OpSight
Piattaforma · Diagnostica predittiva su SAP MM

OpSight Observe.
Il magazzino che si
racconta, in tempo reale.

Discrepanze inventariali ricorrenti, rettifiche impreviste, anomalie nei movimenti SAP che si scoprono solo a chiusura di esercizio. OpSight Observe trasforma i dati di magazzino in diagnostica predittiva: i segnali emergono durante il mese, con root cause analysis strutturata e segnalazioni ordinate per rilevanza.

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In tempo
reale

discrepanze intercettate durante il mese

Root cause
strutturata

dall'anomalia al processo che la genera

Segnale
vs. rumore

segnalazioni prioritizzate per impatto

SAP MM
nativo

integrazione con i movimenti di magazzino

Le discrepanze si scoprono quando è già tardi.

Rettifiche inventariali ricorrenti, anomalie nei movimenti SAP, scostamenti tra giacenza fisica e contabile: oggi vengono gestiti a posteriori, con audit annuali, riconciliazioni manuali e discussioni che arrivano mesi dopo l'evento. Nel frattempo il processo continua a produrre gli stessi errori.

📉

Scoperta tardiva

Le discrepanze emergono in fase di chiusura o audit, troppo tardi per intervenire sul processo che le ha generate.

🌊

Rumore di fondo

Migliaia di movimenti giornalieri saturano i controlli parametrici tradizionali, che producono alert indistinguibili dal rumore.

Root cause non strutturata

L'analisi delle cause è affidata a esperti che replicano ogni volta lo stesso lavoro investigativo, senza memoria cumulativa.

Tre livelli di controllo che lavorano insieme.

Livello 1

Controlli parametrici

Libreria di controlli deterministici applicata ai movimenti SAP MM: soglie, pattern ricorrenti, anomalie quantitative. Copre i casi noti con regole esplicite e manutenibili.

Livello 2

Motore di normalità ML

Modelli di machine learning che apprendono i pattern di normalità di ogni stabilimento e segnalano gli scostamenti statisticamente significativi. Cattura i casi non coperti dalle regole, riducendo il rumore.

Livello 3

Copilot investigativo

Agente AI che guida l'analista nella root cause analysis: ricostruisce il contesto dell'anomalia, interroga i dati correlati, propone ipotesi e registra le conclusioni per riutilizzarle sui casi futuri.

Da reazione a prevenzione.

Intercettazione proattiva

Le discrepanze vengono rilevate nel momento in cui si generano, non a fine esercizio.

Rapporto segnale/rumore

Alert prioritizzati per impatto e contesto: l'analista vede prima ciò che conta.

Memoria investigativa

Ogni analisi alimenta la base di conoscenza: i casi ricorrenti vengono riconosciuti automaticamente.

Benchmark cross-plant

Confronto tra stabilimenti per individuare best practice e processi da allineare.

Il magazzino produce segnali ogni giorno.
Li stai ascoltando?

Partiamo da un assessment sui tuoi movimenti SAP MM e ti mostriamo, sul tuo storico, quali discrepanze sarebbero state intercettabili in tempo reale.

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