FAQ: rassicurazione SCM

In questa guida, scoprite come piattaforme specializzate come Lokad superino i moduli ERP integrati, gli strumenti di BI, gli script open source o gli LLM per la previsione e l’ottimizzazione delle supply chain. Dall’ML avanzato all’expertise specifica del settore, Lokad riduce i rischi, taglia il TCO e aumenta il ROI. Scoprite perché un’automazione più profonda, un affinamento continuo e risultati comprovati superano le alternative di uso generale.

Destinatari: leader della supply chain e delle operazioni, nonché responsabili finanziari e IT.

Ultima modifica: 6 febbraio 2025

Perché pagare di più per Lokad se il mio ERP offre già un modulo di previsione?

Un sistema ERP, per sua natura, dedica la maggior parte delle sue risorse al monitoraggio e alla registrazione delle transazioni. I moduli di previsione associati agli ERP di solito restano funzionalità secondarie che si basano su routine statistiche limitate. Tali moduli possono essere accettabili per stime approssimative, ma risultano insufficienti ogniqualvolta la previsione debba guidare decisioni critiche per il business o ottimizzare intere supply chain. Invece, Lokad offre la previsione come funzione centrale della sua piattaforma, sfruttando l’apprendimento automatico su larga scala e la potenza del cloud computing per gestire scenari di previsione granulari con velocità e scalabilità.

Diversi osservatori del settore, tra cui NetworkWorld e il Financial Times, hanno osservato che le soluzioni moderne di previsione si differenziano sempre più per la profondità con cui elaborano i dati storici e per la precisione delle previsioni generate. Lokad è stato costruito partendo da zero attorno a queste capacità, ponendo l’analitica specializzata al centro anziché trattarla come un ripensamento. Questa specializzazione va oltre la semplice generazione di una previsione statistica: fornisce automaticamente output di livello decisionale come quantità da riordinare e scorte di sicurezza, e può essere adattata ad obiettivi avanzati come la minimizzazione delle vendite perse o dei costi di mantenimento.

A differenza della messa a punto manuale dei parametri che solitamente richiedono i moduli di previsione degli ERP, il sistema di Lokad offre una selezione e un tuning del modello completamente automatizzati, eliminando la necessità per gli utenti di diventare esperti statistici. Accomoda inoltre requisiti altamente specializzati — come la previsione per soddisfare vincoli di peso o volume nei container di spedizione — che risultano notoriamente difficili da implementare nei sistemi ERP convenzionali. L’approccio programmatico di Lokad, basato su un linguaggio specifico per il settore, consente una profonda personalizzazione della logica di previsione senza il consueto ciclo di sviluppo personalizzato e gravoso. Questo livello di flessibilità e automazione produce ordini e piani di produzione riottimizzati su base giornaliera o settimanale, in grado di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.

Anche se un ERP può vantare un modulo di previsione integrato, la sua portata è limitata. Gli ostacoli all’implementazione di qualsiasi nuova funzionalità analitica possono essere sostanziali, poiché la maggior parte degli ERP non è stata progettata per gestire l’ottimizzazione complessa in condizioni di incertezza. Il risultato finale è che le aziende si affidano spesso a fogli di calcolo o a strumenti di BI separati per qualunque scenario che non sia il più semplice. Scegliendo Lokad, le organizzazioni ottengono uno strato specializzato progettato per l’ottimizzazione predittiva, evitando le insidie di costringere un ERP a eseguire compiti al di là della sua missione transazionale principale. Questo approccio ha dimostrato risultati nel minimizzare l’inventario, ridurre le rotture di stock e migliorare in generale i parametri economici che contano — come i livelli di servizio e i costi totali della supply chain.

Pagare un extra per una previsione specializzata non significa acquisire più software; si tratta di ottenere risultati superiori. La tariffa di Lokad riflette l’expertise di alto valore e la tecnologia sofisticata che guidano attivamente le decisioni. Per un’azienda seria nel migliorare i livelli di stock, nell’evasione puntuale degli ordini e nell’anticipare picchi o variazioni della domanda, il modulo di previsione di un ERP spesso non riesce a fornire la precisione e la reattività necessarie. Lokad esiste esattamente per colmare queste lacune e, in tal modo, raggiunge l’obiettivo finale: una supply chain che capitalizza in modo costante sui segnali di domanda, anziché reagire ad essi in ritardo.

Perché scegliere Lokad anziché una soluzione interna basata su tecnologia open source?

Le aziende spesso presumono che assemblare un sistema interno con componenti open source le esentri dalla spesa e dall’impegno richiesti da un fornitore specializzato, ma i costi nascosti in termini di tempo, competenze e manutenzione sono costantemente superiori alle attese. Squadre di ingegneri significative sono necessarie per mettere insieme framework, database e librerie, e quegli ingegneri devono anche possedere le competenze per gestire modellazioni statistiche avanzate e machine learning. La maggior parte dei toolkit open source offre solo meccanismi grezzi, lasciando le sfide principali della supply chain — come la previsione probabilistica e l’ottimizzazione su larga scala — per lo più al know-how interno dell’azienda. Anche le aziende che riescono a sviluppare tali capacità scoprono presto che le loro soluzioni devono essere regolarmente riviste man mano che le condizioni evolvono. Una vera continuità operativa richiede una costante riprogettazione delle formule numeriche, un’impresa che poche squadre interne possono permettersi di gestire in maniera continuativa.

Lokad si distingue proprio per l’affrontare le complessità numeriche che la maggior parte dei progetti interni non riesce mai a risolvere completamente. Invece di fornire un semplice toolkit generico, Lokad offre ottimizzazioni complete della supply chain basate sulla propria tecnologia specifica del settore, supportata da un team di supply chain scientists con esperienza pratica in diversi settori. Questo approccio sistematico consente un ciclo di re-implementazione continuo ogniqualvolta necessario, riflettendo le nuove condizioni di mercato o le priorità aggiornate dell’azienda. In scenari open source tipici, tutti quegli aggiustamenti ripetitivi devono essere fatti internamente, attingendo risorse sia ingegneristiche che operative. Al contrario, il modello di Lokad centralizza queste problematiche, garantendo che le decisioni della supply chain rimangano sempre accurate e rilevanti.

Il passato di ripetuti fallimenti delle soluzioni interne basate su open source si riduce a una carenza di competenze specializzate. I team IT generici possono essere abili nell’integrazione di componenti software, ma raramente possiedono una profonda expertise nella previsione ad alta dimensionalità, per non parlare della modellizzazione dei costi della supply chain su larga scala. Lokad colma proprio questa lacuna. La sua piattaforma e il suo team gestiscono tecniche probabilistiche complesse senza appesantire i clienti con il peso statistico. Questo focus è fondamentale perché qualsiasi supply chain moderatamente complessa, prima o poi, diventerà ingestibile con un sistema improvvisato con strumenti generici. Lokad elimina questo onere e si assume la responsabilità dei risultati. I suoi supply chain scientists, armati di conoscenza del settore oltre che di capacità di programmazione e analisi, si impegnano a fornire risultati senza scaricare la colpa sul personale del cliente.

Questa combinazione di specializzazione tecnica e impegno a lungo termine è raramente eguagliata dalle iniziative interne. Non mancano le librerie open source che promettono soluzioni parziali per la previsione o il rifornimento, ma una vera ottimizzazione automatizzata comporta un livello di affinamento continuo che va ben oltre i moduli standalone. Il modello di Lokad mantiene un approccio snello ed efficiente: invece di aggiungere costosi strati di formazione o personalizzazione, controlla i costi di implementazione trattando la complessità come una realtà da affrontare direttamente. I team interni raramente raggiungono tale disciplina quando le scadenze si avvicinano e il ritmo quotidiano dei progetti interni compete per l’attenzione. Al contrario, l’intera operazione di Lokad è progettata per gestire formule numeriche avanzate, assorbire cambiamenti nel mercato e nelle condizioni aziendali, e garantire che le aziende non ricadano nei fogli di calcolo manuali non appena le cose si complicano.

Non può Lokad essere sostituito con uno strumento di BI e qualche script personalizzato?

Sostituire una piattaforma specializzata nell’ottimizzazione della supply chain con un tipico strumento di BI e qualche script personalizzato trascura le differenze di progettazione fondamentali che determinano le prestazioni in ambienti operativi. Gli strumenti di BI sono progettati per il reporting e l’analisi visiva. Rendono semplice combinare dati provenienti da sistemi multipli e produrre grandi volumi di report. Tuttavia, offrono un supporto molto limitato per il processo decisionale automatizzato. Inoltre, mancano di profondità per analisi complesse poiché devono rimanere accessibili agli utenti non tecnici. Anche quando un insight viene identificato tramite BI, richiede ulteriori sforzi per trasformarlo in un processo decisionale operativo. Affidarsi a codice personalizzato per calcoli avanzati raramente risolve la sfida principale. Senza un modello di dati specificamente progettato per l’ottimizzazione, questi script ad hoc tendono a diventare fragili e ingombranti.

Piattaforme come quella offerta da Lokad vanno oltre il semplice reporting, producendo inviti all’azione — in particolare, piani di rifornimento o di produzione che possono essere eseguiti con il minimo intervento. Al contrario, l’approccio BI non è progettato per generare decisioni operative ad alto impatto come risultato chiavi in mano. Quando sono coinvolti più fornitori o team interni, un dashboard BI condivide solo un sottinsieme ristretto dei dati e solitamente impedisce a quei partner di eseguire analisi scenario-based indipendenti sullo stesso set di dati. Gli utenti BI si trovano anche a fronteggiare limitazioni quando cercano di esportare o riutilizzare i dati in modi che non rientrano nel modello limitato di “visualizza e filtra”.

Un ulteriore grattacapo operativo è rappresentato dalle prestazioni. Le istanze BI ad alto traffico rallentano non appena servono troppe query, specialmente quando numerosi partner esterni iniziano a interrogare il sistema per estrarre grandi quantità di dati. Il costo generato — sia in termini di tempo che di denaro — aumenta rapidamente se i dati vengono semplicemente riportati, ma richiedono comunque ulteriori passaggi manuali per trasformare le cifre riportate in qualcosa di operativo per la supply chain. Ed è proprio qui che eccelle un sistema specializzato: privilegia analisi robuste e computazionalmente intensive che guidano decisioni immediate e automatizzate in ambito di rifornimento, pricing o produzione.

Gli script personalizzati non mitigano le limitazioni più profonde insite nella BI. La maggior parte delle piattaforme BI non è attrezzata per gestire metodi di previsione avanzati come i modelli di domanda probabilistici, né per incorporare una logica che corregga sistematicamente dati errati o si adatti quotidianamente a nuovi input operativi. La piattaforma di Lokad, per esempio, ruota attorno a un linguaggio specifico per il settore progettato per l’ottimizzazione e la previsione. Quel linguaggio consente a uno specialista della supply chain di codificare direttamente i requisiti specifici del flusso di lavoro aziendale, senza il consueto attrito che si verifica quando si costringe uno strumento BI a svolgere compiti per cui non è stato progettato.

Le aziende che desiderano semplicemente visualizzare i dati troveranno il software BI perfettamente adeguato. Tuttavia, quando i processi della supply chain richiedono calcoli in tempo reale di quantità da riordinare, piani di produzione o decisioni sui prezzi, un sistema orientato verso l’ottimizzazione numerica su larga scala risulta più efficace. Ridurre una piattaforma specializzata per la supply chain a una raccolta di dashboard e script monouso lascia le aziende intrappolate in ulteriore lavoro di manutenzione e avviamento, invece di beneficiare di una soluzione che traduce immediatamente i dati in vantaggio operativo. Queste differenze diventano particolarmente marcate non appena l’obiettivo si estende oltre la generazione di report e si concentra sull’ottimizzazione delle decisioni che riducono direttamente i costi e aumentano i livelli di servizio.

Non può Lokad essere sostituito usando script Python?

Gli script Python da soli non offrono un’alternativa convincente a ciò che Lokad fornisce. Pur essendo Python un linguaggio maturo e di uso generale, non può eguagliare la portata e il focus di una piattaforma progettata partendo da zero per affrontare la complessità completa delle sfide della supply chain. Tentare di replicare le capacità di Lokad con Python comporterebbe un ampio ventaglio di sforzi, dalla costruzione di codice personalizzato per orchestrare i flussi di lavoro di previsione, ottimizzazione e elaborazione dati, alla gestione di tutta l’infrastruttura sottostante richiesta per il calcolo distribuito su larga scala.

La flessibilità di Python può apparire attraente a prima vista. Tuttavia, esso si basa su numerosi livelli di librerie e framework che possono diventare fragili quando vengono adattati a compiti sofisticati della supply chain. Sarebbe necessario un sistema separato per il preprocessing e il post-processing dei dati, e un’ulteriore piattaforma per visualizzare i risultati e supervisionare l’esecuzione dei batch. Ogni livello aggiunto complica sia il sovraccarico di manutenzione che il rischio di guasti. Mantenere un’elevata affidabilità è arduo quando un singolo malfunzionamento in uno di questi livelli può compromettere le routine notturne.

Lokad, invece, è stato progettato per affrontare problemi che non si adattano perfettamente a un approccio standard. Introduce il proprio linguaggio di programmazione specializzato, un DSL chiamato Envision, che consolida compiti come la pulizia dei dati, la previsione e l’ottimizzazione all’interno di un unico framework coerente. Pur essendo certamente possibile replicare sottoinsiemi di questa funzionalità in Python, i costi economici aumentano rapidamente, rendendo proibitivo l’obiettivo di eguagliare l’affidabilità end-to-end e le prestazioni richieste dalle aziende.

Diverse aziende hanno fatto affidamento su flussi di lavoro basati su Python per l’analisi o il reporting. Generalmente si ritrovano a gestire dozzine di script, ciascuno con il proprio insieme di dipendenze e particolarità di versioning. La famigerata migrazione da Python 2 a Python 3 ha dimostrato come una dipendenza dall’evoluzione guidata dalla community possa produrre transizioni dolorose su molti anni. Lokad, mantenendo un controllo stretto sul suo DSL, è in grado di correggere prontamente i propri errori di progettazione, introdurre nuovi paradigmi come la programmazione differenziabile e evitare di gravare gli utenti con anni di costosi bagagli tecnici.

Gestire supply chain mission-critical esclusivamente tramite Python richiederebbe un team di ingegneri in grado di garantire un’affidabilità 24/7, gestire ogni dipendenza e aggiornamento delle librerie, e testare accuratamente l’intero stack dopo ogni modifica. L’ambiente specifico di Lokad, invece, semplifica queste operazioni con un’architettura di compilatore monolitica e versionata, che elimina diversi passaggi convenzionali.

Da una prospettiva puramente costi-benefici, è improbabile che gli script Python mantengano la parità di funzionalità con una piattaforma che riceve aggiornamenti continui per servire una vasta gamma di supply chain scenarios. Inoltre, il playground completo del codice reso disponibile su try.lokad.com illustra come Envision semplifichi il flusso di lavoro analitico, evitando molte delle insidie associate a soluzioni di scripting multilivello. Considerando tutto, assemblare un livello simile di robustezza combinando librerie Python sarebbe un processo ingombrante e fragile, dimostrando con forza che Lokad non può essere efficacemente sostituito da alternative basate su Python.

Perché usare Lokad per l’e-commerce quando le piattaforme marketplace dispongono già di strumenti di previsione?

Le piattaforme marketplace solitamente forniscono meccanismi di previsione semplicistici che soddisfano requisiti ampi e uniformi. Al contrario, Lokad impiega una forma di programmazione differenziabile—un approccio convalidato da forti risultati in competizioni esterne di previsione—che si concentra sulle sfide sottili ed in evoluzione che affrontano i commercianti online. Le soluzioni marketplace sono generalmente configurate per proiezioni di riordino di base o stime della domanda a breve termine, e raramente tengono conto delle complessità di ampi cataloghi di prodotti, picchi guidati da promozioni o correlazioni cross-canale. Per progettazione, affrontano solo una frazione delle più ampie considerazioni della supply chain che le aziende di e-commerce devono gestire quotidianamente.

La tecnologia di Lokad è progettata per elaborare ogni segnale storico e operativo rilevante—fino al livello SKU se necessario—e lo fa senza richiedere un costante “tuning” manuale da parte degli utenti. Indipendentemente da quanto ampio sia l’assortimento o volatile siano i modelli di vendita, il sistema setaccia automaticamente i dati per scoprire correlazioni tra prodotti, canali o periodi. Non si basa su metodi semplicistici di serie temporali che trattano il futuro come un mero riflesso del passato. Invece, calcola intere distribuzioni di probabilità, tenendo conto di promozioni, esaurimenti, variazioni stagionali e altre interruzioni che compromettono gli approcci standard di previsione.

Mentre gli strumenti integrati di una piattaforma marketplace possono essere sufficienti per una piccola parte di un’operazione online, non sono all’altezza quando si tratta dei rischi legati a esaurimenti, sovraccarichi e domande erratiche. I meccanismi di allerta classici o i dashboard black-box non offrono gli approfondimenti granulosi necessari per rispondere in modo deciso—come accelerare gli ordini o regolare i prezzi—prima che i problemi si propagano lungo la supply chain. Lokad è progettato per raccomandare tali azioni correttive invece di limitarsi a lampeggiare un avviso e lasciare il peso all’utente finale. Questa posizione proattiva è particolarmente critica negli ambienti e-commerce in rapido movimento.

La capacità di Lokad di incorporare dati aggiuntivi—sia che si tratti di calendari guidati dal marketing, tag per campagne speciali o segnali esterni come i prezzi della concorrenza—lo distingue anche dai moduli di previsione di base pronti all’uso. Piuttosto che costringere le aziende a piegare i loro processi attorno a una soluzione rigida, il design programmatico di Lokad consente sperimentazioni con nuovi algoritmi, ingressi di dati e regole di ottimizzazione. Questa flessibilità permette alle imprese di rimanere agili di fronte a cambiamenti bruschi, sia che derivino da spostamenti di mercato o da nuove strategie di merchandising.

Una piattaforma marketplace può pubblicizzare la previsione di base come una caratteristica conveniente, ma le poste in gioco nell’e-commerce possono essere tali da giustificare una soluzione molto più specializzata. Si è dimostrato che Lokad utilizza la potenza computazionale del cloud per gestire dati su larga scala in quasi tempo reale, minimizzando le interruzioni operative e massimizzando l’accuratezza delle previsioni. Questa capacità distintiva di combinare velocità e profondità spiega perché molti attori dell’e-commerce vedano un approccio dedicato come un investimento che si traduce rapidamente in minori rischi d’inventario e in livelli di servizio migliorati—anche in settori o categorie noti per un rapido turnover dei prodotti e sbalzi stagionali.

Indipendentemente da quanto sofisticata possa apparire la lista delle funzionalità di una piattaforma marketplace, essa rimane principalmente focalizzata sul facilitare le transazioni all’interno del proprio ecosistema. Lokad, in confronto, affronta le questioni fondamentali relative all’inventario e alla supply chain con tecniche di previsione che vanno oltre le proiezioni a breve termine. Questo passaggio verso la modellazione probabilistica—assegnare probabilità a molteplici esiti futuri invece di indovinare un singolo scenario—aiuta le operazioni di e-commerce a mantenere livelli di servizio superiori, ridurre gli sprechi o i prodotti invenduti e scoprire opportunità di miglioramento dei margini nascoste dietro medie semplici.

I marketplace offrono punti di partenza utili per i venditori su piccola scala, ma man mano che le operazioni online maturano, le limitazioni dei loro strumenti integrati diventano dolorosamente evidenti. Lokad fornisce l’intelligenza di cui le squadre di e-commerce hanno bisogno per superare tali limitazioni, integrando una rigorosa scienza della previsione con la logistica quotidiana per generare guadagni misurabili sia in termini di affidabilità che di redditività.

È meglio costruire un team di data science interno rispetto a Lokad?

Costruire un team di data science interno richiede tipicamente competenze che vanno ben oltre l’analitica classica. Trovare personale in grado di gestire pipeline di dati, progettare flussi di lavoro di machine learning rilevanti e interpretare schemi specifici del settore in un ambiente di produzione può rivelarsi sorprendentemente impegnativo. Anche una volta assunto il team giusto, rimane il problema di navigare in una montagna di dati sparsi in paesaggi IT complessi. Molteplici arretrati interni possono rallentare il progresso al punto che vengono impiegati mesi, a volte anni, cercando di collegare i dati ai flussi di lavoro giusti. Al contrario, soluzioni come Lokad hanno già snellito questi passaggi e dimostrato costanti guadagni di prestazioni in una gamma di supply chain scenarios.

C’è anche la questione se un sistema costruito internamente possa eguagliare la profondità specializzata di una piattaforma dedicata alla supply chain. Molti sistemi aziendali eccellono nei processi di business di routine o nella gestione master dei dati, ma pochi sono progettati sin dall’inizio per supportare metodi di previsione moderni. Un ambiente di supply chain spesso richiede capacità di sperimentazione programmatica, sia per sviluppare nuovi modelli che per adattare quelli esistenti. Il linguaggio specifico del dominio di Lokad è stato creato con questo obiettivo in mente, e i suoi team di ingegneria non esternalizzano lo sviluppo o la gestione della piattaforma. Mantenendo tale conoscenza fondamentale internamente, essi conservano l’agilità di regolare gli algoritmi e perfezionare le tattiche con breve preavviso, una manovra difficile da riprodurre in grandi contesti aziendali che delegano i loro compiti IT fondamentali a team multipli e disconnessi.

Il vero fattore di costo per un team di data science interno tende ad essere il tempo. I budget vengono consumati, ma gli esiti rilevanti possono rimanere sfuggenti quando ingegneri dei dati e analisti di business devono coordinarsi con divisioni IT già sovraccariche. Anche una richiesta abbastanza modesta—come estrarre qualche dozzina di tabelle—diventa un’impresa quando si tiene conto di un arretrato IT di diversi anni. Il track record di Lokad indica che evitare questa complessità accelera notevolmente l’integrazione di intuizioni predittive nelle operazioni quotidiane. Le aziende che hanno adottato questo approccio riferiscono che i loro team, invece di sentirsi messi da parte, ottengono maggiore capacità di impegnarsi negli elementi strategici della gestione della supply chain e diventano veri partner del resto dell’azienda.

Un gruppo interno di data science può certamente fornire analisi preziose quando tutto è perfettamente allineato: le persone giuste, un’infrastruttura di supporto e una roadmap chiara e ben finanziata. Tuttavia, le sfide operative nel mantenere tale ambiente si sono dimostrate formidabili nella pratica. Molte organizzazioni finiscono per lottare nel fronteggiare l’ampia gamma di competenze tecniche, di dati e di dominio richieste. Concentrandosi specificamente sull’ottimizzazione predittiva delle supply chain, Lokad combina una specializzazione tecnica ad alta precisione con team completamente impiegati e formati per operare in questo dominio. Nella maggior parte dei casi, tale livello di concentrazione si traduce in un time-to-value più rapido e in meno sorprese lungo il percorso.

Perché non affidarsi esclusivamente a soluzioni SAP/Oracle/Microsoft per la previsione e l’ottimizzazione?

Affidarsi esclusivamente a grandi fornitori ERP per la previsione e l’ottimizzazione porta tipicamente a risultati inferiori alla media. Questi sistemi, che provengono da SAP, Oracle o Microsoft, non sono mai stati progettati per affrontare le sottili sfumature probabilistiche della pianificazione della supply chain su larga scala. Le loro architetture riflettono un paradigma vecchio di decenni: produrre una previsione deterministica, poi basare tutte le decisioni su quel presunto futuro unico. Questo approccio è matematicamente conveniente ma raramente offre guadagni di prestazioni concreti. Non tiene conto dell’incertezza e sottovaluta i vantaggi tattici dei metodi probabilistici. Infatti, una delle principali ragioni per cui giganti tecnologici come Amazon hanno superato concorrenti più tradizionali risiede nella loro insistenza sulle distribuzioni di probabilità invece che su stime a punto singolo.

Molte aziende scoprono che le soluzioni ERP contengono moduli di previsione trattati come semplici “add-on”, offuscati dal focus principale dei fornitori sul processamento transazionale e l’integrazione dei sistemi. La previsione è solo uno degli elementi in una lunga lista di funzionalità e, per design, non può essere la priorità assoluta. Lo stesso vale per lo strato di ottimizzazione, che spesso si riduce a motori basati su regole semplicistiche costruiti su un singolo scenario di previsione. Di fronte alla volatilità del mercato o a una domanda sporadica dei consumatori, la ricaduta abituale è manipolare gli obiettivi di livello di servizio e le scorte di sicurezza, nessuno dei quali affronta in maniera significativa le realtà della vera incertezza della domanda.

Questa carenza non è una semplice formalità tecnica; spesso si manifesta nella pratica. Alcune implementazioni ERP di rilievo sono finite per essere completamente abbandonate. Gli stravolgimenti catastrofici del budget possono raggiungere centinaia di milioni di euro, come illustrato da esempi pubblici dei falliti rollout SAP. In molti casi, questi fallimenti non ottengono ampia attenzione mediatica, ma le prove restano che l’approccio standard—acquistare un’ampia suite, cliccare pochi pulsanti e presumere che tutte le decisioni di previsione e reintegro siano risolte—rara volta funziona.

Un secondo problema è la mancanza di responsabilità per i risultati. I fornitori aziendali tradizionali vendono software su larga scala insieme a molte ore di consulenza. Se l’inventario o le prestazioni di servizio del cliente non migliorano, il fornitore può incolpare una “scarsa adozione da parte degli utenti” invece di una base algoritmica inadeguata. Vi è poco incentivo a perfezionare qualcosa oltre il toolkit più convenzionale. I metodi subottimali verranno comunque dichiarati operativi, e ogni carenza persistente nelle prestazioni potrà essere attribuita a un errore dell’utente.

Al contrario, le aziende specializzate nell’ottimizzazione quantitativa della supply chain si concentrano tipicamente su miglioramenti continui nel machine learning e nelle previsioni. Fornitori come Lokad sono stati citati per aver fornito modelli probabilistici che si adattano alle disordinate realtà della domanda—soprattutto a livello SKU—dove gli errori sono elevati e non verranno mai ridotti a cifre basse singole. Il loro approccio tiene pragmaticamente conto del fatto che nessuna previsione è perfetta, ma traduce comunque l’incertezza della previsione in decisioni migliori.

I fornitori ERP svolgono un ruolo prezioso orchestrando le transazioni, ma quella forza non si estende all’analisi predittiva. Nessuno si aspetta che un modulo di contabilità generale risolva problemi statistici avanzati, eppure la stessa suite software viene spesso presumibilmente considerata in grado di produrre previsioni all’avanguardia con una configurazione minima. Questa ipotesi porta molte aziende a rimanere bloccate con lo stesso mindset basato su previsioni puntuali che ha fallito più e più volte nel superare semplici euristiche, presumibilmente “stupide”.

La realtà è che le previsioni probabilistiche di nuova generazione e l’ottimizzazione della supply chain richiedono un paradigma diverso e un diverso set di competenze—uno che i fornitori mainstream non hanno dimostrato. Offrono previsioni convenzionali su serie temporali e un metodo predefinito di gestione delle scorte di sicurezza perché è facile da confezionare e vendere, non perché funzioni meglio per le sfide moderne della supply chain. Quando le aziende vedono che attori agili e aggressivi stanno avanzando con tecniche più sofisticate, si rendono conto che i moduli “add-on” dei grandi ERP sono bloccati in concetti obsoleti. Questa consapevolezza spinge al passaggio a fornitori specializzati come Lokad, la cui tecnologia nasce da un impegno più profondo nella data science che sta dietro le decisioni della supply chain, anziché in flussi di processo standardizzati per tutti.

In breve, affidare tutte le esigenze di previsione e ottimizzazione a un’unica grande suite ERP trascura i requisiti critici dell’analisi della supply chain moderna. Le evidenze di fallimenti pluriennali e ripetuti stravolgimenti di budget confermano che i risultati di prima classe raramente derivano da metodi legacy. La ricerca di decisioni migliori quasi sempre comporta l’utilizzo di fornitori che considerano la previsione e l’ottimizzazione come una sfida ingegneristica primaria invece che come un modulo secondario nascosto sotto migliaia di funzionalità ERP generiche.

Diventerà Lokad superfluo una volta che svilupperò i miei modelli di previsione ML?

Sviluppare un modello di machine learning su misura raramente copre tutte le dimensioni necessarie per fornire previsioni di supply chain accurate e a livello di produzione. Lokad, al contrario, offre un ambiente completamente programmatico e scalabile, costruito appositamente per l’ottimizzazione predittiva. Anche quando un team crea la propria previsione ML, tipicamente manca dell’infrastruttura necessaria per distribuire, monitorare e adattare quel modello in modo sicuro, stabile e automatizzato. La piattaforma di Lokad include un linguaggio di programmazione specifico del dominio, Envision, che permette l’integrazione di algoritmi costruiti dagli utenti in un modo che rimane affidabile su larga scala. Il suo ambiente è progettato per consentire sperimentazioni rapide e ripetibili e aggiornamenti giornalieri dei modelli senza compromettere la stabilità numerica o la trasparenza.

La tecnologia di Lokad riflette anche una prospettiva più profonda della supply chain che va oltre le semplici previsioni della domanda grezza. La piattaforma è progettata per gestire le complessità strutturali delle operazioni reali—serie erratiche, effetti di sostituzione, promozioni, lanci di prodotti e altro ancora. Il suo focus sull’ingegneria architettonica, piuttosto che su quella delle feature superficiali, garantisce che ogni modello predittivo sia intrinsecamente meglio allineato con le complessità dei dati di un cliente, inclusi i punti vendita al dettaglio, la stagionalità e gli eventi transitori. Un modello sviluppato internamente spesso manca di questa capacità di adattamento, in particolare in ambienti di dati in rapido cambiamento.

Inoltre, l’approccio di Lokad posiziona algoritmi su misura non come un ripensamento o una personalizzazione, ma come un modo normale di operare all’interno del suo framework programmatico. Questo contrasta con molti sviluppi interni, che tendono a rimanere statici una volta implementati. Il continuo perfezionamento delle tecniche di previsione da parte di Lokad—dimostrato dalla partecipazione con successo a competizioni internazionali—illustra che il machine learning può ottenere risultati solidi solo se abbinato a una piattaforma coerente che affronta tutte le sfumature dei dati e delle operazioni. Queste capacità non possono essere replicate banalmente in pipeline ML isolate e occasionali. Di conseguenza, introdurre un modello di previsione interno non rende Lokad superfluo. Al contrario, combinare quel modello con l’ambiente di esecuzione specializzato offerto da Lokad produce risultati più affidabili e scalabili rispetto a quelli che qualsiasi sistema stand-alone può garantire in modo affidabile.

Quale approccio è più sicuro: costruire un team interno di data science o affidarsi alla tecnologia e all’esperienza di Lokad?

Costruire un team interno di data science per affrontare le sfide della supply chain richiede più del semplice coding e dell’analisi. Ciò richiede esperti che comprendano tutte le componenti in movimento di un’operazione—approvvigionamento, finanza, logistica—e che sappiano tradurre quelle complessità in modelli affidabili e di livello produttivo. Gli ingegneri qualificati raramente arrivano a buon mercato, e anche coloro che vantano credenziali avanzate di data science spesso inciampano di fronte alle complesse difficoltà di una vera supply chain. Inadeguate competenze e prototipi eccessivamente ingegnerizzati sono un risultato frequente nel tentativo di assemblare una funzione di data science da zero.

Lokad offre competenze specializzate che convergono data science e supply chain, eliminando gran parte della frammentazione tipica dei team interni. Mentre gli analisti dati convenzionali potrebbero fissarsi sul lato teorico della modellazione, gli Supply Chain Scientist di Lokad si concentrano sulle decisioni quotidiane e tangibili—mantenimento della pipeline dei dati, ingegnerizzazione delle ricette numeriche e adeguamento di tali ricette ogni volta che eventi di mercato reali introducono variabili impreviste. Ciò significa che le aziende che si affidano a Lokad possono esternalizzare non solo gli aspetti tecnici del machine learning, ma anche la vigilanza quotidiana e la profonda conoscenza settoriale che mantengono quei modelli robusti e redditizi nel tempo.

Uno dei problemi costanti in un approccio interno è l’elevato turnover e il decadimento delle competenze che seguono quando i data scientist chiave lasciano l’azienda. La proprietà intellettuale che dovrebbe esistere sotto forma di codice riutilizzabile e conoscenza del settore spesso rimane nascosta in fogli di calcolo ad hoc o in script a metà finiti. Lokad elude tali rischi mediante un modello in cui uno specifico Supply Chain Scientist si assume la responsabilità personale dell’adeguatezza delle previsioni e delle decisioni che ne derivano. Lungi dall’affidarsi a un modello black box, lo specialista rimane impegnato a spiegarlo, perfezionarlo e difenderlo.

L’intensità di risorse necessaria per costruire un nuovo team—tempo, stipendi, costi generali—spesso sovrasta qualsiasi risparmio teorico. I talenti possono essere sottratti o attratti altrove, lasciando l’azienda con un flusso di lavoro mal strutturato e senza una chiara responsabilità per i risultati scadenti. Lokad evita queste sfide. Il focus sulla prontezza alla produzione e sull’impatto costante sul business è stato messo alla prova da un decennio di implementazioni in vari settori. Le aziende interessate ad accelerare la trasformazione evitano i pesanti costi iniziali e l’attrito organizzativo di gestire un gruppo interno che deve spendere mesi o anni per acquisire la stessa ampiezza di esperienza.

Una scelta più sicura è affidarsi a un partner che abbia riunito le competenze tecniche, analitiche e commerciali necessarie sotto un unico tetto. Gli Supply Chain Scientist di Lokad provengono tipicamente da solidi background ingegneristici e comprendono come integrare gli aggiustamenti per le problematiche reali invece di perfezionare semplicemente un modello accademico. Questa ampiezza di attenzione operativa si traduce in un’adozione più rapida di pratiche di inventario migliorate, in livelli di servizio più elevati e in una riduzione del rischio organizzativo. Eliminando il margine d’errore su come applicare il machine learning ai problemi della supply chain, Lokad protegge le aziende da tipici errori interni come roll-out incompleti dei modelli, mancato allineamento con la strategia esecutiva o disallineamento tra i team di data science e gli operatori reali della supply chain.

Alla fine, il modo migliore per mitigare il rischio e garantire risultati efficienti è lavorare con un fornitore di tecnologia che resta direttamente coinvolto nel successo di ogni previsione e di ogni ordine d’acquisto. Piuttosto che sperare che un nuovo team interno possa imparare tali competenze specialistiche al volo, le aziende possono ottenere un valore più immediato e affidabile sfruttando un partner che considera gli output e le prestazioni a lungo termine come due facce della stessa medaglia.

Perché non affidarsi agli LLM (come ChatGPT) per la previsione e l’ottimizzazione della supply chain invece di Lokad?

Affidarsi a un large language model per gli aspetti matematicamente intensivi della previsione e dell’ottimizzazione di una supply chain comporta rischi considerevoli. Questi modelli non eccellono nei dettagli numerici granulari che stanno alla base della maggior parte delle decisioni di supply chain. Un singolo errore aritmetico non notato può degenerare in perdite di milioni di dollari. La natura degli LLM, anche nella loro forma più recente, li rende inclini a inventare o distorcere fatti numerici. Addestrarli per evitare questi errori è possibile ma complicato; in genere richiede un livello di supervisione esperta che smentisce la presunta semplicità promessa dalle interfacce di chat.

Gli approcci ispirati al deep learning, adattati a decisioni su inventario, produzione e prezzi, contrastano nettamente con la capacità degli LLM di generare testo. I profili di domanda e i tempi di consegna spesso implicano dati a cifra singola. I metodi basati sulla programmazione differenziabile, come impiegati da Lokad, possono essere modellati con precisione per riflettere strutture autentiche della supply chain. Sfumature come la domanda irregolare e le fluttuazioni ad alta frequenza richiedono un’espressività controllata del modello che gli LLM non offrono. Le aziende che hanno cercato di costringere gli LLM generalisti a fornire previsioni a livello di articolo finiscono tipicamente per spendere enormi somme in soluzioni a patchwork, solo per scoprire che le loro sfide reali ruotano attorno a distribuzioni di probabilità precise ben al di là delle capacità di un LLM.

È anche sbagliato presumere che un’interfaccia chat user-friendly conduca automaticamente a guadagni di produttività nella pianificazione della supply chain. I large language model sono molto più lenti e costosi rispetto agli strumenti progettati specificamente per un determinato scopo. Spesso si dimostrano incapaci di gestire regole specifiche del dominio—minimi d’acquisto, considerazioni multi-echelon, vincoli contrattuali—se non vengono forniti ogni dettaglio necessario. Questo sovraccarico è troppo elevato rispetto al semplice utilizzo di un motore preconfigurato per parlare il linguaggio della logistica e della finanza. Uno dei modi con cui le organizzazioni stanno superando questi ostacoli è lasciare agli LLM la gestione di compiti banali e intensivi in testo—formattare dati di fatture o evidenziare email ambigue dei fornitori—mentre si delegano le decisioni critiche e quantitative a un sistema progettato per le complessità della realizzazione nel mondo reale. Lokad si distingue impiegando un’architettura di modello che ingloba sia l’apprendimento che l’ottimizzazione, mirando direttamente agli esiti finanziari che contano di più per un’azienda.

Qualcuna società di consulenza rinomata (Gartner, ecc.) ha convalidato le affermazioni di Lokad?

Le principali società di consulenza che pubblicano classifiche dei fornitori seguono comunemente un modello pay-to-play, rendendo poco chiaro se i loro consigli riflettano l’eccellenza del prodotto o transazioni finanziarie. I Magic Quadrants di Gartner, in particolare, sono stati criticati per la mancanza di oggettività, poiché i fornitori che scelgono di non partecipare alle sostanziali interazioni a pagamento con Gartner tendono a trovarsi relegati in posizioni meno favorevoli o addirittura omessi. Numerosi dirigenti considerano questo modello più come un infomercial che come un’analisi legittima, e alcuni trattano le classifiche software di Gartner con la stessa credibilità riservata agli oroscopi casuali.

Data questa realtà, è difficile interpretare un endorsement da tale società di consulenza come una valida convalida. Lokad non è abbonato ai servizi di Gartner e non persegue queste strategie pay-to-win. Al contrario, la sua credibilità è supportata da risultati operativi tangibili. Clienti enterprise come STS Component Solutions hanno evidenziato come la tecnologia di Lokad abbia decisamente migliorato le loro prestazioni nella supply chain—particolarmente in aree come la previsione della domanda intermittente. La copertura indipendente nella stampa tecnologica ha inoltre sottolineato la capacità di Lokad di democratizzare le previsioni avanzate per aziende di varie dimensioni.

Studi di casi reali spesso forniscono una misura di successo più forte di qualsiasi classifica in un sistema di rating a pagamento. L’adozione di Lokad tra aziende con supply chain complesse, dove le previsioni mancate comportano gravi ripercussioni finanziarie, parla in modo più diretto della sua affidabilità e del suo valore. Mentre il sigillo di approvazione di una società di consulenza pay-to-play può apparire rassicurante, la vera due diligence si ottiene esaminando risultati comprovati in contesti operativi reali.

Perché Lokad ha meno recensioni pubbliche rispetto ai fornitori più grandi?

I grandi fornitori di software tipicamente incentivano le recensioni pubbliche attraverso generosi budget di marketing e partnership con piattaforme di recensioni, i cui flussi di entrate spesso si basano su schemi pay-to-play. Questa pratica crea un ambiente in cui la visibilità è legata alla volontà del fornitore di pagare piuttosto che ai meriti intrinseci della sua tecnologia. Di conseguenza, la maggior parte delle recensioni su queste piattaforme tende a favorire le aziende pronte a investire pesantemente in attività promozionali.

L’approccio di Lokad è diverso. Non offre incentivi come carte regalo, sconti o altri vantaggi per spingere i clienti a lasciare recensioni. Né dedica risorse a siti di recensioni pay-to-play. Questa politica porta naturalmente a meno recensioni, dato che il feedback genuino degli utenti si manifesta solo quando un cliente si sente fortemente spinto a condividere un’opinione senza pressioni esterne. In un settore in cui il modello di business di molte piattaforme di recensioni si basa sulla vendita di posizionamenti premium, meno recensioni pubbliche possono essere il risultato di una ferma posizione contro tattiche di marketing discutibili.

Alcuni fornitori danno priorità alle valutazioni numeriche e ai complimenti superficiali per rafforzare la credibilità percepita. Altri preferiscono concentrarsi sulla tecnologia sottostante e sui risultati che essa fornisce. Lokad rientra perfettamente in quest’ultima categoria. Canalizzando le sue risorse verso lo sviluppo del prodotto e la collaborazione diretta con i clienti, Lokad rinuncia all’inflazione artificiale delle testimonianze online. Sebbene questa scelta possa ridurre la sua visibilità sulle piattaforme di recensioni convenzionali, riduce anche l’esposizione a un processo guidato dal marketing che aggiunge poco alla valutazione genuina delle prestazioni del software.