DATE IN PROGRAMMA
02-17 DIC 2026
Contesto e Obiettivi
Il corso Pianificazione della produzione con AI predittiva ha l’obiettivo di fornire ai partecipanti le competenze e gli strumenti necessari per integrare l’Intelligenza Artificiale nei processi di forecasting e pianificazione industriale, migliorando la qualità delle decisioni e la capacità di anticipare gli scenari futuri. In un contesto caratterizzato da elevata volatilità della domanda, complessità della supply chain e crescente disponibilità di dati, le aziende hanno la necessità di evolvere dai modelli previsionali tradizionali verso approcci avanzati basati su analisi predittiva e machine learning.
Il percorso è progettato con un approccio concreto e applicativo, orientato alle reali esigenze operative. Attraverso simulazioni, casi pratici e esempi reali, i partecipanti impareranno a:
- migliorare l’accuratezza delle previsioni di domanda
- ottimizzare i livelli di stock e ridurre overstock e stockout
- pianificare in modo più efficiente la capacità produttiva
- gestire l’incertezza e la variabilità della domanda
- supportare processi S&OP data‑driven
L’obiettivo è fornire strumenti operativi per costruire una supply chain più agile, resiliente e performante, capace di generare valore attraverso un utilizzo intelligente dei dati.
Destinatari
Il corso è rivolto a:
- Supply Chain Manager
- Production Planner
- Demand Planner
- Operations Manager
- Responsabili Logistica
- Responsabili Acquisti
- Responsabili Produzione
- Industrial Controller
- Data Analyst industriali
- Responsabili S&OP
- Imprenditori e Direzione Aziendale
- Consulenti Supply Chain e Industria 4.0
Durata
1 giornata (8 ore)
Workshop Applicativo: + 8 ore (su richiesta)
Modalità
In sede/Online
Metodologia
Il corso adotta un approccio Training on the Job, alternando momenti teorici a simulazioni e attività pratiche.
Durante il percorso:
- verranno analizzati casi reali di pianificazione e forecasting
- saranno simulate attività di previsione della domanda e gestione delle scorte
- verranno approfonditi i processi specifici dei partecipanti
Ove possibile, le esercitazioni potranno essere sviluppate utilizzando dati e casi aziendali reali, rendendo immediatamente applicabili le competenze acquisite.
La struttura del percorso può essere personalizzata in funzione delle esigenze aziendali, del livello di maturità dei processi e degli obiettivi operativi.
Contenuti
Evoluzione della pianificazione industriale
Parte teorica
- Evoluzione della pianificazione industriale nell’Industria 4.0 e 5.0
- Limiti dei modelli tradizionali di forecasting
- Ruolo dei dati nei processi decisionali
Applicazione
- Analisi di scenari tipici di pianificazione e delle principali criticità
Introduzione all’AI predittiva nella supply chain
Parte teorica
- Fondamenti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning
- Differenza tra modelli descrittivi, predittivi e prescrittivi
- Ambiti di applicazione dell’AI nella supply chain
Applicazione
- Esempi concreti di utilizzo dell’AI per la pianificazione e il forecasting
Demand forecasting avanzato
Parte teorica
- Modelli previsionali adattivi
- Analisi della volatilità della domanda
- Gestione dell’incertezza
Applicazione
- Simulazione di forecasting e confronto tra approccio tradizionale e predittivo
Ottimizzazione delle scorte
Parte teorica
- Logiche di gestione delle scorte
- Riduzione di overstock, stockout e obsolescenza
- Utilizzo dell’AI per il dimensionamento degli stock
Applicazione
- Analisi di casi di ottimizzazione delle scorte e valutazione degli impatti
Pianificazione della capacità produttiva
Parte teorica
- Pianificazione della capacità basata sui dati
- Allineamento tra domanda e capacità produttiva
- Integrazione tra pianificazione e produzione
Applicazione
- Simulazioni di pianificazione della capacità in scenari variabili
Integrazione dei sistemi e KPI di performance
Parte teorica
- Integrazione tra ERP, MES, BI e strumenti di analisi predittiva
- KPI avanzati di supply chain
- Misurazione della forecasting accuracy
Applicazione
- Costruzione di indicatori per il monitoraggio delle performance
AI e processi S&OP
Parte teorica
- Ruolo dell’AI nei processi Sales & Operations Planning
- Decision making data-driven
- Coordinamento tra funzioni aziendali
Applicazione
- Analisi di scenari S&OP e supporto alle decisioni
Casi concreti di applicazione
Parte teorica
- Applicazioni reali di AI nella pianificazione industriale
- Benefici ottenibili e principali criticità
- Fattori di successo nei progetti di trasformazione
Applicazione
- Discussione dei casi e adattamento ai contesti aziendali dei partecipanti