Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio
En este video tutorial, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación de Smart Software, presenta Pronósticos automáticos para proyecciones de demanda de series temporales, un torneo algorítmico especializado para determinar un modelo de serie temporal apropiado y estimar los parámetros para calcular los mejores métodos de pronóstico. Los pronósticos automáticos de un gran número de series de tiempo se usan con frecuencia en los negocios, algunos tienen una tendencia al alza o a la baja y otros tienen estacionalidad, por lo que son cíclicos, y cada uno de esos patrones específicos requiere un enfoque técnico adecuado y un método de pronóstico estadístico apropiado. Tom explica cómo el torneo calcula los mejores métodos de pronóstico y funciona a través de un ejemplo práctico.
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¿Confundido acerca de la IA y el aprendizaje automático?
¿Está confundido acerca de qué es la IA y qué es el aprendizaje automático? ¿No está seguro de por qué saber más le ayudará con su trabajo de planificación de inventario? No te desesperes. Estarás bien y te mostraremos cómo algo de lo que sea puede ser útil.

Ley de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos
En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio.

Cómo pronosticar los requisitos de inventario
La previsión de las necesidades de inventario es una variante especializada de la previsión que se centra en el extremo superior del rango de posible demanda futura. Los métodos tradicionales suelen basarse en curvas de demanda en forma de campana, pero esto no siempre es exacto. En este artículo profundizamos en las complejidades de esta práctica, especialmente cuando se trata de una demanda intermitente.