Demand Planning e Analytics
Strumenti e modelli predittivi per la pianificazione nella supply chain 4.0 17 Settembre 18 Settembre 2019, Milano

Programma

Primo Giorno

09.00 Registrazione partecipanti
09.30 Apertura lavori
11.00 Coffee break
13.00 Colazione di lavoro
17.00 Chiusura dei lavori

Secondo Giorno

9.30 Inizio dei lavori
11.15 Coffee Break
13.00 Chiusura Lavori

 

I GIORNO – 17 settembre

 

DEMAND PLANNING E SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

  • Le fasi del processo di pianificazione, controllo ed esecuzione
  • Input, output, workflow e attori
  • Dalla pianificazione al controllo della domanda: la scelta dei KPI per la forecast accuracy e l’analisi dei dati storici

PIANIFICAZIONE DELLA DOMANDA

  • Tecniche e metodologie di previsione;
  • Misura degli errori e kpi
  • Analisi dati e integrazione nel processo di planning

FASI ATTUATIVE DEL PROCESSO DI DEMAND PLANNING

  • Implementazione del processo di demand planning
  • La scelta degli strumenti
  • Nuove tecniche e modelli di pianificazione
  • Sistemi informativi di planning: potenzialità, come sceglierli e come gestirli

BUSINESS INTELLIGENCE A SUPPORTO DEL PROCESSO DI PIANIFICAZIONE

  • Business intelligence, big data & data science - strumenti e tecniche per l'analisi dati
  • Big data analytics, demand sensing e tecniche e modelli previsionali avanzati: articoli sporadici, start up, studio promozioni, machine learning
  • Nuove figure e impatto organizzativo: il ruolo aziendale del demand planner e del data scientist
  • Casi e benefici reali derivanti dall’introduzione di strumenti e modelli di predictive analysis e internet of things

Dario Pettinato, Demand Planning & Customer Service Manager GRANDI SALUMIFICI ITALIANI

 

II GIORNO – 18 settembre

 

DEMAND PLANNING: METODOLOGIE E PROCESSI DI PIANIFICAZIONE A CONFRONTO

Con l’esperienza diretta di aziende crosscanali del mondo retail e fmcg, e l’esperienza diretta del docente

  • Demand Forecasting, Demand Analytics, Data Mining e Marketing Intelligence: come aggregare informazioni e fonti di dati verso un piano della domanda integrato?
  • Come ridurre le distorsioni e prevedere gli eventi sporadici di vendita?
  • Come rendere efficace ed efficiente il confronto tra dati previsionali e consuntivo di vendita?

 

Valeria di Romualdo, Responsabile Demand Planning Granarolo

Vittorio Fico - Supply Chain Director L'Oréal

Marco Bolzani - Demand Planning Manager Electrolux