En este blog, exploraremos cómo las organizaciones pueden lograr una eficiencia y precisión excepcionales con la optimización del inventario impulsada por la IA. Los métodos tradicionales de gestión de inventario a menudo resultan insuficientes debido a su naturaleza reactiva y su dependencia de procesos manuales. Mantener niveles óptimos de inventario es fundamental para satisfacer la demanda de los clientes y minimizar los costos. La introducción de la optimización del inventario impulsada por la IA puede reducir significativamente la carga de los procesos manuales, brindando alivio a los gerentes de la cadena de suministro de tareas tediosas. Con la IA, podemos predecir la demanda con mayor precisión, reducir el exceso de existencias, evitar desabastecimientos y, en última instancia, mejorar los resultados de nuestra organización. Exploremos cómo este enfoque no solo aumenta las ventas y la eficiencia operativa, sino que también eleva la satisfacción del cliente al garantizar que los productos estén siempre disponibles cuando sea necesario.

 

Información para mejorar la toma de decisiones en la gestión de inventarios

1. Precisión de pronóstico mejorada Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático analizan datos históricos para identificar patrones que los humanos podrían pasar por alto. Técnicas como la agrupación, la detección de cambios de régimen, la detección de anomalías y el análisis de regresión proporcionan información profunda sobre los datos. Medir el error de pronóstico es esencial para perfeccionar los modelos de pronóstico; por ejemplo, técnicas como el error absoluto medio (MAE) y el error cuadrático medio (RMSE) ayudan a cuantificar la precisión de los pronósticos. Las empresas pueden mejorar la precisión monitoreando y ajustando continuamente los pronósticos en función de estas métricas de error. como el Planificador de demanda en un minorista de hardware declarado, "Con las mejoras en nuestros pronósticos y planificación de inventario que permitió Smart Software, hemos podido reducir el stock de seguridad en 20% y al mismo tiempo reducir los desabastecimientos en 35%".

2. Análisis de datos en tiempo real Los sistemas de última generación pueden procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas ajustar sus niveles de inventario de forma dinámica en función de las tendencias actuales de la demanda y las condiciones del mercado. Los algoritmos de detección de anomalías pueden identificar y corregir automáticamente picos o caídas repentinas en la demanda, garantizando que los pronósticos sigan siendo precisos. Una historia de éxito notable proviene de Smart IP&O, que permitió a una empresa reducir el inventario en 20% mientras mantenía los niveles de servicio mediante el análisis continuo de datos en tiempo real y el ajuste de los pronósticos en consecuencia. Destacado Gerente de Materiales de FedEx Tech, "Cualquiera que sea la solicitud, debemos cumplir con nuestro compromiso de servicio al día siguiente: Smart nos permite ajustar el riesgo de nuestro inventario para asegurarnos de que tenemos los productos y piezas disponibles para lograr los niveles de servicio que nuestros clientes requieren".

3. Mejora de la eficiencia de la cadena de suministro Las plataformas tecnológicas inteligentes pueden optimizar toda la cadena de suministro, desde la adquisición hasta la distribución, prediciendo los plazos de entrega y optimizando las cantidades de los pedidos. Esto reduce el riesgo de exceso y falta de existencias. Por ejemplo, al utilizar la gestión de inventario basada en pronósticos, Smart Software ayudó a un fabricante a optimizar su cadena de suministro, reduciendo los tiempos de entrega en 15% y mejorando la eficiencia general. El vicepresidente de operaciones de Procon Pump declaró: "Una de las cosas que me gusta de esta nueva herramienta... es que puedo evaluar las consecuencias de las decisiones sobre el almacenamiento del inventario antes de implementarlas".

4. Toma de decisiones mejorada La IA proporciona información y recomendaciones prácticas, lo que permite a los gerentes tomar decisiones informadas. Esto incluye identificar artículos de baja rotación, pronosticar la demanda futura y optimizar los niveles de existencias. El análisis de regresión, por ejemplo, puede relacionar las ventas con variables externas como la estacionalidad o indicadores económicos, proporcionando una comprensión más profunda de los impulsores de la demanda. Uno de los clientes de Smart Software informó una mejora significativa en los procesos de toma de decisiones, lo que resultó en un aumento de 30% en los niveles de servicio y al mismo tiempo redujo el exceso de inventario en 15%. "Smart IP&O nos permitió modelar la demanda en cada ubicación de almacenamiento y, utilizando una planificación basada en el nivel de servicio, determinar cuánto almacenar para lograr el nivel de servicio que requerimos", señaló el Responsable de Compras en Empresas Seneca.

5. Reducción de costo Al optimizar los niveles de inventario, las empresas pueden reducir los costos de mantenimiento y minimizar las pérdidas por productos obsoletos o caducados. Los sistemas impulsados por IA también reducen la necesidad de realizar comprobaciones manuales de inventario, lo que ahorra tiempo y costes laborales. Un estudio de caso reciente muestra cómo se logró la implementación de la planificación y optimización del inventario (IP&O) dentro de los 90 días posteriores al inicio del proyecto. Durante los seis meses siguientes, IP&O permitió ajustar los parámetros de almacenamiento de varios miles de artículos, lo que resultó en reducciones de inventario de $9,0 millones y al mismo tiempo mantuvo los niveles de servicio objetivo.

 

Al aprovechar algoritmos avanzados y análisis de datos en tiempo real, las empresas pueden mantener niveles óptimos de inventario y mejorar el rendimiento general de su cadena de suministro. La planificación y optimización del inventario (IP&O) es una herramienta poderosa que puede ayudar a su organización a alcanzar estos objetivos. La incorporación de optimización de inventario de última generación en su organización puede generar mejoras significativas en la eficiencia, la reducción de costos y la satisfacción del cliente.

 

 

 

El software de optimización de inventario que respalda el análisis hipotético expondrá el equilibrio entre los desabastecimientos y los costos excesivos de los distintos objetivos de nivel de servicio. Pero primero es importante identificar cómo se interpretan, miden y reportan los “niveles de servicio”. Esto evitará la falta de comunicación y la falsa sensación de seguridad que puede desarrollarse cuando se utilizan definiciones menos estrictas. Definir claramente cómo se calcula el nivel de servicio pone a todas las partes interesadas en la misma página. Esto facilita una mejor toma de decisiones.

Hay muchas diferencias en lo que quieren decir las empresas cuando mencionan sus "niveles de servicio". Esto puede variar de una empresa a otra e incluso de un departamento a otro dentro de una empresa. Aquí hay dos ejemplos:

 

1. Nivel de servicio medido "desde el estante" versus un plazo de entrega cotizado por el cliente.
   El nivel de servicio medido "desde el estante" significa el porcentaje de unidades solicitadas que están inmediatamente disponibles en stock. Sin embargo, cuando un cliente realiza un pedido, a menudo no se envía de inmediato. El servicio de atención al cliente o ventas cotizarán cuándo se enviará el pedido. Si el cliente está de acuerdo con la fecha de envío prometida y el pedido se envía antes de esa fecha, se considera que se ha cumplido el nivel de servicio. Los niveles de servicio serán claramente más altos cuando se calculen según el tiempo de entrega cotizado por el cliente en comparación con "disponible en el estante".

2. Nivel de servicio medido sobre el tiempo de entrega fijo versus variable cotizado por el cliente.
   Los altos niveles de servicio a menudo están sesgados porque los plazos de entrega cotizados por el cliente se ajustan posteriormente para permitir que casi todos los pedidos se surtan “a tiempo y en su totalidad”. Esto sucede cuando no se puede cumplir con el tiempo de entrega inicial, pero el cliente acepta tomar el pedido más tarde, y el campo de tiempo de entrega cotizado por el cliente que se utiliza para rastrear el nivel de servicio es ajustado por ventas o servicio al cliente.

Aclarar cómo se definen, miden y reportan los “niveles de servicio” es esencial para alinear las organizaciones y mejorar la toma de decisiones, lo que resulta en prácticas de gestión de inventario más efectivas.

 

En este blog, dirigimos la conversación hacia el potencial transformador de la tecnología en la gestión de inventario. La discusión se centra en las limitaciones del pensamiento simple en la gestión de procesos de control de inventario y la necesidad de adoptar soluciones de software sistemáticas. El Dr. Tom Willemain destaca el contraste entre el software inteligente y los enfoques básicos, aunque cómodos, comúnmente empleados por muchas empresas. Estos métodos elementales, a menudo favorecidos por su facilidad de uso y costo cero, son examinados por sus insuficiencias para abordar los desafíos dinámicos de la gestión de inventarios.

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​La importancia de este tema radica en el papel crítico que juega la gestión de inventarios en la eficiencia operativa de una empresa y su impacto directo en la satisfacción y rentabilidad del cliente. El Dr. Tom Willemain señala los errores comunes de confiar en reglas generales demasiado simplificadas, como la caprichosa canción infantil utilizada por una empresa para determinar los puntos de reorden, o el método del instinto, que depende de una intuición no cuantificable en lugar de datos. Estos enfoques, aunque atractivos por su simplicidad, no logran adaptarse a las fluctuaciones del mercado, la confiabilidad de los proveedores o los cambios en la demanda, lo que plantea riesgos importantes para el negocio. El video también critica la práctica de establecer puntos de reorden basados ​​en múltiplos de la demanda promedio, destacando su desprecio por la volatilidad de la demanda, una consideración fundamental en la teoría de inventarios.

Para concluir, el presentador aboga por un enfoque más sofisticado y basado en datos para la gestión de inventarios. Al aprovechar soluciones de software avanzadas como las que ofrece Smart Software, las empresas pueden modelar con precisión patrones de demanda complejos y probar reglas de inventario frente a numerosos escenarios futuros. Este método científico permite establecer puntos de reorden que tienen en cuenta la variabilidad del mundo real, minimizando así el riesgo de desabastecimiento y los costos asociados. El vídeo enfatiza que, si bien las heurísticas simples pueden resultar tentadoras por su facilidad de uso, son inadecuadas para las condiciones dinámicas del mercado actual. El presentador anima a los espectadores a adoptar soluciones tecnológicas que ofrezcan precisión y adaptabilidad de nivel profesional, garantizando un éxito empresarial sostenible.

 

 

Creemos que la vanguardia del análisis de la cadena de suministro es el desarrollo de gemelos digitales de sistemas de inventario. Estos gemelos toman la forma de modelos de eventos discretos que utilizan la simulación Monte Carlo para generar y optimizar toda la gama de riesgos operativos. También afirmamos que nosotros y nuestros colegas de Smart Software hemos desempeñado un papel enorme en la creación de esa vanguardia. Pero no estamos solos: hay un pequeño número de otras empresas de software en todo el mundo que se están poniendo al día.

Entonces, ¿qué sigue para el análisis de la cadena de suministro? ¿Dónde está la próxima frontera? Podría implicar algún tipo de modelo de red neuronal de un sistema de distribución. Pero daríamos mejores probabilidades a una extensión de nuestros modelos de vanguardia de sistemas de inventario de “escalón único” a sistemas de inventario de “escalones múltiples”.

Las Figuras 1 y 2 ilustran la distinción entre sistemas de escalón único y múltiple. La Figura 1 muestra un fabricante que depende de una Fuente para reponer su stock de repuestos o componentes. Cuando se avecina un desabastecimiento, el fabricante solicita reabastecimiento de existencias a la Fuente.

Figura 1: Un sistema de inventario de un solo escalón

 

Los modelos de escalón único no incluyen explícitamente detalles de la Fuente. Sigue siendo un misterio, un fantasma invisible cuya única característica relevante es el tiempo aleatorio que tarda en responder a una solicitud de reabastecimiento. Es importante destacar que se supone implícitamente que la Fuente nunca se agota. Esa suposición puede ser “suficientemente buena” para muchos propósitos, pero no puede ser literalmente cierta. Se maneja incorporando eventos de desabastecimiento de proveedores en la distribución del tiempo de entrega de reabastecimiento. Rechazar ese supuesto es la razón fundamental para el modelado multiescalón.

La Figura 2 muestra un sistema de inventario simple de dos escalones. Cambia los dominios de la fabricación a la distribución. Hay múltiples almacenes (WH) que dependen de un centro de distribución (DC) para el reabastecimiento. Ahora el DC es una parte explícita del modelo. Tiene una capacidad finita para procesar pedidos y requiere sus propios protocolos de reordenamiento. El DC se reabastece desde arriba en la cadena desde una Fuente. La Fuente podría ser el fabricante del artículo del inventario o quizás un “CD regional” o algo similar, pero ¿adivinen qué? – es otro fantasma. Al igual que en el modelo de un solo escalón, este fantasma tiene una característica visible: la distribución de probabilidad de su tiempo de reabastecimiento. (El chiste de un famoso chiste de física es "Pero señora, hay tortugas hasta abajo". En nuestro caso, "Son fantasmas hasta arriba").

Figura 2: Un sistema de inventario de dos niveles

 

El problema del diseño y optimización de procesos es mucho más difícil con dos niveles. La dificultad no es sólo la adición de dos parámetros de control más para cada WH (por ejemplo, un mínimo y un máximo para cada uno) más los mismos dos parámetros para el DC. Más bien, la parte más difícil es modelar la interacción entre los WH. En el modelo de un solo nivel, cada WH opera en su propio pequeño mundo y nunca escucha "Lo siento, estamos agotados" de la Fuente fantasmal. Pero en un sistema de dos niveles, hay múltiples WH que compiten por el reabastecimiento desde su DC compartido. Esta competencia crea la principal dificultad analítica: los WH no pueden modelarse de forma aislada sino que deben analizarse simultáneamente. Por ejemplo, si un DC da servicio a diez WH, hay 2+10×2 = 22 parámetros de control de inventario cuyos valores deben calcularse. En lenguaje nerd: no es trivial resolver un problema de optimización discreta restringido de 22 variables que tiene una función objetivo estocástica.

Si elegimos el diseño de sistema incorrecto, descubrimos un nuevo fenómeno inherente a los sistemas de múltiples niveles, que informalmente llamamos "fusión" o "catástrofe". En este fenómeno, el CD no puede satisfacer las demandas de reabastecimiento de los WH, por lo que eventualmente crea desabastecimientos a nivel de almacén. Luego, las solicitudes de reabastecimiento cada vez más frenéticas del WH agotan el inventario en el DC, que inicia sus propias solicitudes de reabastecimiento en pánico desde el DC regional. Si el CD regional tarda demasiado en reponer el CD, entonces todo el sistema se disuelve en una tragedia de desabastecimiento.

Una solución al problema de la fusión es sobrediseñar el CD para que casi nunca se agote, pero eso puede ser muy costoso, razón por la cual existe un CD regional en primer lugar. Por lo tanto, cualquier diseño de sistema asequible tiene un CC que sea lo suficientemente bueno como para durar mucho tiempo entre fusiones. Esta perspectiva implica un nuevo tipo de indicador clave de desempeño (KPI), como “La probabilidad de colapso dentro de X años es inferior al Y por ciento”.

La próxima frontera requerirá nuevos métodos y nuevas métricas, pero ofrecerá una nueva forma de diseñar y optimizar los sistemas de distribución. Nuestra fábrica de zorrillos ya está generando prototipos. Mira este espacio.