Guardare al futuro con previsioni basate sul machine learning

Leader globale nel settore powersport, Polaris Inc. (NYSE: PII) è stata fin dalla sua fondazione, nel 1954, in prima linea con prodotti pionieristici, esperienze emozionanti e servizi che hanno spinto le persone a scoprire la bellezza delle attività all’aria aperta. La linea di prodotti di alta qualità di Polaris include veicoli fuoristrada side-by-side Polaris RANGER®, RZR® e Polaris GENERAL™; i veicoli fuoristrada all-terrain Sportsman®; veicoli fuoristrada militari e commerciali; motoslitte; motociclette IndianMotorcycle® di medie dimensioni e pesanti; moto-roadster Slingshot®; quad Aixam; veicoli elettrici Goupil e barche a pontone e ponte, incluse le Bennington leader del settore. Con sede in Minnesota, Polaris opera in più di 100 Paesi.

“Integrare l’intelligenza artificiale nelle nostre attività di pianificazione e previsione con OneStreamSensibleAI™ Forecast ci consente di accelerare il processo previsionale e di potenziarlo con previsioni basate su dati derivati dal machine learning. Le previsioni effettuate con SensibleAI si sono dimostrate più accurate e il valore aggiunto della dashboard consente agli utenti aziendali di analizzare le funzionalità chiave alla base delle previsioni, in modo da gestire, migliorare e potenziare facilmente il modello”.

— Melanie Hermann, Direttrice, Sistemi e processi finanziari, Polaris, Inc.

1. Pianificazione e previsioni di livello superiore con SensibleAI Forecast.

Negli ultimi anni, il COVID-19 e l’instabilità nella supply chain globale hanno portato a un modello di fornitura/domanda invertito per Polaris. Prima di trovarsi ad affrontare queste difficoltà, la produzione e le spedizioni dell’azienda erano coordinate sulla base dell’innovazione e della domanda del mercato. Tuttavia, con l’emergere di queste sfide, l’ambiente commerciale si è trovato a essere vincolato dalla fornitura.

Il team Finance di Polaris ha capito di trovarsi di fronte a un ambiente commerciale in rapida evoluzione che richiedeva maggiore velocità e agilità nelle attività di pianificazione e previsione. SensibleAI Forecast ha offerto al reparto Finance una soluzione in grado di reagire alle evoluzioni sempre più complesse del mercato.

Prima di implementare OneStream, le divisioni di Polaris facevano affidamento su un modello di pianificazione finanziaria fortemente manuale, con input quali previsioni di unità spedite generate mediante SIOP (Sales Inventory Operations Planning) per prodotto, costi dei prodotti e prezzi di vendita al dettaglio suggeriti, costi di spedizione e sconti per i rivenditori. Questo permetteva di ottenere solo una visione generica dei margini. Tale modello, chiamato “Modello di ricavi basato su driver”, ha offerto l’occasione perfetta per incorporare attività di previsione basate sul machine learning e per passare a un processo di pianificazione unificato all’interno di OneStream.

2. Il percorso di trasformazione finanziaria.

Con oltre 15 sistemi ERP in uso nell’azienda, Polaris utilizzava Hyperion Financial Management (HFM) e Hyperion Planning di Oracle per chiusura finanziaria, consolidamento, pianificazione e reporting finanziario e di gestione. Dovendo spostare i dati da un’applicazione HFM e quattro applicazioni Hyperion Planning, il team Finance era sempre più frustrato; altro motivo di frustrazione erano le spese derivanti dalla necessità di mantenere metadati in tutte e cinque le applicazioni. L’impegno richiesto per l’amministrazione della suite di applicazioni Oracle era sempre più importante e, man mano che l’azienda cresceva e cambiava nel tempo, iniziavano anche a emergere delle carenze. Polaris ha quindi iniziato a valutare dei sistemi più integrati, robusti e flessibili, in grado di crescere di pari passo con l’azienda. Polaris ha optato per OneStream nel 2018 e ha avviato l’implementazione nel 2019.

Nel 2019 Polaris ha implementato e attivato OneStream per i consolidamenti finanziari, nonché per il reporting finanziario ed esterno. Nel 2020 il team ha esteso l’implementazione di OneStream a supporto dell’FP&A nonché del reporting su gestione e utili. Nel 2021, poi, il team ha implementato la funzionalità Account Reconciliations di OneStream, nonché Analytic Blend, per approfondimenti sui dati dei prodotti a livello di VIN e di clienti.

Dopo aver implementato questa solida piattaforma finanziaria, Polaris ha continuato il percorso con OneStream, espandendo l’applicazione in modo da supportare checklist per BU, reporting su capitale e pianificazione, espandendo le allocazioni per la gestione e concentrandosi su analisi estese dei dati e automazione dei processi. In seguito è stato integrato anche il programma di anteprima tecnica per la soluzione SensibleAI Forecast di OneStream.

Per l’anteprima tecnica, Polaris ha deciso di concentrare il progetto di SensibleAI Forecast sui prodotti fuoristrada GBU del Nord America, con un orizzonte temporale di previsione a 12 mesi e una focalizzazione su variabili che interessano le previsioni sulle unità spedite. Le variabili includevano Prezzi delle materie prime, Ordini pre-venduti, Percentuale di “Clean Build” e Tempi tra produzione e spedizione. I dati storici che rappresentano queste variabili vengono combinati con le unità spedite storiche per generare modelli di machine learning e previsioni per il futuro. Il modello di dati storici copriva 181 prodotti, con unità vendute settimanalmente dal 2016 al 2022. SensibleAI Forecast ha macinato questi numeri, combinandoli con i prezzi delle materie prime acciaio e alluminio, prendendo in considerazione eventi come le vacanze, e ha generato oltre 2.800 modelli da comparare. I modelli di machine learning di OneStream basati su dati storici si sono dimostrati i più accurati. Le previsioni così generate sono state eseguite mensilmente e sono state incorporate in una previsione basata su driver.

3. Previsioni più veloci e più accurate, e molto altro.

I risultati del progetto con SensibleAI Forecast sono stati incredibili. Non solo le previsioni sono risultate più accurate rispetto agli approcci precedenti, ma SensibleAI Forecast ha aggiunto rapidità ed efficienza al processo previsionale di Polaris, riducendo i cicli di previsione da giorni a ore.SensibleAI Forecast assicura anche una maggiore trasparenza su cosa c’è dietro i modelli di machine learning, inclusi approfondimenti sui fattori chiave per le previsioni, per processi decisionali più informati. Si ha quindi un processo previsionale basato su dati finanziari e alimentato dal machine learning, che si integra alla perfezione con i supporti Polaris per i processi di previsione e pianificazione finanziarie, sempre all’interno della piattaforma unificata OneStream.

Il team Data Science di Polaris è rimasto molto colpito dal processo e dai risultati:

“SensibleAI Forecast trasforma in commodity la parte del mio lavoro che si presta, e mi consente di concentrarmi sulle attività in cui posso aggiungere valore... con i dati generati SensibleAI Forecast. In questo modo si risparmia tantissimo tempo e si può contare sulla migliore risposta possibile. Il team ha fatto un ottimo lavoro: ci ha fatto entrare nello strumento... invece di trasformarlo in una scatola nera”.

- Luke Bunge, Manager Data Science Product, Polaris

Polaris ha iniziato la transizione dalla soluzione Private Tech Preview alla piena adozione e operatività del modello di pianificazione finanziaria Driver-Based Revenue alimentato da SensibleAI Forecast. Sulla scorta di questo passaggio, l’azienda sta già cercando modi per ricavare ulteriore valore, precisione e trasparenza con SensibleAI Forecast. Polaris mira così a espandere la sua visuale spostandosi su un orizzonte di previsione esteso. In più, l’azienda si sta portando ulteriormente avanti con la raccolta e l’archiviazione di una serie aggiuntiva di 20 - 30 funzionalità (o variabili) economiche e una serie di eventi aziendali e promozionali da inserire in SensibleAI Forecast.