Cosa facciamo
Forecast vendite e supply chain con modelli ML su misura.
Parla con un ingegnereCosa facciamo
Modelli previsionali costruiti sui vostri dati storici e consegnati nel sistema dove la decisione viene presa davvero. Partiamo costruendo la previsione più elementare possibile e mettiamo in produzione un modello solo se la batte — un numero sorprendente di progetti non supera questa prova.
Probabilmente vi serve se
Che cosa costruiamo
Vi diciamo se i vostri dati possono sostenere un modello utile prima che spendiate per costruirlo. A volte la risposta onesta è «non ancora», e quella risposta costa molto meno adesso.
Periodo precedente più trend è il baseline. Un modello che non lo batte non vale la pena di essere mantenuto, e saperlo presto salva il budget.
Accuratezza confrontata con i dati reali nel tempo, con avvisi sul drift invece di scoprire una volta l'anno che ha smesso di funzionare.
Le previsioni arrivano nell'ERP, nel piano o nella dashboard che il team già apre. Un modello dietro un login separato non cambia le decisioni.
Stack tipico
Come funziona un progetto
Settimane 1–2
Che cosa avete, che cosa può sostenere e il riferimento naive da battere. Si chiude con un go o no-go.
Settimane 3–7
Lavoro sulle feature, selezione del modello e backtest su periodi tenuti fuori dall'addestramento.
Settimana 8+
Deploy nello strumento decisionale, tracciamento dell'accuratezza e calendario di riaddestramento.
Processo
Analisi obiettivi, mappatura processi e KPI.
Sviluppo rapido con sprint bisettimanali.
Monitoraggio, training e ottimizzazione continua.
Progetti
Manifattura moda
Pellemoda S.r.l.
Una piattaforma in produzione che il team marketing gestisce senza supporto tecnico
Education
H-Farm College
Attività manuali automatizzate; tempo del team restituito alle campagne
Domande frequenti
