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AI per la Supply Chain · GA.IA

Prevedere la domanda. Governare la catena.

GA.IA è il motore supply chain di UEBB: nove modelli di machine learning integrati in un'unica piattaforma — dalla previsione della domanda alla classificazione dei difetti — presentato alla LIUC come caso concreto di AI applicata alla catena di fornitura.

In pratica

Previsione della domanda

Serie temporali con LSTM (94,5% di accuratezza) ed ensemble Prophet + XGBoost (96,6%): previsioni per SKU che si aggiornano con i nuovi dati, con intervalli di confidenza, non solo un numero.

Control tower

Tracciamento delle spedizioni, anomaly detection con Isolation Forest e reinforcement learning, colli di bottiglia individuati prima che fermino la linea.

Qualità e rischio

Classificazione dei difetti con Random Forest (>90%), segmentazione degli SKU con K-Means + UMAP, sentiment analysis con DistilBERT sulle notizie che toccano i fornitori.

Pianificazione

Capacity planning e scheduling con vincoli reali, integrati con ERP e MES: il piano cambia quando cambia la realtà.

Stack e tecnologie

  • PyTorch · LSTM
  • Prophet
  • XGBoost
  • scikit-learn
  • DistilBERT
  • Python

Progetto

In GA.IA

GA.IA, presentato alla LIUC

Demo su 100 SKU con previsione in tempo reale, control tower con GPS e AI ibrida (Prophet + XGBoost + Isolation Forest), quality & compliance con classificazione ML dei difetti, production planning e risk intelligence sulle notizie. Risultati misurati nella demo: errori di forecast −18%, consegne puntuali +15%, tempi di risposta −25%.

Scopri GA.IA
Forecast
96,6% (ensemble)
Errori di forecast
−18%
Puntualità
+15%
Tempi di risposta
−25%

Come lavoriamo

Quattro passi, sempre gli stessi

  1. 01

    Audit dei dati: vendite, ordini, lead time, anagrafiche

  2. 02

    Modelli di forecasting e anomaly detection sui tuoi dati, con backtesting

  3. 03

    Integrazione con ERP/MES e dashboard operative

  4. 04

    Rilascio, monitoraggio dell'accuratezza, riaddestramento periodico

Domande frequenti

Quanti dati servono per partire?

Bastano due-tre anni di storico vendite per SKU con le informazioni di base (promozioni, stagionalità, lead time). Dove i dati sono scarsi usiamo modelli gerarchici e variabili esterne.

GA.IA è un prodotto o un progetto?

È il nostro motore: i moduli si adattano ai tuoi processi e ai tuoi sistemi. Lo mostriamo in demo e lo configuriamo sul tuo caso.

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