Transformando la eficiencia de la cadena de suministro
En un mercado altamente competitivo caracterizado por la búsqueda persistente de las empresas de mayores márgenes de beneficio, reducción de costos y la entrega de excelentes experiencias a los clientes, las tecnologías disruptivas como el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) brindan importantes oportunidades.
El principal objetivo del uso de la IA y el Machine Learning en la cadena de suministro es aumentar la eficiencia y la productividad. En primer lugar, incorporar el aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro puede ayudar a automatizar una serie de tareas repetitivas, lo que permite a las empresas concentrarse en actividades comerciales más estratégicas y trascendentales. Los sistemas basados en IA pueden mejorar todo el proceso de la cadena de suministro. Además, pueden minimizar las ineficiencias mediante la automatización inteligente y ofrecer visibilidad e información que facilitan una buena planificación y toma de decisiones.
La IA y el aprendizaje automático tienen el potencial de tener un impacto transformador en una serie de áreas cruciales, incluida la previsión de la demanda y la optimización del inventario.
Transformación de IA y ML en previsión y optimización de inventario
La integración de nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) aporta beneficios transformadores a los campos de la previsión estadística y la optimización de inventarios:
Precisión mejorada
Los algoritmos de IA y ML pueden analizar conjuntos de datos complejos con una precisión notable, lo que genera pronósticos de demanda más precisos. Estas tecnologías pueden identificar patrones y factores complejos que los métodos estadísticos tradicionales podrían pasar por alto, mejorando la precisión de los pronósticos y optimizando los niveles de inventario en consecuencia.
Integración de datos y conocimientos
La IA y el ML pueden procesar y analizar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes, integrando información de diversos canales. Este análisis integral proporciona información más profunda sobre el comportamiento del cliente, los factores externos y la dinámica del mercado, lo que conduce a pronósticos más precisos y estrategias de inventario optimizadas.
Adaptabilidad a las tendencias dinámicas
La IA y el ML permiten la adaptación en tiempo real a las tendencias cambiantes del mercado, la estacionalidad y los patrones de demanda. Esta agilidad mejora la eficacia tanto de la previsión como de la optimización del inventario, asegurando que las estrategias permanezcan alineadas con las condiciones actuales del mercado.
Aprendizaje continuo
Los algoritmos de IA y ML aprenden y se adaptan continuamente en función de nuevas entradas y resultados de datos. Este proceso de aprendizaje iterativo mejora la precisión y eficacia de los pronósticos y la optimización del inventario a lo largo del tiempo, lo que permite a las empresas mantenerse a la vanguardia en mercados dinámicos.
Automatización y Eficiencia
Las tecnologías de IA y ML automatizan gran parte del proceso de previsión y optimización. Esto no sólo ahorra tiempo y reduce el trabajo manual, sino que también permite respuestas más rápidas a los cambios en la demanda o la oferta. La automatización permite a las empresas ser más receptivas y ágiles en su toma de decisiones.
Efecto látigo reducido
La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a mitigar el efecto látigo, que es la variabilidad de la demanda amplificada que se observa a medida que se avanza en la cadena de suministro. Al mejorar la precisión de los pronósticos y optimizar el inventario en toda la cadena, estas tecnologías reducen las fluctuaciones y mejoran la estabilidad de la cadena de suministro.
En esencia, la integración de las tecnologías de IA y ML en la previsión estadística y la optimización del inventario aporta precisión, adaptabilidad, automatización y conocimientos sin precedentes a estos campos, lo que en última instancia conduce a una gestión de la cadena de suministro más eficiente y receptiva.
Aprendizaje automático avanzado de Smart Software
Smart Software tiene algoritmos de aprendizaje automático integrados que pueden detectar cambios significativos en el carácter de la demanda de un artículo. Los modelos de aprendizaje automático de Smart Software personalizan en masa la decisión de qué datos históricos utilizar, generando pronósticos más precisos para todos los elementos.
Smart Software mejora la precisión de los pronósticos al incorporar señales diarias de oferta y demanda, superando los límites de los métodos tradicionales de pronóstico probabilístico. Este avance conduce a estimaciones más precisas de la demanda media y a una evaluación más realista de la incertidumbre del pronóstico. Al tener en cuenta diferentes marcos temporales y patrones estacionales, los pronósticos resultantes son más refinados y mejor alineados con los patrones de demanda reales.
En respuesta al panorama empresarial que cambia rápidamente, donde las operaciones se llevan a cabo a un ritmo acelerado y los patrones de demanda se han vuelto intermitentes debido a la proliferación de variaciones de SKU, Smart Software se adapta basando sus cálculos en datos diarios. Este enfoque permite la simulación de demandas diarias en períodos futuros, facilitando ajustes proactivos para reordenar niveles o acelerar procesos. Esta mayor capacidad de respuesta permite corregir el rumbo mucho antes que los métodos convencionales, lo que culmina en niveles de inventario optimizados.
Al reconocer el potencial de que los patrones de demanda experimenten cambios significativos que las observaciones más antiguas pueden pasar por alto, Smart Software emplea algoritmos de aprendizaje automático para la detección automatizada de cambios de régimen. Al identificar y excluir datos de regímenes económicos obsoletos, este método mitiga los sesgos en los pronósticos y garantiza que solo los datos pertinentes contribuyan a la evaluación de la demanda de cada artículo.
Smart Software se distingue por adoptar un enfoque personalizado para la utilización de datos históricos, alejándose de una estrategia genérica. A través de sus modelos de aprendizaje automático, determina hábilmente los datos históricos más relevantes para cada artículo específico. Esta metodología personalizada mejora significativamente la precisión del pronóstico, ya que considera los distintos rasgos de demanda de cada producto. En sinergia, la metodología integral de Smart Software, que abarca la integración de datos diarios, técnicas de pronóstico adaptativo, detección de cambios de régimen y aplicación de datos históricos personalizados, se armoniza para optimizar la gestión de inventario. Esta síntesis culmina en una cadena de suministro que cosecha los frutos de pronósticos que no sólo sobresalen en precisión y capacidad de respuesta, sino que también están en sintonía con la dinámica siempre cambiante de las fluctuaciones de la demanda.
Informe: Smart Software Gen2
En este documento técnico, presentamos "Gen2", nuestra próxima generación de tecnología de modelado probabilístico que impulsa la plataforma Smart IP&O. Contamos la evolución de los métodos de previsión de Smart Software y detallamos cómo Gen2 amplía sustancialmente las capacidades que han hecho que Gen1 sea tan útil para tantas empresas. Finalmente, también brindaremos una visión de alto nivel de las matemáticas de probabilidad detrás de Gen2. Complete este formulario y le enviaremos el documento por correo electrónico.
Smart IP&O, una plataforma modular para la planificación y optimización de inventario
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