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.

 

 

​​En un entorno de fabricación altamente configurable, pronosticar productos terminados puede convertirse en una tarea compleja y desalentadora. El número de posibles productos terminados se dispara cuando muchos componentes son intercambiables. Un MRP tradicional nos obligaría a pronosticar cada producto terminado, lo que puede resultar poco realista o incluso imposible. Varias soluciones líderes introducen el concepto de "Planificación BOM", que permite el uso de pronósticos a un nivel superior en el proceso de fabricación. En este artículo, analizaremos esta funcionalidad en Epicor Kinetic y cómo puede aprovecharla con Epicor Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) para adelantarse a su demanda ante esta complejidad.

¿Por qué necesitaría una lista de materiales de planificación?

Tradicionalmente, cada producto terminado o SKU tenía una lista de materiales rígidamente definida. Si almacenamos ese producto y queremos planificar en torno a la demanda pronosticada, pronosticaremos la demanda de esos productos y luego alimentaremos MRP para llevar esta demanda pronosticada desde el nivel del producto terminado hasta sus componentes a través de la lista de materiales.

Sin embargo, muchas empresas ofrecen productos altamente configurables donde los clientes pueden seleccionar opciones sobre el producto que compran. Como ejemplo, recuerde la última vez que compró un teléfono móvil. Elegiste una marca y un modelo, pero a partir de ahí probablemente se te presentaron opciones: ¿qué tamaño de pantalla quieres? ¿Cuánto almacenamiento quieres? ¿Qué color prefiere usted? Si esa empresa quiere tener estos teléfonos móviles listos y disponibles para enviárselos en un tiempo razonable, de repente, ya no solo anticipan la demanda de ese modelo: deben pronosticar ese modelo para cada tipo de tamaño de pantalla, para todas las capacidades de almacenamiento, ¡Para todos los colores y todas las combinaciones posibles de ellos también! Para algunos fabricantes, estas configuraciones pueden dar lugar a cientos o miles de posibles permutaciones de productos terminados.

Puede haber tantas personalizaciones posibles que la demanda a nivel del producto terminado sea completamente impredecible en el sentido tradicional. Es posible que se vendan miles de esos teléfonos móviles cada año, pero para cada configuración posible, la demanda puede ser extremadamente baja y esporádica; tal vez ciertas combinaciones se vendan una vez y nunca más.

Esto a menudo obliga a estas empresas a planificar puntos de reorden y niveles de existencias de seguridad principalmente a nivel de componentes, mientras reaccionan en gran medida a la demanda firme en el nivel de producto terminado a través de MRP. Si bien este es un enfoque válido, carece de una forma sistemática de aprovechar los pronósticos que puedan dar cuenta de la actividad futura anticipada, como promociones, próximos proyectos u oportunidades de ventas. Hacer pronósticos a nivel “configurado” es efectivamente imposible, y tratar de incorporar estos supuestos de pronóstico a nivel de componentes tampoco es factible.

Explicación de la lista de materiales de planificación Aquí es donde entran las listas de materiales de planificación. Quizás el equipo de ventas esté trabajando en una gran oportunidad B2B para ese modelo, o haya una promoción planificada para el Cyber Monday. Si bien no es realista intentar trabajar con esos supuestos para cada configuración posible, hacerlo a nivel de modelo es totalmente factible y tremendamente valioso.

La lista de materiales de planificación puede utilizar una previsión a un nivel superior y luego reducir la demanda en función de proporciones predefinidas para sus posibles componentes. Por ejemplo, el fabricante de teléfonos móviles puede saber que la mayoría de las personas optan por 128 GB de almacenamiento y que muchas menos optan por actualizaciones a 256 GB o 512 GB. La lista de materiales de planificación permite a la organización (por ejemplo) reducir 60% de la demanda a la opción de 128 GB, 30% a la opción de 256 GB y 10% a la opción de 512 GB. Podrían hacer lo mismo con los tamaños de pantalla, los colores u otras personalizaciones disponibles.

La empresa ahora puede centrar su pronóstico en este nivel de modelo, dejando que la lista de materiales de planificación determine la combinación de componentes. Claramente, definir estas proporciones requiere algo de reflexión, pero la planificación de listas de materiales permite efectivamente a las empresas pronosticar lo que de otro modo sería impredecible.

La importancia de un buen pronóstico

Por supuesto, todavía necesitamos un buen pronóstico para cargar en Epicor Kinetic. Como se explica en este artículo, si bien Epicor Kinetic puede importar un pronóstico, a menudo no puede generar uno y, cuando lo hace, tiende a requerir una gran cantidad de configuraciones difíciles de usar que no suelen revisarse, lo que genera pronósticos inexactos. . Por lo tanto, corresponde a la empresa elaborar sus propios conjuntos de pronósticos, a menudo elaborados manualmente en Excel. La elaboración de pronósticos manualmente generalmente presenta una serie de desafíos, que incluyen, entre otros:

• La incapacidad de identificar patrones de demanda como estacionalidad o tendencia.
• Dependencia excesiva de las previsiones de clientes o de ventas.
• Falta de precisión o seguimiento del desempeño.

No importa qué tan bien configurado esté el MRP con sus listas de materiales de planificación cuidadosamente consideradas, un pronóstico deficiente significa una producción deficiente del MRP y desconfianza en el sistema: basura que entra, basura que sale. Siguiendo con el ejemplo de la “compañía de telefonía celular”, sin una forma sistemática de capturar patrones de demanda clave y/o conocimiento del dominio en el pronóstico, MRP nunca podrá verlo.

 

IP&O inteligente: una solución integral

Smart IP&O respalda la planificación en todos los niveles de su lista de materiales, aunque el “soplado” se maneja a través de MRP dentro de Epicor Kinetic. Este es el método que utilizamos para nuestros clientes de Epicor Kinetic, que es sencillo y efectivo:

• Planificador de la demanda: La plataforma contiene una aplicación de pronóstico especialmente diseñada llamada Smart Demand Planner que utilizará para pronosticar la demanda de sus productos manufacturados (generalmente productos terminados). Genera pronósticos estadísticos, permite a los planificadores realizar ajustes y/o incorporar otros pronósticos (como pronósticos de ventas o de clientes) y realiza un seguimiento de la precisión. El resultado de esto es un pronóstico que ingresa a la entrada de pronóstico dentro de Epicor Kinetic, donde MRP lo recogerá. Posteriormente, MRP utilizará la demanda en el nivel del producto terminado y también eliminará los requisitos de material a través de la lista de materiales, de modo que la demanda también se reconozca en niveles más bajos.
• Optimización del inventario: Puede utilizar simultáneamente la optimización inteligente de inventario para establecer niveles mínimos/máximos/de seguridad tanto para cualquier producto terminado que fabrique para almacenar (si corresponde; algunos de nuestros clientes operan exclusivamente bajo pedido según la demanda firme), así como para materias primas. materiales. La clave aquí es que a nivel de materia prima, Smart aprovechará la demanda de uso del trabajo, los tiempos de entrega de los proveedores, etc., para optimizar estos parámetros y al mismo tiempo utilizará los pedidos/envíos de ventas como demanda en el nivel del producto terminado. Smart maneja estas múltiples entradas de demanda de manera elegante a través de la integración bidireccional con Epicor Kinetic.

Cuando se ejecuta MRP, compara la oferta y la demanda (que, una vez más, incluye la demanda de materia prima extraída del pronóstico del producto terminado) con los niveles mínimo/máximo/de seguridad que ha establecido para sugerir PO y sugerencias de trabajo.

 

Amplíe Epicor Kinetic con Smart IP&O

Smart IP&O está diseñado para ampliar su sistema Epicor Kinetic con muchas soluciones integradas de planificación de la demanda y optimización de inventario. Por ejemplo, puede generar pronósticos estadísticos automáticamente para una gran cantidad de artículos, permite ajustes de pronóstico intuitivos, realiza un seguimiento de la precisión del pronóstico y, en última instancia, le permite generar verdaderos pronósticos basados en consenso para anticipar mejor las necesidades de sus clientes.

Gracias a las jerarquías de productos altamente flexibles, Smart IP&O se adapta perfectamente a la previsión en el nivel de planificación de la lista de materiales, por lo que puede capturar patrones clave e incorporar conocimiento empresarial en los niveles más importantes. Además, puede analizar e implementar niveles óptimos de existencias de seguridad en cualquier nivel de su lista de materiales.

Aprovechar las capacidades de planificación de BOM de Epicor Kinetic junto con las funciones avanzadas de optimización de inventario y pronóstico de Smart IP&O garantiza que pueda satisfacer la demanda de manera eficiente y precisa, independientemente de la complejidad de las configuraciones de su producto. Esta sinergia no sólo mejora la precisión de los pronósticos, sino que también fortalece la eficiencia operativa general, ayudándole a mantenerse a la vanguardia en un mercado competitivo.

 

 

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.

 

 

En este blog, analizaremos el mercado impredecible y de ritmo rápido de hoy y los constantes desafíos que enfrentan las empresas para administrar su inventario y niveles de servicio de manera eficiente. El tema principal de esta discusión, arraigado en el concepto de “Optimización probabilística del inventario”, se centra en cómo se puede aprovechar la tecnología moderna para lograr objetivos óptimos de servicio e inventario en medio de la incertidumbre. Este enfoque no sólo aborda los problemas tradicionales de gestión de inventarios, sino que también ofrece una ventaja estratégica para afrontar las complejidades de las fluctuaciones de la demanda y las interrupciones de la cadena de suministro.

Comprender e implementar la tecnología de optimización de inventario es importante por varias razones. En primer lugar, afecta directamente la capacidad de una empresa para satisfacer las demandas de los clientes con prontitud, afectando así la satisfacción y la lealtad del cliente. En segundo lugar, una gestión eficaz del inventario controla los costos operativos, reduciendo la retención innecesaria de existencias y minimizando el riesgo de desabastecimiento o exceso de existencias. En una era donde las condiciones del mercado cambian rápidamente, tener un sistema sólido para gestionar estos aspectos puede marcar la diferencia entre prosperar y simplemente sobrevivir.

En el corazón de la gestión de inventarios se encuentra una paradoja: la necesidad de estar preparado para la demanda fluctuante sin sucumbir a los peligros del exceso de existencias, que puede conducir a mayores costos de mantenimiento, obsolescencia y desperdicio de recursos. Por el contrario, la falta de existencias puede provocar desabastecimientos, pérdida de ventas y disminución de la satisfacción del cliente, lo que en última instancia afecta la reputación y los resultados de una empresa. La naturaleza impredecible de las demandas del mercado, agravada por posibles interrupciones en la cadena de suministro y cambios en el comportamiento de los consumidores, añade complejidad a este acto de equilibrio.

La tecnología juega un papel fundamental aquí. El software moderno de optimización de inventario integra modelos probabilísticos, algoritmos de pronóstico sofisticados y capacidades de simulación. Estos sistemas ayudan a las empresas a responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado. Además, la adopción de dicha tecnología fomenta una cultura de toma de decisiones basada en datos, lo que garantiza que las empresas no simplemente reaccionen a las incertidumbres sino que elaboren estrategias de manera proactiva para mitigar sus impactos.

Aquí hay breves discusiones sobre las tecnologías algorítmicas relevantes.

Optimización probabilística del inventario: Los enfoques tradicionales de gestión de inventarios se basan en modelos deterministas que suponen un mundo estático y predecible. Estos modelos fallan ante la variabilidad y la incertidumbre. Ingrese a la optimización probabilística del inventario, un paradigma que abarca la aleatoriedad inherente a los procesos de la cadena de suministro. Este enfoque emplea modelos estadísticos para representar las incertidumbres en la oferta y la demanda, lo que permite a las empresas dar cuenta de una gama completa de resultados posibles.

Previsión avanzada:  Una piedra angular de la optimización eficaz del inventario es la capacidad de anticipar con precisión la demanda futura. Las técnicas de pronóstico avanzadas, como [no vendemos esto fuera de SmartForecasts o tal vez ya no esté allí, así que no lo menciones], el análisis de series de tiempo y el aprendizaje automático, extraen patrones explotables de datos históricos.

Cálculo del stock de seguridad: un escudo contra la incertidumbre:

Los pronósticos que incluyen estimaciones de su propia incertidumbre permiten calcular las existencias de seguridad. El stock de seguridad actúa como amortiguador contra la imprevisibilidad de la demanda y los plazos de entrega. Determinar el nivel óptimo de existencias de seguridad es un desafío crítico que los modelos probabilísticos abordan hábilmente. Con los niveles de stock de seguridad adecuados, las empresas pueden mantener altos niveles de servicio, asegurando la disponibilidad del producto sin la carga de un inventario excesivo.

Planificación de escenarios: preparación para múltiples futuros:

El futuro es intrínsecamente incierto y un único pronóstico nunca puede abarcar todos los escenarios posibles. Los métodos avanzados que crean una variedad de escenarios de demanda realistas son la forma esencial de optimización probabilística del inventario. Estas técnicas permiten a las empresas explorar las implicaciones de múltiples futuros, desde el mejor hasta el peor de los casos. Al planificar en función de estos escenarios, las empresas pueden mejorar su resiliencia frente a la volatilidad del mercado.

Navegando el futuro con confianza

El panorama incierto del entorno empresarial actual requiere un cambio de las prácticas tradicionales de gestión de inventarios a enfoques probabilísticos más sofisticados. Al adoptar los principios de optimización probabilística del inventario, las empresas pueden lograr un equilibrio duradero entre la excelencia del servicio y la eficiencia de costos. La integración de técnicas de pronóstico avanzadas, cálculos estratégicos de existencias de seguridad y planificación de escenarios, respaldados por Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O), equipa a las empresas para transformar la incertidumbre de un desafío a una oportunidad. Las empresas que adoptan este enfoque informan mejoras significativas en los niveles de servicio, reducciones en los costos de inventario y una mayor agilidad de la cadena de suministro.

Por ejemplo, los artículos menos críticos que se prevé alcanzarán los niveles de servicio 99%+ representan oportunidades para reducir el inventario. Al apuntar a niveles de servicio más bajos en artículos menos críticos, el inventario tendrá “el tamaño adecuado” con el tiempo para alcanzar el nuevo equilibrio, lo que disminuirá los costos de mantenimiento y el valor del inventario disponible. Un importante sistema de transporte público redujo el inventario en más de $4,000,000 y mejoró los niveles de servicio.

La optimización de los niveles de inventario también significa que los ahorros obtenidos en un subconjunto de artículos se pueden reasignar para mantener una cartera más amplia de artículos "en stock", lo que permite capturar ingresos que de otro modo se perderían en ventas. Un distribuidor líder pudo almacenar una cartera más amplia de piezas con ahorros gracias a la reducción de inventario y una mayor disponibilidad de piezas en 18%.

 

 

 

En este Videoblog explicaremos cómo la previsión de series temporales se ha convertido en una herramienta fundamental, especialmente a nivel diario, en la que Smart Software ha sido pionero desde sus inicios hace más de cuarenta años. La evolución de las prácticas comerciales de incrementos temporales anuales a incrementos temporales más refinados, como el análisis de datos mensual y ahora diario, ilustra un cambio significativo en las estrategias operativas.

Inicialmente, durante la década de 1980, la práctica habitual de utilizar datos anuales para realizar pronósticos y la introducción de datos mensuales se consideró innovadora. Este período marcó el comienzo de una tendencia hacia el aumento de la resolución del análisis de datos, lo que permitió a las empresas capturar y reaccionar ante cambios más rápidos en la dinámica del mercado. A medida que avanzamos hacia la década de 2000, la norma del análisis de datos mensual estaba bien establecida, pero los "chicos geniales" (innovadores en el borde de la analítica empresarial) comenzaron a experimentar con datos semanales. Este cambio fue impulsado por la necesidad de sincronizar las operaciones comerciales con condiciones de mercado cada vez más volátiles y comportamientos de los consumidores que exigían respuestas más rápidas que las que podían proporcionar los ciclos mensuales. Hoy, en la década de 2020, si bien el análisis de datos mensuales sigue siendo común, la frontera se ha desplazado nuevamente, esta vez hacia el análisis de datos diario, y algunos pioneros incluso se han aventurado en el análisis por horas.

El verdadero poder del análisis de datos diario radica en su capacidad de proporcionar una vista detallada de las operaciones comerciales, capturando las fluctuaciones diarias que podrían pasar desapercibidas en los datos mensuales o semanales. Sin embargo, las complejidades de los datos diarios requieren enfoques analíticos avanzados para extraer información significativa. En este nivel, comprender la demanda requiere lidiar con conceptos como intermitencia, estacionalidad, tendencia y volatilidad. La intermitencia, o la aparición de días sin demanda, se vuelve más pronunciada en una granularidad diaria y exige técnicas de pronóstico especializadas como el método de Croston para predicciones precisas. La estacionalidad a nivel diario puede revelar múltiples patrones (como mayores ventas los fines de semana o días festivos) que los datos mensuales enmascararían. Las tendencias se pueden observar como aumentos o disminuciones de la demanda a corto plazo, lo que exige estrategias de ajuste ágiles. Finalmente, la volatilidad a nivel diario se acentúa, mostrando oscilaciones de la demanda más significativas que las observadas en los análisis mensuales o semanales, lo que puede afectar las estrategias de gestión de inventarios y la necesidad de existencias de reserva. Este nivel de complejidad subraya la necesidad de herramientas analíticas sofisticadas y experiencia en el análisis de datos diario.

En conclusión, la evolución de pronósticos de series temporales menos frecuentes a pronósticos diarios marca un cambio sustancial en la forma en que las empresas abordan el análisis de datos. Esta transición no solo refleja el ritmo acelerado de los negocios, sino que también resalta la necesidad de herramientas que puedan manejar una mayor granularidad de los datos. La dedicación de Smart Software para perfeccionar sus capacidades analíticas para gestionar los datos diarios destaca el movimiento más amplio de la industria hacia una toma de decisiones más dinámica, receptiva y basada en datos. Este cambio no se trata simplemente de mantener el ritmo del tiempo, sino de aprovechar conocimientos detallados para forjar ventajas competitivas en un entorno empresarial en constante cambio.

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