{"id":1360,"date":"2023-02-13T04:11:03","date_gmt":"2023-02-13T04:11:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.telesto.app\/blog\/?p=1360"},"modified":"2025-06-08T22:07:49","modified_gmt":"2025-06-08T22:07:49","slug":"previsione-della-domanda-di-inventario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.telesto.app\/blog\/2023\/02\/13\/previsione-della-domanda-di-inventario\/","title":{"rendered":"Previsione della Domanda di Magazzino"},"content":{"rendered":"<h2>Che cos&#8217;\u00e8 una previsione di magazzino?<\/h2>\n<p>La previsione di magazzino ti aiuta a stimare la domanda futura dei prodotti su periodi brevi, medi o lunghi. \u00c8 una parte fondamentale di qualsiasi strategia di pianificazione dell&#8217;inventario. Prevedere la domanda in anticipo consente di migliorare il servizio clienti, il controllo delle scorte e la gestione della capacit\u00e0.<\/p>\n<p>\u00c8 anche possibile prevedere i costi, come quelli associati al riordino futuro. Un&#8217;altra area da prevedere \u00e8 il lead time, che in genere si sta riducendo. Qualunque cosa tu decida di prevedere, tieni presenti questi principi fondamentali:<\/p>\n<ul>\n<li>Le previsioni sono pi\u00f9 accurate nel breve termine. Pi\u00f9 si guarda lontano, meno saranno precise.<\/li>\n<li>Le previsioni conterranno errori. \u00c8 importante conoscere la percentuale di errore.<\/li>\n<li>Le previsioni non sostituiscono la domanda reale.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Tipi di previsioni<\/h2>\n<p>Esistono molti modi per fare previsioni e nessun metodo \u00e8 sempre il migliore. La scelta dipende dall\u2019intervallo di tempo e dai dati disponibili. Le previsioni si classificano generalmente in tre categorie:<\/p>\n<ul>\n<li>Previsioni a lungo termine: guardano avanti di diversi anni<\/li>\n<li>Previsioni a medio termine: coprono da tre mesi a un anno<\/li>\n<li>Previsioni a breve termine: si concentrano sulle prossime settimane<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le previsioni possono basarsi sui dati storici o su stime soggettive. Se sono disponibili dati storici affidabili, questi diventano la base preferita.<\/p>\n<h2>Tecniche di previsione<\/h2>\n<p>In passato abbiamo analizzato il metodo del <a href=\"https:\/\/www.telesto.app\/blog\/2022\/05\/07\/how-much-products-to-buy\/\">Lotto Economico di Acquisto (EOQ)<\/a> per capire quanto acquistare. In questo articolo vedremo tre tecniche di base che si basano su dati storici.<\/p>\n<p>Per l&#8217;esempio, useremo i dati di vendita di ottobre, novembre e dicembre 2022 per prevedere i primi tre mesi del 2023.<\/p>\n<h3>Media Mobile<\/h3>\n<p>Questo metodo calcola la media semplice di un numero di periodi precedenti per prevedere il successivo.<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Ottobre 2022<\/td>\n<td>114<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Novembre 2022<\/td>\n<td>119<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Dicembre 2022<\/td>\n<td>137<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gennaio 2023<\/td>\n<td>? 114 + 119 + 137 = 370, 370 \/ 3 = <strong>123<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Febbraio 2023<\/td>\n<td>? 119 + 137 + 123 = 379, 379 \/ 3 = <strong>126<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Marzo 2023<\/td>\n<td>? 137 + 123 + 126 = 386, 386 \/ 3 = <strong>129<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Media Mobile Ponderata<\/h3>\n<p>Questa tecnica assegna pesi diversi a ciascun periodo, dando maggiore importanza ai dati pi\u00f9 recenti. \u00c8 utile per previsioni a breve termine di prodotti stabili.<\/p>\n<p><em>Nota: la somma dei pesi deve essere 1.00. In questo esempio useremo 0.6 (pi\u00f9 recente), 0.3 e 0.1<\/em><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Ottobre 2022<\/td>\n<td>114<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Novembre 2022<\/td>\n<td>119<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Dicembre 2022<\/td>\n<td>137<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gennaio 2023<\/td>\n<td>? 137 * 0.6 + 119 * 0.3 + 114 * 0.1 = <strong>129<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Febbraio 2023<\/td>\n<td>? 129 * 0.6 + 137 * 0.3 + 119 * 0.1 = <strong>131<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Marzo 2023<\/td>\n<td>? 131 * 0.6 + 129 * 0.3 + 137 * 0.1 = <strong>130<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Smorzamento Lineare<\/h3>\n<p>Simile alla media mobile ponderata, ma i pesi decrescono in modo lineare usando una formula. \u00c8 adatto a previsioni a breve termine per prodotti maturi.<\/p>\n<p><small><br \/>\nPeso per un periodo precedente = 3 \/ ((n\u00b2 + n)\/2) = 3 \/ 6 = 0.5<br \/>\nPeso per due periodi precedenti = 2 \/ 6 = 0.3<br \/>\nPeso per tre periodi precedenti = 1 \/ 6 \u2248 0.17<br \/>\n<\/small><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Ottobre 2022<\/td>\n<td>114<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Novembre 2022<\/td>\n<td>119<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Dicembre 2022<\/td>\n<td>137<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gennaio 2023<\/td>\n<td>? 137 * 0.5 + 119 * 0.3 + 114 * 0.17 = <strong>126<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Febbraio 2023<\/td>\n<td>? 126 * 0.5 + 137 * 0.3 + 119 * 0.17 = <strong>128<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Marzo 2023<\/td>\n<td>? 128 * 0.5 + 126 * 0.3 + 137 * 0.17 = <strong>129<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Conclusione<\/h2>\n<p>Le previsioni si basano su dati storici e modelli. Non sono perfette e conterranno errori, che possono derivare dai modelli, dai dati o dall\u2019interpretazione. Ma una buona stima \u00e8 sempre meglio di nessuna.<\/p>\n<p>Nei prossimi articoli, analizzeremo metodi pi\u00f9 avanzati come lo smorzamento esponenziale e la regressione dei minimi quadrati, valutando vantaggi e limiti e come automatizzarli nei sistemi di gestione dell\u2019inventario.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Che cos&rsquo;&egrave; una previsione di magazzino? 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