--- title: "Demand Planning: come migliorare l'efficienza nel Manufacturing" description: Il Demand Planning permette di migliorare l’efficienza nel manufacturing, ottimizzare l’uso delle risorse e garantire consegne puntuali, riducendo i costi e aumentando la soddisfazione del cliente. Ecco come --- [ICT services, Supply Chain, Emergency Management – Scopri di più sul blog di Beta 80 ](https://news.beta80group.it) # [Demand Planning: come migliorare l'efficienza nel Manufacturing](https://news.beta80group.it/demand-planning-come-migliorare-efficienza-nel-manufacturing) Scritto da [ICT SERVICES](https://news.beta80group.it/author/ict-services) | 1 ottobre 2025 L’obiettivo principale del **Demand Planning** è quello di garantire che uno specifico prodotto sia disponibile al momento giusto, nel posto giusto, e nella quantità necessaria. Per assicurare tale risultato occorre prevedere in anticipo le richieste del mercato e adattare di conseguenza i processi della [Supply Chain](https://news.beta80group.it/supply-chain-4.0-le-tecnologie-che-cambiano-le-regole). Nel **Manufacturing** ciò significa, tra le altre cose, gestire correttamente i tempi di produzione, in relazione alla capacità degli impianti (*lead time*), dimensionare l’inventario di materie prime, calcolare correttamente le scorte di prodotto, e, infine, assicurare la compliance normativa. Lo scenario è molto articolato ed eventuali errori possono tradursi in aumento dei costi operativi, perdita di *revenue*, e, infine, abbandono da parte dei clienti. ## **Demand Planning nel Manufacturing: i 4 punti fondamentali** I processi e le variabili che il demand planner deve controllare per ottimizzare la pianificazione sono molteplici, ed è necessario adottare dei modelli efficaci, in grado di individuare i punti critici e governarli. Nello specifico del Manufacturing, è opportuno che il Demand Planning si concentri su 4 aspetti fondanti: 1. **Gestione efficiente dei dati**. La [previsione della domanda](https://news.beta80group.it/predictive-analytics-nel-manufacturing-trasformare-i-dati-in-valore) si basa sull’analisi dei dati storicizzati (produzione, vendita, ecc.) e occorre, pertanto, un’infrastruttura efficiente di raccolta e analisi. [McKinsey and Company](https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/the-winning-recipe-for-transforming-advanced-planning-systems) sottolinea come la raccolta e l'integrazione automatica delle informazioni sia una sfida che non va sottovalutata. La disponibilità e la qualità dei dati fa la differenza in un processo di previsione. Per garantirle, occorrono investimenti tecnologici, competenze professionali e processi organizzativi dedicati. 2. **Rappresentazione dei prodotti in classi**. Prodotti diversi sono spesso collegati tra loro e non hanno, perciò, una pianificazione indipendente. Ciò accade, ad esempio, nei kit, nelle varianti di un manufatto o nelle famiglie di prodotti. Per tale ragione è opportuno riunirli in classi, per adottare strategie produttive che facciano riferimento a caratteristiche omogenee (frequenza della domanda, *lead time*, processo di lavorazione, ecc.). In tal modo, i modelli previsionali sono mirati a ciascuna classe, con la conseguenza di semplificare sia la produzione che l’allocazione delle risorse necessarie (manodopera, impianti, materiali, ecc.). 3. **Adottare l’algoritmo giusto**. Il modello matematico è alla base degli algoritmi di previsione, e va parametrizzato a seconda delle caratteristiche aziendali (portafoglio dei prodotti, variazioni della domanda nel tempo, modificazioni del *lead time*, ecc.). I diversi tipi di modelli esistenti (modelli statistici tradizionali, modelli di [Machine Learning](https://news.beta80group.it/machine-learning-in-supply-chain-sfruttare-i-dati-del-wms-per-magazzini-efficienti), modelli ibridi, ecc.) vengono adottati secondo opportunità. Le produzioni a variabilità limitata (ad esempio, componentistica automotive) possono utilizzare i modelli statistici tradizionali; per le produzioni altamente personalizzabili, destinate al mondo consumer, è opportuno basarsi su modelli di Machine Learning; i modelli ibridi, infine, sono indicati in caso di produzioni miste B2B-B2C. 4. **Integrazione tra i reparti**. È importante implementare una **visione olistica**, non suddivisa in silos, della pianificazione produttiva. Le variabili che hanno impatto sul Demand Planning fanno riferimento a diverse direzioni aziendali e l’integrazione è necessaria per garantire l’allineamento agli obiettivi dell’impresa. ## **Demand Planning: il contributo dell’Artificial Intelligence** Il primo degli aspetti citati in precedenza, ovvero la gestione dei dati, assume un ruolo cruciale in quanto rappresenta la base su cui fondare tutte le decisioni previsionali. Lo scenario tipico è quello in cui sorgenti dati multiple (ad esempio, l’ERP – Enterprise Resource Planning, il [MES – Manufacturing Execution System](https://news.beta80group.it/mes-manufacturing-come-monitorare-tracciare-e-controllare-il-processo-produttivo), o, infine, l’MRP - Material Requirements Planning) alimentano il Datalake aziendale. A partire da tale base dati, opportunamente strutturata, è possibile consolidare il Demand Plannning, calcolato sulla base di 3 variabili fondamentali: 1. **Forecasting**. Le previsioni sul *demand *vengono effettuate analizzando lo storico delle vendite/forniture precedenti, combinato con le opportune variabili di contesto; tra queste assume un valore centrale il feedback dei clienti, la cui analisi indirizza le strategie di vendita. 2. **Inventory Optimization**. Le quantità di materie disponibili a magazzino sono calcolate in base al *demand *in modo da abbattere i costi logistici. 3. **Out of Stock Analysis**. L’analisi dello stockout riguarda non solo il punto vendita, ma l’intera catena di approvvigionamento L’utilizzo dell’[Artificial Intelligence](https://news.beta80group.it/supply-chain-e-intelligenza-artificiale-come-si-usa-nella-logistica) e degli algoritmi di Machine Learning è centrale per ottimizzare tale calcolo, in quanto migliorano sensibilmente la precisione delle previsioni, e comportano una serie di vantaggi tangibili per l’azienda. L’ottimizzazione dell’inventario comporta l’abbattimento dei costi di produzione e una migliore gestione finanziaria: oltre a ciò, è possibile ottimizzare le risorse di manodopera e aumentare la soddisfazione dei clienti finali. L’implementazione di tale flusso di lavoro è resa possibile da tecnologie, come, ad esempio, Databricks, che coprono end-to-end le varie fasi del processo: raccolta e integrazione massiva di dati eterogenei, preparazione e modellazione dei dati, e, infine, l’addestramento dei modelli di Artificial Intelligence. Le [ricerche di settore](https://www.kbvresearch.com/demand-planning-solutions-market/) evidenziano come Il mercato globale di software e servizi per il Demand Planning crescerà con un tasso composito (CAGR) del 10,8% anno su anno, nel periodo 2018-2028, passando da 2,8 miliardi di dollari del 2018, a 6,8 miliardi di dollari del 2028. La sola adozione delle tecnologie non garantisce, tuttavia, l’aumento delle performance nel Manufacturing. Per raggiungere gli obiettivi di efficienza è necessario implementare modelli adeguati, confermati dall’esperienza di settore.   [Visualizza articolo completo](https://news.beta80group.it/demand-planning-come-migliorare-efficienza-nel-manufacturing) ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "ICT SERVICES" }, "dateModified" : "2025-10-01T09:15:00.338Z", "datePublished" : "2025-10-01T09:15:00Z", "headline" : "Demand Planning: come migliorare l'efficienza nel Manufacturing", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 3456, "url" : "https://content.beta80group.it/hubfs/ICT_Demand%20Planning%201.jpg", "width" : 6144 }, "mainEntityOfPage" : "https://news.beta80group.it/demand-planning-come-migliorare-efficienza-nel-manufacturing", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 60, "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png", "width" : 60 }, "name" : "Blog" } } ```