o nazione. Si possono creare delle previsioni che combinino diversi livelli di aggregazione per ognuno di questi 3 aspetti (tempo, mercato, prodotto). È fondamentale scegliere il giusto livello di aggregazione così da fornire adeguatamente il giusto supporto alle varie attività aziendali.
La previsione della domanda può essere realizzata seguendo diverso modalità. Le modalità quindi sono diverse ma, tutte hanno degli aspetti in comune. È infatti necessario, per riuscire a realizzare un forecasting con qualsiasi modalità di previsione, seguire un percorso comune che consiste nell’effettuare i seguenti step: identificare l’oggetto della previsione, raccogliere le informazioni, analizzare la domanda, definire il metodo di previsione, realizzare la previsione, misurare gli errori. Nel caso in cui l’attività di frecasting non venisse implementata per la prima volta in azienda non è necessario eseguire tutti i punti del percorso pocanzi delineato ma sarà sufficiente raccogliere i nuovi dati, procedere con la scelta del modello da utilizzare, realizzare la previsione ed infine misurare gli errori.
I diversi modelli che possono essere utilizzati fanno riferimento a diversi metodi di previsione, in particolare essi sono: metodi qualitativi e metodi quantitativi. Quest’ultimi si dividono in: metodi basati su relazioni causali, metodi basati su serie storiche e metodi di simulazione. I modelli qualitativi vengono principalmente impiegati nell’attività di previsione quando non sono disponibili dati storici oppure quando non si ha la possibilità di raccoglierli perché è necessario realizzare una previsione molto veloce. Questi metodi richiedono la presenza di esperti di settore che in base alle loro conoscenze e competenze riescano a prevedere il mercato e a definire il forecasting idoneo. I metodi quantitativi invece fanno riferimento a dati disponibili come per esempio le vendite realizzate e attraverso questi realizzano il forecasting o con simulazioni, quindi ipotizzando vari scenari e verificando cosa accadrebbe se, oppure analizzando le serie storiche e supponendo che il futuro si comporterà come il passato, oppure ancora pensando che i valori siano casualmente correlati.
Il trattato si focalizza principalmente sui metodi basati su serie storiche. I modelli basati su serie storiche analizzati sono: Naive, media mobile semplice, media mobile ponderata, smorzamento esponenziale semplice, smorzamento esponenziale doppio e triplo. Si analizza anche un modello basato sulle relazioni causali che è il modello di regressione lineare semplice. Infine nel trattato vengono realizzati dei casi studio su il caresharing, il vino nella GDO e gli arrivi di passeggeri in Italia tramite aereo.