MAGAZZINO

Gestione e Restock Magazzino

Caso studio di gestione del magazzino e restock dei prodotti per un’azienda leader del settore della moda e del fashion.
Chiron ha sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale che determina la quantità ideale di prodotti acquistati ogni giorno, per un periodo a lungo termine.

Analizzando i dettagli delle transazioni, spedizioni e resi combinati con dati esterni, il modello fornisce automaticamente i dati corretti per prevedere la quantità ideale di ogni prodotto in ogni singolo magazzino.

il futuro è vicino (4)

Food Retailer

il futuro è vicino (4)

CLIENT NEEDS

La necessità del nostro cliente era assicurare ai propri clienti consegne tempestive dei loro prodotti  in tutto il territorio italiano, precisamente entro le ore 13:00 del giorno successivo all’inoltro di ogni singolo ordine. 

Soprattutto durante i periodi critici come le festività, garantire una consegna puntuale non è sempre facile, a meno che non si abbia il supporto di dati storici e algoritmi predittivi. 

soluzione

Chiron ha sviluppato un’applicazione personalizzata in grado di generare automaticamente una classificazione di facilità di consegna per ciascun indirizzo.
Inoltre, attraverso l’analisi dei dati storici, riesce ad ottimizzare le operazioni di consegna garantendo le scadenze di recapito.


L’applicazione progettata:
• Tiene conto dei dati storici di consegna e quelli generati da ogni singola consegna;
• Analizza e arricchisce i dati di spedizione tramite un’aggregazione dei dati relativi alla posizione geografica;
• Consente di modellare facilmente una valutazione per ciascuna consegna.


L’integrazione di nuove consegne nel modello esistente consente l’iterazione e l’ottimizzazione continua dei costi di produzione.

RISULTATI

Da quando Chiron ha sviluppato l’applicazione, l’azienda cliente ha accertato:


• Un aumento della produttività Business Intelligence (BI): il team BI sparso nei diversi centri logistici del cliente è in grado ora di raccogliere e utilizzare facilmente indicatori di performance on demand;


• L’ottimizzazione dei mezzi operativi e dei costi legati alla consegna dei pacchi;


• La creazione di nuove offerte commerciali a costi di produzione ottimizzati.

Classificazione della facilità di consegna in base al monitoraggio dei pacchi e ai dati geografici.
Costi di produzione ottimizzati e nuove offerte commerciali.
Garanzia di consegna puntuale, anche durante i periodi di picco della domanda.
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Grazie a questa approfondita analisi dei dati, l’azienda è in grado di garantire una qualità costante delle diverse offerte (consegna prima delle ore 13:00, prima delle ore 8:00, etc.) a costi di produzione ottimizzati.