Previsione della domanda a medio e lungo termine nell'era COVID-19 - Modelli

Adopt a modular forecasting stack that combines demand sensing, scenario analysis, and capacity planning for a 24-month horizon. This approach keeps what-ifs explicit, enables regular updates, and delivers clear guidance amid the consumer seeing rapid changes during the COVID-19 era. It also clarifies what drives each forecast.

Identify core signals: regular purchasing patterns, seasonal cycles, and potential excess inventory. Track consumer channels (retail, e-commerce), labor costs, and supply disruptions. Use a trusted источник for each signal and calibrate data streams to avoid misalignment. Capture what customers buy at the point of sale, including high-tech devices and rubber goods, to separate durable and non-durable demand shifts. Include changes in consumer behavior and product substitutions. The effort should be included in the baseline model as identified drivers for forecasting.

Modeling mix combines time-series trend and seasonality, regression-based scenario models, and data sciences-driven ML demand sensing. Include identified drivers: price, promotions, income, and channel mix. Use scenario grids that reflect changes in macro conditions, such as lockdowns, vaccination uptake, and remote work adoption. For sectors, compare high-tech vs non-durables; for example, rubber tire demand and maintenance patterns. Ensure the models provide transparent uncertainty estimates and actionable points for decision makers. A good baseline helps tracking performance.

Data quality and governance require regular refreshes, channel reconciliation, and a clear источник for each signal. Validate models with back-testing and out-of-sample checks; track forecast accuracy with metrics like MAPE and RMSE. Present a single forecast point with a probability range to guide purchasing and production. Include concrete recommendations such as adjusting inventory buffers or shifting supplier sourcing to secure critical labor capacity.

Practical steps focus on cross-functional teams spanning demand planning, supply planning, marketing, and procurement. Use regular forecast revisions (monthly or weekly) and present scenarios to align procurement with supplier risk profiles. For consumer goods, monitor changes in consumer sentiment and shopping frequency; for durable goods, watch replacement cycles and maintenance intervals. Include capacity risk by category and track lead times for critical components like rubber and other substitutes, adapting production schedules accordingly. Also include the high level of risk management to keep high margins protected.

In pratica, inizia con un good baseline model, then fold field insights into the forecast: what is identified and how it changes. Maintain a living catalog of drivers included in the model and test new features in controlled experiments. The goal is a robust forecast that supports purchasing, production, and logistics decisions despite ongoing demand volatility.

Forecasting Models for COVID-19 Timeframes: horizon choices, scenario design, and model blending

Adopt a three-horizon plan and blend models across horizons to deliver accurate forecasts for 2–8 weeks, 8–26 weeks, and 26–52 weeks, supporting both operations and strategy.

Horizon choices

• Short term (2–8 weeks): focus on tactical decisions such as staffing, inventory for critical supplies, and surge capacity. Use high-frequency indicators (case counts, test turnaround times, hospital admissions) gathered from recent data feeds, and apply rolling updates to minimize lag in numbers and patterns.
• Term medium (8–26 weeks): align with planning cycles for purchasing and capacity expansion. Combine time-series elements with mechanistic inputs (seasonality, mobility, vaccination pace) to reflect how a wave may evolve, and calibrate against last week’s revisions to improve accuracy.
• Long term (26–52 weeks and beyond): support capital planning, workforce resilience, and policy preparation. Design scenarios that bound uncertainty, using specification‑level inputs for vaccination uptake, variant emergence, and potential shortages in critical inputs.

Scenario design

• Base scenario: recent trend continuation with gradual vaccination progress and stable mobility. Ground inputs in gathered data and recent policy shifts to keep forecasts anchored to current numbers.
• Optimistic scenario: higher-than-expected vaccine effectiveness, faster uptake, and milder waves. Include changes in consumer purchasing patterns and reduced costs for testing and treatment in the forecast.
• Pessimistic scenario: new wave with tougher transmission, supply constraints, and potential shortages of essential items. Model sensitivity to R_t shifts, testing capacity, and distribution bottlenecks, and specify the range of outcomes for planning.

Model blending

• Core model mix: SEIR-style mechanistic models, time-series approaches (ARIMA/Prophet), and lightweight ML models that capture nonlinearity in cases and hospitalizations. Include forecasting components that can be updated weekly as new numbers arrive.
• Ensemble design: start with a simple average across models, then implement a weighted blend keyed to horizon and recent performance. Use a stacking approach with a short‑range meta-model to adapt weights by data quality and scenario.
• Calibration and governance: backtest forecasts against gathered data from the last 8–12 weeks, report prediction intervals, and document performance metrics (MAE, RMSE, interval coverage). Maintain a clear specification of inputs, outputs, and reporting cadence for planners and executives.
• Data and costs: align data streams (testing, hospitalization, mobility, purchasing orders) to minimize lag and reduce the risk of misreads. Track costs for data access, compute time, and model upkeep as part of the forecasting program, and reallocate efforts toward models with demonstrated accuracy.

Consigli per l'implementazione

1. Choose horizon-specific models and preserve forecasting intent across term, choosing 2–8, 8–26, and 26–52 weeks as separate targets with shared data inputs.
2. Maintain a living specification that captures inputs, assumptions, and performance benchmarks, and update after each major wave or policy shift.
3. Document patterns observed in recent waves, including lag between policy changes and case effects, to improve scenario realism.
4. Engage planners early: align forecast outputs with purchasing needs, staffing, and facility readiness to avoid last‑mile shortages.
5. Foster collaboration between technologists and operations teams to translate numbers into actionable actions and budget decisions.

Practical outcome

• Forecasting quality improves as horizons harmonize with decision cycles, reducing costs tied to overstock or undercapacity.
• Scenario design broadens preparedness, helping teams anticipate risks and respond with agility when a wave reemerges.
• Model blending enhances resilience by balancing strengths of distinct approaches and leveraging gathered knowledge about future patterns.

Adjusting Demand Forecasts During Lockdowns: data sources, collaboration, and governance

Make forecasts robust by adopting a real-time data fusion approach that pulls signals from multiple channels and feeds them into the forecast model; updates will come as disruptions arrive, and the template can be adjusted for another channel when signals come. This well-structured process keeps the knowledge accurate and makes the outcomes very actionable for both supply chains and sales teams.

Data sources and signal integration

Signals gathered from internal ERP and POS systems, just-in-time inventory updates, online orders, returns, and shipment status feeds, along with external indicators such as amazon marketplace activity, weather, holidays, and policy changes. Use real-time dashboards to monitor level changes across item and customer segments, particularly for high-velocity categories. Recent findings looked at across several retailers show that combining gathered sale and forecast signals reduces bias and improves forecast accuracy at the SKU and customer level. The approach uses a template that can absorb new signals quickly and can be extended to there more channels; this makes forecasts come closer to actual demand, even when chains are disrupted.

Collaboration and governance

Establish a cross-functional governance group with clear goals and decision rights: demand planning, supply, IT, and finance align on data quality, model updates, and service levels. There is a need for regular cadence and automation to flag when data freshness or model performance falls outside acceptable ranges; set thresholds so teams know when to adjust forecasts or communicate exceptions. Maintain a well-documented knowledge base that keeps the teams aligned across chains and maintains a very transparent history of changes. By leveraging technology, the organization can deliver forecast updates that are accurate at the item, family, and customer level, helping sale teams to act on insights and reduce markdowns. There has been a shift toward cross-functional collaboration that will support goals and ensure accountability there and beyond the lockdown period.

COVID-19 Impacts on Supply Chains and Forward Outlook: demand shifts, capacity constraints, and inventory strategies

Recommendation: implement an integrated portfolio of demand-sensing models and supply planning, and tighten monitor across the network to reduce excess and shortages while boosting agility. Establish a three-horizon workflow that links short-term execution with mid-term resilience and long-term capacity planning, so goals stay aligned with evolving demand and capacity realities.

COVID-19 caused demand shifts toward essentials and online sale channels, while capacity constraints hit ports, warehousing, and trucking. Figure 1 shows a clear tilt to e-commerce and home delivery during peaks, with orders for perishables and household goods growing while discretionary categories softened. Freight costs surged and lead times lengthened: ocean-rate spikes in 2021 reached multi-year highs, and electronics components experienced 12–16 week delays at the peak, versus 4–8 weeks pre‑pandemic. These effects pushed organizations to adjust replenishment cycles and increase safety stock for critical items, especially in the entire portfolio of high‑volatility SKUs.

The following realities will shape the forward view: demand volatility remains elevated relative to pre‑pandemic years, capacity remains constrained in several regions, and online channels will continue to capture a larger share of sale. Because these forces persist, modeling needs to couple short‑term accuracy with forward scenario testing, enabling faster decisions while avoiding unnecessary excess costs. By adding scenario‑based checks to daily planning, teams can monitor signals across markets and respond with integrated actions that balance service levels and cost.

Integrated modeling and inventory strategy for the coming years

Adotta un insieme di modelli che combinino segnali di serie temporali, indicatori causali e pianificazione di scenari per produrre una visione prospettica della domanda. Utilizza gli output di modellazione per guidare gli obiettivi di inventario negli hub regionali, con un allineamento più stretto tra gli input di previsione e le politiche di rifornimento. Mantieni uno stock di sicurezza più elevato per gli articoli più critici del portafoglio e implementa punti di riordino dinamici che si adattino dopo ogni spedizione importante o interruzione portuale, poiché piccole variazioni nei tempi di consegna possono sfociare in carenze successive. La descrizione di questo approccio deve essere condivisa con l'intera organizzazione, in modo che fornitura, vendite e finanza si allineino sullo stesso insieme di numeri e sugli stessi obiettivi.

Sfrutta l'agilità diversificando fornitori e percorsi; costruisci una rete di fornitori più stretta con il dual sourcing e il nearshoring ove possibile. Ad esempio, sviluppa una rete di fulfillment in stile Amazon che possa passare da modalità standard a modalità accelerate senza sacrificare l'efficienza dei costi. In pratica, ciò significa mantenere un solido portafoglio di fornitori, con impegni di capacità espliciti, e utilizzare un monitoraggio proattivo per segnalare le lacune di capacità prima che diventino carenze. Lo studio delle specificità del settore dimostra che un portafoglio di fornitori combinato riduce l'esposizione a qualsiasi singola interruzione fino al 30–40% nei mesi di picco, preservando al contempo i livelli di servizio ed evitando l'eccesso di scorte nei canali stabili.

Integrare la pianificazione dell'inventario con le operazioni e la logistica: utilizzare un layout multi-magazzino, effettuare il cross-docking ove possibile e implementare accordi vendor-managed o di consignment per gli articoli ad alta rotazione. Questa descrizione sottolinea che l'intera rete dovrebbe agire come un unico sistema, e non come silos isolati, per migliorare l'efficienza e ridurre i tempi di ciclo. Monitorando le prestazioni di ciascun nodo e i costi di base, le organizzazioni possono adeguare la capacità e l'inventario in base all'evoluzione della pandemia, rendendo il portafoglio più resiliente e meno soggetto a costose improvvisazioni dell'ultimo miglio.

I seguenti passaggi pratici aiuteranno le organizzazioni a stare al passo: dare priorità agli SKU ad alto rischio nel breve termine, testare percorsi alternativi e modifiche delle modalità di trasporto ed eseguire regolarmente simulazioni di scenari che mettano sotto pressione i picchi di domanda e i ritardi portuali. Questi passaggi supportano anche il contenimento dei costi in corso, poiché limitano le scorte di sicurezza non necessarie preservando al contempo il servizio. Applicando queste azioni, le aziende costruiranno una rete più integrata e resiliente, in grado di sostenere le prestazioni negli anni a venire e in condizioni in evoluzione.

Le dashboard di monitoraggio devono tracciare indicatori chiave come la distorsione delle previsioni, i giorni di esaurimento scorte, l'inventario in eccesso, il tasso di riempimento e i tempi di consegna dei fornitori. Revisioni regolari, supportate da una chiara descrizione della titolarità tra i team, manterranno il piano di previsione allineato al contesto pandemico in evoluzione e alle realtà del mercato. Lo studio dei dati in tempo reale e la ri-previsione periodica assicurano che il piano di previsione rimanga rilevante e attuabile, perché le decisioni basate sui dati battono le reazioni ad hoc e supportano una traiettoria di vendita stabile.

In sintesi, il percorso verso la resilienza si basa su un approccio integrato e data-driven alla pianificazione della domanda e dell'offerta, un portafoglio diversificato di fornitori e percorsi e un monitoraggio disciplinato. Combinando il rigore della modellazione con cambiamenti operativi pratici, le organizzazioni ridurranno gli eccessi, minimizzeranno le carenze e sosterranno la crescita dei ricavi negli anni, anche se la pandemia continua a plasmare i modelli di domanda e i vincoli di capacità.

Tre evoluzioni post-pandemiche nelle supply chain: visibilità, resilienza e adattabilità

Implementare un livello di visibilità unificato che aggrega i dati da fornitori, ERP, WMS e TMS in un'unica dashboard utilizzata da personale, pianificatori e analisti. Ciò riduce i tempi di rilevamento delle interruzioni a poche ore e supporta decisioni proattive. Principalmente, i team lottano con lacune nei dati; questo approccio le colma. Innanzitutto, mappate i fornitori critici e standardizzate gli SKU; quindi collegate i feed di dati e stabilite tre livelli di visibilità: operativo, tattico e strategico. La maggior parte delle organizzazioni si affida a dati in silos, il che crea punti ciechi quando si verificano interruzioni; i dati forniti consentono di vedere cosa sta accadendo, dove e quali fornitori sono interessati. Un'ondata di interruzioni può propagarsi a cascata attraverso la rete; gli avvisi tempestivi consentono di intraprendere azioni insieme ad altri nel settore. Questo approccio di visibilità può diventare la spina dorsale di decisioni agili. Utilizzate l'analisi tramite le dashboard di Google per tradurre i segnali in passaggi concreti per i team di inventario e pianificazione. Gli analisti sottolineano che la visibilità guida i livelli di servizio e riduce le carenze. Non si tratta solo di visibilità dei dati, ma anche di azioni rapide. Questo approccio riduce il rischio di interruzione delle linee di approvvigionamento e aiuta i loro team di pianificazione a gestire l'inventario in modo più affidabile.

Resilienza

Per aumentare la resilienza, diversificare la base fornitori ad almeno tre fonti qualificate per ogni articolo critico, implementare il dual sourcing per i componenti chiave e considerare il nearshoring per ridurre i tempi di consegna e il rischio transfrontaliero. Stabilire contratti di emergenza con criteri di commutazione espliciti e alternative pre-approvate. Costruire scorte di sicurezza dinamiche legate all'errore di previsione e alla variabilità dei tempi di consegna; puntare a livelli di servizio del 95-97% per le SKU critiche e dell'85-90% per gli articoli meno critici. Mantenere una dashboard dei rischi in tempo reale con segnali quali vincoli di capacità dei fornitori, congestione portuale ed eventi meteorologici. In pratica, eseguire simulazioni di interruzione trimestrali per convalidare i tempi di ripristino e formare il personale a eseguire rapidamente le misure di emergenza. Integrare questo con cicli di pianificazione settimanali per tradurre i segnali di rischio in azioni.

Adaptability

L'adattabilità richiede cicli di pianificazione più brevi e l'attribuzione di maggiori poteri ai team interfunzionali per riallocare rapidamente capacità e produzione. Implementare la pianificazione degli scenari con almeno tre scenari (base, stress e ripresa rapida) e aggiornare le previsioni settimanalmente. Utilizzare strumenti digitali e analisi per supportare una rapida riprogrammazione e collegare l'inventario, i segnali di domanda e i vincoli dei fornitori in un digital twin della rete. In primo luogo, creare un gruppo di comando interfunzionale che si riunisca settimanalmente per rivedere i segnali e approvare l'approvvigionamento alternativo in pochi minuti. Anche le seguenti azioni sono utili: modificare gli ordini, ri-instradare le spedizioni in entrata e riallocare la produzione tra i siti in risposta alla ricezione di segnali nei dati. Formare il personale per adattare le operazioni in tempo reale e tenere informati i clienti per gestire le aspettative. L'obiettivo è mantenere le loro scorte a livelli adeguati ed evitare carenze quando la domanda cambia di nuovo.

Curva della Paperella di Gomma: approccio pratico per uniformare la domanda e allineare le operazioni

Raccomandazione: implementare un modello di Rubber Duck Curve per uniformare la domanda settimanale e allineare manodopera, approvvigionamento e logistica. Poiché ogni segnale può divergere, impostare un orizzonte di 6-8 settimane e applicare una banda di smussatura di ±20% attorno a una baseline mobile per ridurre i picchi significativi. Questo aiuta l'azienda a mantenere un elevato livello di servizio evitando di sovraccaricare la capacità della settimana successiva. Il modello raccoglie input da sistemi interni e segnali esterni e i dati raccolti su tutte le piattaforme diventano per lo più utilizzabili. Con i risultati di Google Trends e dei sondaggi sui fornitori, il set di segnali diventa resiliente e pronto per l'adozione tra i team. L'approccio prepara anche l'organizzazione a un'altra interruzione.

Come funziona: si parte da una previsione, si sovrappone la capacità e si crea un livello di livellamento che sposta il lavoro limitato quando i segnali aumentano. La curva a papera assegna una serie di attività iniziali o finali in modo che la produzione e la logistica corrispondano alla visione prospettica, lasciando comunque spazio alla gestione delle eccezioni. Diventa uno strumento semplice e visivo che integra marketing, operations e procurement, guidando le decisioni orientate al futuro e consentendo un adattamento agile agli obiettivi e all'ambiguità. Nel tempo, la curva diventa uno strumento di pianificazione standard in tutta l'azienda.

Input e qualità dei dati: i dati raccolti da ERP, MRP, POS e sondaggi sulla domanda alimentano la curva. Normalizzano ogni segnale in un'unità comune, lo mappano a un livello e calcolano una previsione combinata. Con dati integrati, puoi quantificare la variabilità e impostare una banda di protezione. La tecnologia supporta l'aggregazione accurata dei dati e puoi automatizzare facilmente l'acquisizione dei dati in modo che il team impieghi meno tempo a raccogliere e più tempo ad agire. Un sondaggio sui team in prima linea rivela dove il piano è fallito nell'ultimo trimestre e guida i prossimi aggiustamenti. L'approccio è resiliente anche in caso di interruzioni.

Risultato: questo approccio riduce la volatilità nei periodi successivi, migliora la resilienza nell'intera rete e supporta un piano lungimirante e integrato, allineato agli obiettivi aziendali. Offre una visione trasparente che corrisponde alle aspettative lungimiranti dei dirigenti e consente ai team di adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni.

Esempio di caso e implementazione: previsioni a medio-lungo termine nelle scienze biologiche con bibliografia

Raccomandazione: adottare un framework di previsione modulare, basato sull'orizzonte temporale, che utilizzi modelli a medio e lungo termine legati alla pianificazione della capacità e alla strategia di prodotto, garantendo una previsione resiliente e una chiara visibilità sul rischio.

Esempio pratico: Un'azienda di scienze biologiche che lancia un farmaco biologico ha applicato questo framework per prevedere la domanda in cinque mercati regionali su un orizzonte di 24 mesi. Hanno implementato tre livelli: 0–12 mesi con ARIMA/Prophet per acquisire segnali a breve termine; 12–36 mesi con ensemble gerarchici bayesiani per riflettere le differenze regionali; 36–60 mesi con Monte Carlo basato su scenari per esplorare l'adozione in caso di cambiamenti normativi e di finanziatori. In un progetto pilota di 18 mesi, i numeri mostrano un errore percentuale assoluto medio (MAPE) del 6,8% sull'orizzonte di 12-24 mesi, una copertura del 95% dei dati effettivi per gli scenari a lungo termine e un miglioramento del 20% nella visibilità delle previsioni sulla capacità produttiva. Di conseguenza, il team è stato in grado di allineare la pianificazione della produzione con i segnali della domanda e ridurre le rotture di stock di circa il 15%, creando al contempo spazio per lanci più importanti nelle regioni ad alto potenziale.

Piano di implementazione: consolidare i dati da ERP, CRM, LIMS e milestones clinici; stabilire una baseline con ARIMA/ETS e Prophet; aggiungere segnali esterni come trend epidemiologici e adozione da parte dei payer; eseguire model ensembles e simulazioni Monte Carlo per generare scenari diversificati; connettere le previsioni alla pianificazione della capacità e alle roadmap di prodotto per guidare il reporting e la governance; pubblicare dashboard di reporting con cadenza mensile; eseguire programmi di riqualificazione per migliorare le competenze dei team di analytics; e creare una governance che garantisca la qualità dei dati, la validità dei modelli e aggiornamenti regolari. Questo approccio normalizza i cicli di pianificazione a medio e lungo termine, il che a sua volta migliora la resilienza e riduce i tempi di reazione ai cambiamenti del mercato.

Lista di letture: Forecasting: Principles and Practice (Hyndman, Athanasopoulos); Time Series Analysis and Forecasting (Box, Jenkins, Reinsel); Bayesian Data Analysis (Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin); Data Science for Business (Provost, Fawcett); The Analytics Edge (Davenport, Pralahad, Kolchinsky); The Signal and the Noise (Nate Silver).