Gli algoritmi intelligenti di Flowlity combinano le più avanzate tecniche di machine learning, ensemble learning e deep learning.
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Grazie all'intelligenza artificiale, Magotteaux ha ridotto il valore delle scorte del 13% e la copertura delle scorte del 22%, riducendo anche le scorte dell'8%
Michel Klein
Responsabile S&OP, Magotteaux
La prima soluzione di previsione e pianificazione della supply chain nativo dell’IA .

Flowlity offre forecasting in tempo reale e una pianificazione continua — addio ai cicli settimanali o mensili lenti.
La tua supply chain rimane sempre allineata ai dati aggiornati, con piani che si adattano automaticamente non appena le condizioni cambiano.
Artificial intelligence is no longer a futuristic concept for global supply chains. Today, AI supply chain solutions are actively reshaping how companies forecast demand, optimize inventory levels, manage disruptions, and automate decision-making across end-to-end supply chain operations.As volatility increases, traditional tools based on static rules and spreadsheets struggle to keep up. AI in supply chain management introduces a new paradigm: data-driven, adaptive, and increasingly autonomous planning—designed to support planners, not replace them.
AI in the supply chain refers to the use of artificial intelligence, machine learning, and advanced algorithms to analyze vast amounts of data and support better, faster decision-making across supply chain management.
Unlike traditional automation, supply chain AI continuously learns from:
AI systems can detect patterns, anticipate disruptions, and recommend actions with a level of speed and accuracy that manual processes simply cannot match. This shift enables companies to move from reactive planning to AI-driven, proactive supply chain orchestration.
Modern AI supply chain software connects data across the entire ecosystem—ERP systems, suppliers, warehouses, and retailers—and transforms it into actionable intelligence through secure, scalable infrastructure. Learn more about our approach to integration and security in AI supply chain systems to see how data flows safely and seamlessly across your organization.
At its core, AI-powered planning relies on:
These AI-enabled systems continuously recalculate scenarios, allowing planners to adjust inventory, production, and procurement decisions in near real-time. The result: faster workflows, fewer bottlenecks, and more resilient supply chain networks.
AI has become a game-changer for demand forecasting. By analyzing multiple signals simultaneously, AI improves forecast accuracy while accounting for uncertainty.
Key benefits include:
AI-powered forecasting adapts dynamically as demand patterns evolve —especially critical in retail, manufacturing, and healthcare supply chains.
Disruptions are now the norm, not the exception. AI strengthens risk management by detecting early warning signals across global supply chains.
AI applications help organizations:
By leveraging real-time data, AI-driven systems support resilient decision-making—even in highly volatile environments.
In procurement and sourcing, AI improves visibility and performance across supplier ecosystems.
Use cases include:
For supply chain leaders, this means smarter sourcing strategies and better collaboration with providers and retailers alike.
Beyond automation, AI agents represent the next evolution of supply chain AI.
AI agents are autonomous, goal-oriented AI tools that:
Instead of manually reviewing dashboards or managing data entry, planners interact with AI agents that streamline workflows, prioritize exceptions, and orchestrate decisions across planning cycles.This human-in-the-loop approach ensures that AI augments expertise while keeping planners in control.
When deployed effectively, AI delivers measurable business impact across the organization:
AI adoption also enables teams to focus on high-value strategic decisions rather than repetitive planning tasks—unlocking productivity at scale.
The future of AI in supply chain management is not about replacing humans—it’s about collaboration between planners and intelligent systems.
As AI models mature, supply chains are moving toward:
For organizations embracing this transformation, AI becomes a strategic asset—helping supply chain leaders navigate complexity, uncertainty, and growth with confidence.
AI supply chain solutions are no longer optional. They are becoming the foundation of modern, resilient, and sustainable supply chain management.
At Flowlity, we believe the future belongs to AI-powered, planner-centric supply chains—where technology works in the background, and humans stay in control.
Find everything you need to know right here.
sì — è persino uno dei principi fondanti di Flowlity: fornire un'IA che possa essere spiegata e compresa dagli umani che la utilizzano.
Sappiamo che nella supply chain, i pianificatori e i manager devono fidarsi delle raccomandazioni di uno strumento e ciò richiede la comprensione del «perché».
Flowlity è stato quindi progettato non per essere una scatola nera, ma piuttosto uno strumento educativo oltre che uno strumento decisionale.
Nell'interfaccia Flowlity, ogni previsione e ogni raccomandazione sono accompagnate da elementi esplicativi. Ad esempio, se Flowlity consiglia di ordinare 500 unità dell'articolo X per il mese successivo, l'utente visualizza la suddivisione della domanda prevista: stagionalità, tendenza, effetto promozionale, ecc., a seconda dei casi.
Lo strumento mostra anche un intervallo di confidenza attorno alla previsione (ad esempio: previsione centrale 500, con uno scenario basso a 450 e uno scenario alto a 560), che dà un'idea dell'incertezza. Ciò consente di giustificare le scorte di sicurezza calcolate. Inoltre, Flowlity fornisce avvisi e giustificazioni. Ad esempio: «Rischio di carenza di questo prodotto entro 15 giorni perché la domanda recente supera le previsioni del 20%». Oppure: «Riduzione delle scorte proposta per questo articolo, perché il suo tasso di fatturato è diminuito negli ultimi 3 mesi». Tecnicamente, l'intelligenza artificiale di Flowlity utilizza modelli di machine learning (incluso il deep learning), ma la complessità è nascosta dietro una semplice interfaccia.
Sono inoltre favorite le tecniche di apprendimento d'insieme, che attenuano le previsioni ed evitano le aberrazioni. E soprattutto, Flowlity si considera un assistente: l'utente ha sempre la possibilità di rivedere una decisione. Se non è d'accordo con una raccomandazione, può modificarla (ad esempio, ordinare un po' di più o un po' di meno) e il sistema terrà conto di questo feedback per adattarlo in futuro. È un ciclo di apprendimento virtuoso in cui l'essere umano mantiene il controllo finale. Durante la formazione, insistiamo affinché gli utenti comprendano come funziona lo strumento.
Senza rivelare tutti i dettagli algoritmici, spieghiamo i principi fondamentali (previsione probabilistica, calcolo dinamico del buffer, ecc.). Molto rapidamente, i pianificatori vedono che lo strumento reagisce come farebbe in molti casi, ma meglio perché reagisce più rapidamente e integra più dati. Ad esempio, lo strumento è in grado di rilevare correlazioni tra prodotti che gli esseri umani non avrebbero visto, ma mostrerà «un aumento del 30% della domanda prevista per il prodotto A perché è correlata a quella del prodotto B in promozione». Questo tipo di spiegazione rende tangibile l'IA.
Pubblichiamo white paper e articoli sul nostro approccio (ad esempio, uso di previsioni probabilistiche e deterministiche). Il nostro obiettivo non è confondere l'algoritmo, ma rendere collettivamente più intelligente la supply chain. Gli utenti di Flowlity migliorano il loro lavoro perché imparano dal feedback dell'IA. Molti riferiscono che dopo alcuni mesi, hanno una migliore comprensione delle dinamiche della loro supply chain (stagionalità, impatto delle promozioni, comportamento dei fornitori) grazie alla visibilità che lo strumento offre.
In breve, l'IA di Flowlity è trasparente, spiegabile e a misura d'uomo. È un compagno che informa le tue decisioni invece di sostituirle arbitrariamente. Questa filosofia aumenta la fiducia e l'adozione della soluzione all'interno dei team della supply chain. (Se desideri vedere in pratica come Flowlity presenta i suoi consigli e quali spiegazioni vengono fornite, ti invitiamo a una demo in cui puoi giudicare tu stesso la chiarezza dello strumento.)
AI is used to turn large volumes of historical and real-time data into better decisions—like demand forecasting, inventory optimization, replenishment recommendations, disruption detection, and workflow automation across planning, procurement, and logistics.
Not in a way we’d recommend. At Flowlity, we believe the best results come from human intelligence + AI: automate everything that can be automated (data prep, calculations, alerts, routine decisions), so people stay focused on high-value work like strategy, trade-offs, stakeholder alignment, and exception management.