Oracle RDF Cloud Service con l’AI è più facile la gestione dell’inventario

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Oracle Retail Demand Forecasting diventa un vero cloud service. Offre funzionalità integrate di AI e relative dashboard per ottimizzare la gestione del ciclo di vita dei prodotti

RDF sta per Retail Demand Forecasting. E la proposta Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Service fa parte del pacchetto complessivo dell’offerta Modern Retail, basato sulla piattaforma cloud nativa allineata alle soluzioni della suite Oracle Retail Planning & Optimization.

Con questa proposta i retailer possono migliorare la gestione del proprio inventario, e ottenere una visione completa  della domanda per tutta la durata del ciclo di vita dei prodotti. Machine learning, intelligenza artificiale e funzionalità decisionali sono gli strumenti che permettono di valorizzare tutti i processi di vendita, consentendo di ottimizzare le strategie di pianificazione, ridurre i costi operativi e aumentare la soddisfazione del cliente.

Un’indagine di Gartner condotta nel 2017 coinvolgendo responsabili supply chain di aziende di vari settori, ha messo in evidenza l’importanza della capacità di pianificazione mentre attuare strategie di unified commerce è sempre più importante con la conseguente necessità di disporre di strumenti che permettano di supportare su tutti i canali di vendita i processi commerciali chiave: pianificazione della domanda, pianificazione dell’approvvigionamento, pianificazione dell’inventario, gestione delle vendite e della relativa operatività, gestione e operatività dello stock.

Oracle RDF Cloud Service

Con il servizio RDF in cloud i retailer potranno sfruttare le dashboard di visualizzazione dei dati per supportare giorno per giorno tutte le attività previsionali: previsioni generali, scorecard, eccezioni, approvazioni; ma anche personalizzare gli approcci alla gestione del ciclo di vita dei prodotti a breve e lunga durata, ottimizzando l’accuratezza previsionale; ottenere trasparenza nella supply chain, potendo condividere con processi analitici e utenti finali i dati previsionali e utilizzarli per migliorare la produttività del proprio inventario; coordinare e condurre simulazioni di risultato demand-driven, utilizzando previsioni che si adattano in tempo reale in funzione delle nuove informazioni disponibili, e senza dipendere da processi batch, così da ottenere una maggiore agilità operativa.