Ammagamma ha sviluppato il sistema di demand forecasting e inventory optimization per Cirfood

L'intelligenza artificiale ha permesso alla cooperativa di ridurre gli sprechi del 15% e di evitare lo stoccaggio di 111 tonnellate di merci

Ammagamma ha sviluppato un sistema di demand forecasting e di ottimizzazione dell’inventario basato su intelligenza artificiale per Cirfood, cooperativa attiva nel settore della ristorazione collettiva (mense aziendali, scolastiche, ospedaliere). L’obiettivo di Cirfood, che fa parte dell’Alleanza per l’Economia Circolare, era quello di ridurre lo spreco di cibo attraverso una migliore pianificazione in fase di produzione e approvvigionamento e qui entra in gioco Ammagamma, che ha realizzato una soluzione che prevede due fasi: una di Demand Forecasting, per prevedere la richiesta di civo, e una di Inventory Optimization, dove l’Ia suggerisce quando fare gli ordini sulla base delle previsioni effettuate in precedenza.

Il riordino ottimizzato riduce il tempo medio in cui i prodotti restano in giacenza e questo  permette a Cirfood di fornire ai clienti merce sempre più “fresca”. La notevole riduzione media del volume dello stock comporta, oltre a minori costi associati, anche una riduzione dell’occupazione degli spazi, con conseguente semplificazione della logistica interna e maggiore possibilità di centralizzazione.







Il sistema, che pianifica quotidianamente il riordino ai fornitori per il mese successivo riaggiornandosi in autonomia, è fruibile attraverso l’utilizzo di una Web App che garantisce il totale controllo e monitoraggio delle scelte che vengono effettuate dagli algoritmi. L’output finale è un suggerimento per gli operatori, che potranno basarsi sui “consigli” del sistema per scegliere in ogni momento l’opzione migliore, in base alla loro esperienza.

«Grazie a questa soluzione puntiamo ad ottimizzare la movimentazione dei magazzini. Abbiamo l’obiettivo di ridurre gli sprechi del 15% e di diminuire di 111 tonnellate lo stoccaggio medio in magazzino», ha commentato Massimiliano Merenda, procurement & supply chain executive director di Cirfood.

«Grazie alla capacità di auto apprendimento, i sistemi di IA sono in grado di prevedere in modo continuativo la rapida evoluzione del mercato», spiega Simone Stancari, head of project management di Ammagamma. «Questa caratteristica è fondamentale per mantenere sempre un’efficace gestione della logistica, anche in periodi di forte variabilità, come quello attuale».














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