StockSimulator: AI per Ottimizzazione Magazzino

AIMachine LearningAutomazione

Sistema innovativo di gestione magazzino basato su reti neurali che ha ridotto del 70% l'impegno finanziario e praticamente azzerato le rotture di stock.

StockSimulator: AI per Ottimizzazione Magazzino

La Sfida

Un'azienda leader nel settore macchine per gas tecnici necessitava di ottimizzare la gestione del proprio magazzino ricambi con oltre 36.000 articoli.

  • Ridurre la giacenza media di magazzino
  • Evitare rotture delle scorte
  • Gestire un catalogo molto ampio di articoli
  • Necessità di previsioni accurate considerando stagionalità

La Soluzione

Abbiamo sviluppato StockSimulator, un sistema innovativo che comprende:

  • Rete neurale addestrata su 36 mesi di dati storici
  • Sistema di previsione vendite con analisi stagionalità
  • Calcolo automatico livelli minimi e massimi di scorta
  • Elaborazione distribuita su architettura master-slave

I Risultati

70%

Riduzione impegno finanziario

~0

Rotture di stock

10+

Anni di operatività continua

Dettagli Tecnici della Soluzione

Sistema AI

  • • Rete neurale per previsioni vendite
  • • Analisi stagionalità e trend
  • • Sistema Statistical Inventory Control (SIC)
  • • Simulazione scenari di stock

Infrastruttura

  • • Architettura master-slave
  • • 4 server di elaborazione parallela
  • • Elaborazione settimanale automatizzata
  • • Sistema di backup e recovery

Funzionalità Avanzate

  • • Aggiustamento parametri automatico
  • • Dashboard di monitoraggio stock
  • • Sistema di alerting preventivo
  • • Reportistica settimanale
StockSimulator ha rivoluzionato la nostra gestione del magazzino. In oltre dieci anni di utilizzo, il sistema ha dimostrato un'affidabilità eccezionale richiedendo minimi interventi di manutenzione e un'elevata soddisfazione dei Clienti in termini di On-Time Delivery

Luca Zalivani - Siad Macchine Impianti SPA

Operations Manager Global Service Division

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