Approfondimenti Tuidi - dati, ricerche e innovazione

Tuidi è l'intelligenza operativa del food italiano: aiutiamo retail e industria a prendere decisioni operative partendo dalla previsione della domanda. Ogni giorno la piattaforma Delphi propone decisioni già calcolate, che le persone possono confermare o correggere in base alla propria esperienza.

Delphi è la piattaforma predittiva sviluppata da Tuidi, basata su Deep Learning. Prevede la domanda di ogni prodotto e punto vendita e la trasforma in decisioni operative: approvvigionamento, personale e prezzi per il retail, previsione della domanda e supporto alla pianificazione della produzione per l'industria.

Per tutta la filiera del food italiano: insegne della distribuzione e punti vendita, centri di distribuzione (CE.DI.), gruppi, consorzi e associate, e aziende dell'industria alimentare. Ogni realtà usa i moduli che servono al proprio processo, dal riordino alla previsione per la produzione.

Per il retail: Approvvigionamento (riordino), Workforce Management (turni e personale) e Smart Pricing (prezzi e recupero di margine). Per l'industria: Demand Planning, la previsione della domanda con il supporto alla pianificazione. I moduli sono integrabili tra loro.

No. Tuidi sviluppa esclusivamente software e algoritmi di Deep Learning per il settore retail e food. Non produciamo macchinari né hardware industriale.

Perché retail e industria alimentare affrontano ogni giorno complessità specifiche: gestire, leggere e anticipare una grande quantità di dati su freschi e freschissimi, peso variabile, promozioni, ponti ed eventi locali, che i software generici faticano a cogliere. Delphi nasce per questo: la previsione parte dal venduto del singolo punto vendita e copre il 100% delle referenze, Made in Italy incluso.

Delphi analizza lo storico delle vendite insieme alle variabili che le influenzano, come promozioni, prezzo, meteo, calendario ed eventi locali, e impara come si combinano per ogni prodotto e punto vendita. Il risultato è una previsione che si adatta ai cambiamenti del mercato e anticipa i bisogni dei consumatori, invece di replicare il passato.

L'intelligenza artificiale è l'ambito più ampio e comprende approcci molto diversi tra loro. Una media storica si limita a replicare l'andamento passato; il machine learning apprende le relazioni tra le variabili indicate da un analista; il Deep Learning individua in autonomia variabili e combinazioni non esplicitate. Delphi si basa su quest'ultimo approccio.

Promozioni e prezzo, posizione a scaffale e volantino, calendario (weekend, festività, ponti, inizio scuola), meteo e stagionalità, eventi locali, turismo, promozioni dei concorrenti ed effetti tra prodotti come cannibalizzazione e trascinamento. Il valore sta nella granularità: distinguere un acquazzone dalla pioggia, perché hanno impatti diversi sulle vendite.

Delphi Agent è l'assistente di Delphi: davanti a ogni decisione, per esempio una quantità da ordinare, risponde in linguaggio naturale e in forma grafica al «perché», mostrando le variabili che hanno pesato di più. Nessuna scatola nera: ogni proposta si può interrogare e verificare.

Sì. Delphi gestisce il 100% delle referenze in assortimento: freschi e freschissimi, prodotti a peso variabile e promozioni sono trattati nello stesso flusso del continuativo. Meccanica, prezzo, sconto, periodo e posizione nel volantino sono variabili del modello, e Delphi prevede anche in chili convertendo in confezioni quando serve.

Indicativamente servono circa un anno di storico delle vendite per il retail (due sono l'ideale) e da due a tre anni per l'industria. Le variabili esterne, come meteo e calendario, le aggiunge Tuidi.

No, non serve cambiare sistemi. Delphi legge i dati in sola lettura e restituisce le proposte ai vostri sistemi tramite API o scambio di file, con i principali gestionali ed ERP. È una web app: si usa da PC o tablet.

No. Ogni giorno Delphi propone la decisione già calcolata, che si conferma con un click o si corregge: l'ultima parola resta sempre alla persona, che sia il riordinatore, lo store manager o il responsabile di produzione.

Ogni progetto parte da un confronto sul processo e sui dati disponibili. Moduli da attivare, perimetro e tempi vengono definiti insieme al cliente, in base alle sue priorità operative.

Richiedi una demo: partiamo dal tuo processo e ti mostriamo la piattaforma su esempi vicini alla tua realtà. Per una prima stima dei benefici puoi usare il calcolatore ROI.