28 Giu AI Forecasting con Power BI
Tutte le aziende, industriali e non, che compiono un percorso completo di trasformazione digitale dei propri processi. Ad un certo punto incorrono nell’esigenza di saper gestire e analizzare la grande mole di dati che il percorso di digitalizzazione ha portato con sé. Dati che se non sfruttati restano un asset aziendale utile ma non valorizzato, al pari di un macchinario lasciato in magazzino, o un software comprato ma mai installato.
Da un pò di tempo a questa parte, abbiamo la possibilità di valorizzare sempre meglio questo asset aziendale, i dati, mediante software di Business Intelligence, quali Power BI, che ci permettono di aggregare, modellare e visualizzare il dato in nostro possesso, supportandoci in modo scientifico nel nostro processo decisionale.
Il processo di Data Analysis aumenta di complessità nel momento in cui ci ritroviamo a dover svolgere analisi su un previsionale, a tal proposito ci viene in supporto l’AI Forecasting Analysis con Power BI. Proviamo a vedere assieme come possiamo applicare quest’analisi, partendo dalla metodologia d’approccio per poi applicarlo ad un caso pratico.
COS’E’ LA FORECASTING ANALYSIS CON POWER BI?
Immagina di voler prevedere il fabbisogno di prodotti per un magazzino specifico. La gestione efficiente delle scorte e la pianificazione precisa della domanda sono essenziali per mantenere l’operatività e soddisfare le esigenze dei clienti. Strumenti tradizionali come il software di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e il software di pianificazione dei fabbisogni di materiali (MRP) offrono un supporto significativo, ma presentano alcune limitazioni.
È qui che entra in gioco Power BI. Power BI è uno strumento di business intelligence che consente di andare oltre le semplici istantanee statiche fornite da ERP e MRP, offrendo una piattaforma per l’analisi predittiva avanzata. Vediamo come possiamo sfruttare Power BI per superare le limitazioni degli strumenti tradizionali e migliorare le nostre capacità di analisi.
QUALI SONO I PASSAGGI METODOLOGICI PER POTER APPLICARE L’AI FORECASTING CON POWER BI
Preparazione dei Dati
La base di qualsiasi buona previsione è costituita da dati puliti e organizzati. Il primo passo è assicurarsi che i tuoi dati siano accurati, completi e formattati correttamente per l’analisi. Partendo in primo luogo da una cognizione di come il dato è processato dai diversi applicativi aziendali e dove viene conservato e gestito a livello aziendale. Successivamente si deve procedere, se non già svolto in una fase preliminare, ad una pulizia dei dati, normalizzazione e trasformazione per renderli adatti alla modellazione predittiva.
Scegliere il modello più adatto e addestrarlo
Power BI offre vari modelli predittivi integrati, ciascuno adatto a diversi tipi di previsioni. I due modelli più comuni sono
1) Predizione Binaria: Un modello che prevede un risultato con due possibilità (es. un cliente acquisterà un prodotto o no?, un determinato articolo sarà disponibile oppure no?).
2) Regressione: Questo modello prevede un valore continuo, e un suo confronto in un orizzonte temporale (es. quale sarà la cifra delle vendite del prossimo trimestre?).
Una volta selezionato il modello che preferiamo, possiamo adoperare una parte dei dati in Power BI per addestrare il modello scelto. Il modello apprende dalle relazioni all’interno dei dati, regolando i suoi parametri per minimizzare gli errori e affinare le capacità di predittive, migliorando di conseguenza l’output.
Valuta i risultati e procedi con la generazione delle previsioni
Una volta addestrato, il modello possiamo procedere a testare su una porzione separata dei dati presenti su Power BI per valutarne l’accuratezza. È cruciale assicurarsi che le previsioni del modello siano affidabili prima di utilizzarle per prendere decisioni strategiche ed operative. Tecniche come la cross-validation aiutano a valutare le prestazioni del modello. Con un modello validato e un output accurato, possiamo utilizzare i dati rimanenti per generare previsioni. Power BI prevede i valori futuri basandosi sui modelli addestrati dai dati storici.
APPLICHIAMO ORA IL NOSTRO FRAMEWORK AD UN CASO PRATICO: FORECASTING ANALYSIS CON I DATI DI MAGAZZINO
Preparazione dei Dati
Iniziamo il nostro processo dalla raccolta e aggregazione dei dati storici relativi ai movimenti di inventario del magazzino, comprese le quantità di prodotti ricevuti, venduti, e rimanenti. Assicuriamoci di includere anche dati su fattori esterni come le promozioni, stagionalità e tendenze di mercato. Procediamo applicando un processo di pulizia dei dati eliminando duplicati e correggendo errori. Assicurandosi in definitiva che i dati siano coerenti e completi, normalizzandoli e rendendoli omogenei (es. conversione di unità di misura, aggregazione temporale).
Scegliere il Modello Giusto
Una volta eseguito con successo il processo di data preparation, non ci resta che scegliere il modello corretto, sulla base delle nostre esigenze di analisi, ecco un elenco di alcune dei modelli che potrebbero tornarci maggiormente utili per analizzare i nostri dati di magazzino:
- Modelli di Previsione: Seleziona il modello predittivo più adatto per la previsione della domanda di prodotti nel magazzino.
- Regressione: Utilizzato per prevedere valori continui, ad esempio, il numero di unità di un prodotto richieste per il prossimo mese.
- Serie Temporali: Utilizzato per prevedere dati sequenziali nel tempo, ad esempio, la domanda giornaliera o settimanale di un prodotto.
- Predizione Categoriale: Potrebbe essere utile per determinare la probabilità di esaurimento di un prodotto in un determinato periodo.
Addestramento e Test del Modello
Iniziamo dividendo i dati di magazzino, ed eventuali altri set dati esterni, in un set di addestramento e un set di test. Il set di addestramento viene utilizzato per addestrare il modello, mentre il set di test serve per validarne l’accuratezza. Procediamo addestrando il modello scelto utilizzando il set di addestramento. Il modello imparerà dai dati storici le tendenze e i pattern per effettuare previsioni accurate.
Una volta conclusa la fase di addestramento, non ci resta che testare il modello utilizzando il set di test per valutare la sua accuratezza. Utilizza tecniche come la cross-validazione per ottenere una valutazione più affidabile.
Generazione delle Previsioni e Monitoraggio
Una volta che siamo sicuri dell’affidabilità del nostro modello trainato possiamo, ad esempio, iniziare ad utilizzarlo per generare previsioni sulla necessità di prodotti per il magazzino specifico. Power BI può creare queste previsioni basandosi sui dati storici e sui pattern identificati dal modello. Le previsioni ottenute possono essere visualizzate attraverso dashboard e report generati direttamente su Power BI Desktop, facilitando l’interpretazione e l’uso delle informazioni per prendere decisioni. Ad ogni modo, una volta realizzate le prime analisi, non dobbiamo scordarci di monitorare in modo ripetuto l’accuratezza delle previsioni e aggiorna il modello regolarmente con nuovi dati per mantenere le previsioni attuali e rilevanti.
Un passaggio importante nell’ottica di un miglioramento costante sia delle capacità di analisi, che dell’efficacia dell’analisi stessa sta nel non smettere, dopo aver fatto il set-up delle varie dashboard di forecasting, di raccogliere feedback dagli utenti del magazzino, per apportare miglioramenti al modello e ai processi di previsione basandoti su questi input.
COME PUO’ MIGLIORARE LE MIE CAPACITA’ ANALITICHE E OPERATIVE?
In definitiva, quali sono i miglioramenti che l’applicazione di tecniche di AI Forecasting associate a Power BI, può apportare migliorare la mia operatività? Ecco di seguito alcuni esempi, applicati al nostro caso pratico:
- Pianificazione delle Acquisizioni: Con previsioni accurate, le aziende possono pianificare meglio gli ordini ai fornitori, negoziando termini migliori e riducendo i costi di approvvigionamento.
- Pianificazione della Produzione: Le aziende che producono internamente possono ottimizzare i loro processi di produzione per allinearsi alla domanda prevista, migliorando l’efficienza operativa.
- Supporto alle Decisioni Strategiche: Le previsioni forniscono informazioni basate sui dati che possono supportare decisioni strategiche a lungo termine, come l’espansione del magazzino o l’introduzione di nuovi prodotti.
- Risposta Agli Andamenti del Mercato: Le analisi predittive permettono di identificare cambiamenti nelle tendenze di mercato e di adattarsi rapidamente, mantenendo un vantaggio competitivo
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