Make AI-Driven Inventory Optimization an Ally for Your Organization
In this blog, we will explore how organizations can achieve exceptional efficiency and accuracy with AI-driven inventory optimization. Traditional inventory management methods often fall short due to their reactive nature and reliance on manual processes. Maintaining optimal inventory levels is fundamental for meeting customer demand while minimizing costs. The introduction of AI-driven inventory optimization can significantly reduce the burden of manual processes, providing relief to supply chain managers from tedious tasks. With AI, we can predict demand more accurately, reduce excess stock, avoid stockouts, and ultimately improve our organization’s bottom line. Let’s explore how this approach not only boosts sales and operational efficiency but also elevates customer satisfaction by ensuring products are always available when needed.


Insights for Improved Decision-Making in Inventory Management

  1. Enhanced Forecast Accuracy Advanced Machine Learning algorithms analyze historical data to identify patterns that humans might miss. Techniques like clustering, regime change detection, anomaly detection, and regression analysis provide deep insights into data. Measuring forecast error is essential for refining forecast models; for example, techniques like Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Squared Error (RMSE) help quantify the accuracy of forecasts. Businesses can improve accuracy by continuously monitoring and adjusting forecasts based on these error metrics. As the Demand Planner at a Hardware Retailer stated, “With the improvements to our forecasts and inventory planning that Smart Software enabled, we have been able to reduce safety stock by 20% while also reducing stock-outs by 35%.”
  1. Real-Time Data Analysis State-of-the-art systems can process vast amounts of data in real time, allowing businesses to adjust their inventory levels dynamically based on current demand trends and market conditions. Anomaly detection algorithms can automatically identify and correct sudden spikes or drops in demand, ensuring that the forecasts remain accurate. A notable success story comes from Smart IP&O, which enabled one company to reduce inventory by 20% while maintaining service levels by continuously analyzing real-time data and adjusting forecasts accordingly. FedEx Tech’s Manager of Materials highlighted, “Whatever the request, we need to meet our next-day service commitment – Smart enables us to risk adjust our inventory to be sure we have the products and parts on hand to achieve the service levels our customers require.”
  1. Improved Supply Chain Efficiency Intelligent technology platforms can optimize the entire supply chain, from procurement to distribution, by predicting lead times and optimizing order quantities. This reduces the risk of overstocking and understocking. For instance, using forecast-based inventory management, Smart Software helped a manufacturer streamline its supply chain, reducing lead times by 15% and enhancing overall efficiency. The VP of Operations at Procon Pump stated, “One of the things I like about this new tool… is that I can evaluate the consequences of inventory stocking decisions before I implement them.”
  1. Enhanced Decision-Making AI provides actionable insights and recommendations, enabling managers to make informed decisions. This includes identifying slow-moving items, forecasting future demand, and optimizing stock levels. Regression analysis, for example, can relate sales to external variables like seasonality or economic indicators, providing a deeper understanding of demand drivers. One of Smart Software’s clients reported a significant improvement in decision-making processes, resulting in a 30% increase in service levels while reducing excess inventory by 15%. “Smart IP&O enabled us to model demand at each stocking location and, using service level-driven planning, determine how much to stock to achieve the service level we require,” noted the Purchasing Manager at Seneca Companies.
  1. Reducción de costo By optimizing inventory levels, businesses can reduce holding costs and minimize losses from obsolete or expired products. AI-driven systems also reduce the need for manual inventory checks, saving time and labor costs. A recent case study shows how implementing Inventory Planning & Optimization (IP&O) was accomplished within 90 days of project start. Over the ensuing six months, IP&O enabled the adjustment of stocking parameters for several thousand items, resulting in inventory reductions of $9.0 million while sustaining target service levels.


By leveraging advanced algorithms and real-time data analysis, businesses can maintain optimal inventory levels and enhance their overall supply chain performance. Inventory Planning & Optimization (IP&O) is a powerful tool that can help your organization achieve these goals. Incorporating state-of-the-art inventory optimization into your organization can lead to significant improvements in efficiency, cost reduction, and customer satisfaction.



The Importance of Clear Service Level Definitions in Inventory Management


Inventory optimization software that supports what-if analysis will expose the tradeoff of stockouts vs. excess costs of varying service level targets. But first it is important to identify how “service levels” is interpreted, measured, and reported. This will avoid miscommunication and the false sense of security that can develop when less stringent definitions are used.  Clearly defining how service level is calculated puts all stakeholders on the same page. This facilitates better decision-making.

There are many differences in what companies mean when they cite their “service levels.”  This can vary from company to company and even from department to department within a company.  Here are two examples:


  1. Service level measured “from the shelf” vs. a customer-quoted lead time.
    Service level measured “from the shelf” means the percentage of units ordered that are immediately available from stock. However, when a customer places an order, it is often not shipped immediately. Customer service or sales will quote when the order will be shipped. If the customer is OK with the promised ship date and the order is shipped by that date, then service level is considered to have been met.  Service levels will clearly be higher when calculated over a customer quoted lead time vs. “from the shelf.”
  1. Service level measured over fixed vs. variable customer quoted lead time.
    High service levels are often skewed because customer-quoted lead times are later adjusted to allow nearly every order to be filled “on time and in full.” This happens when the initial lead time can’t be met, but the customer agrees to take the order later, and the customer quoted lead time field that is used to track service level is adjusted by sales or customer service.

Clarifying how “service levels” are defined, measured, and reported is essential for aligning organizations and enhancing decision-making, resulting in more effective inventory management practices.


Future-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization

Utilities have unique supply chain optimization requirements, primarily ensuring high uptime by keeping all critical machines running continuously. Achieving this involves maintaining a high availability of spare parts to guarantee a consistent, reliable, and safe supply. Additionally, as regulated entities, utilities must also carefully manage and control costs.

Gestionar las cadenas de suministro de manera eficiente

Para mantener un suministro eléctrico fiable a 99.99%+ service levels, for example, utilities must be able to respond quickly to changes in demand in the near term and accurately anticipate future demand. To do so, they must have a well-organized supply chain that allows them to purchase the necessary equipment, materials, and services from the right suppliers at the right time, in the right quantities, and at the right price.

Hacerlo se ha vuelto cada vez más desafiante en los últimos 3 años.

  • Los requisitos de seguridad, confiabilidad y prestación de servicios son más estrictos.
  • Las interrupciones en la cadena de suministro, los plazos de entrega impredecibles de los proveedores y los picos intermitentes en el uso de piezas siempre han sido problemáticos, pero ahora son más la regla que la excepción.
  • La desregulación a principios de la década de 2000 eliminó las piezas de repuesto de la lista de artículos reembolsados directamente, lo que obligó a las empresas de servicios públicos a pagar las piezas de repuesto directamente con los ingresos.[1]
  • La necesidad constante de capital combinada con tasas de interés que aumentan agresivamente significa que los costos se examinan más que nunca.

As a result, Supply Chain Optimization (SCO) has become an increasingly mission-critical business practice for utilities.  To contend with these challenges, utilities can no longer simply manage their supply chain — they must optimize it.  And to do that, investments in new processes and systems will be required.

[1] Scala et al. “Inventario de Riesgos y Repuestos en Empresas Eléctricas”. Actas de la Conferencia de Investigación de Ingeniería Industrial.

Advanced Analytics and Optimization: Future-Proofing Utility Supply Chains

Planificación y optimización de inventario   

Las inversiones específicas en tecnología de optimización de inventario ofrecen un camino a seguir para cada empresa de servicios públicos. Las soluciones de optimización de inventario deben priorizarse porque:

  1. Puede implementarse en una fracción del tiempo requerido para iniciativas en otras áreas, como la gestión de almacenes, el diseño de la cadena de suministro y las consolidaciones de compras. No es raro comenzar a generar beneficios después de 90 días y tener una implementación de software completa en menos de 180 días.
  2. Puede generar un ROI masivo, con rendimientos 20x y beneficios financieros de siete cifras al año. Al pronosticar mejor el uso de piezas, las empresas de servicios públicos reducirán los costos al comprar solo el inventario necesario mientras controlan el riesgo de desabastecimiento que conduce a tiempos de inactividad y niveles de servicio deficientes.
  3. Proporcionar apoyo fundamental para otras iniciativas. Una cadena de suministro sólida se basa en pronósticos de uso sólidos y planes de compra de inventario.

Utilizando análisis predictivos y algoritmos avanzados, la optimización de inventario ayuda a las empresas de servicios públicos a maximizar los niveles de servicio y reducir los costos operativos mediante la optimización de los niveles de inventario de piezas de repuesto. Por ejemplo, una empresa de servicios eléctricos podría usar pronósticos estadísticos para predecir el uso futuro de piezas, realizar auditorías de inventario para identificar el exceso de inventario y aprovechar los resultados analíticos para identificar dónde deben enfocarse primero los esfuerzos de optimización del inventario. Al hacer esto, la empresa de servicios públicos puede garantizar que las máquinas funcionen a niveles óptimos y reducir el riesgo de demoras costosas debido a la falta de repuestos.

Mediante el uso de análisis y datos, puede identificar qué repuestos y equipos es más probable que se necesiten y pedir solo los artículos necesarios. Esto ayuda a garantizar que el equipo tenga un alto tiempo de actividad. Recompensa el monitoreo y el ajuste regulares de los niveles de inventario para que cuando cambien las condiciones operativas, pueda detectar el cambio y ajustarlo en consecuencia. Esto implica que los ciclos de planificación deben operar a un ritmo lo suficientemente alto como para mantenerse al día con las condiciones cambiantes. apalancamiento de pronóstico probabilístico recalibrar las políticas de almacenamiento de repuestos para cada ciclo de planificación garantiza que las políticas de almacenamiento (como los niveles mínimos/máximos) estén siempre actualizadas y reflejen el uso de piezas y los plazos de entrega de los proveedores más recientes.


Niveles de servicio y la curva de compensación

El nivel de servicio Curva de compensación relaciona la inversión en inventario con la disponibilidad de artículos medida por el nivel de servicio. El nivel de servicio es la probabilidad de que no ocurra escasez entre el momento en que solicita más existencias y cuando llega al estante. Sorprendentemente, pocas empresas tienen datos sobre esta importante métrica en toda su flota de repuestos.

La curva de compensación del nivel de servicio expone el vínculo entre los costos asociados con los diferentes niveles de servicio y los requisitos de inventario necesarios para alcanzarlos. Saber qué componentes son importantes para mantener altos niveles de servicio es clave para el proceso de optimización y está determinado por varios factores, incluida la estandarización de artículos del inventario, la criticidad, el uso histórico y las órdenes de reparación futuras conocidas. Al comprender esta relación, las empresas de servicios públicos pueden asignar mejor los recursos, como cuando se usan las curvas para identificar áreas donde se pueden reducir los costos sin afectar la confiabilidad del sistema.

Nivel de servicio curva de compensación costos de servicios públicos requisitos de inventario Software

With inventory optimization software, setting stocking policies is pure guesswork: It is possible to know how any given increase or decrease will impact service levels other than rough cut estimates.  How the changes will play out in terms of inventory investment, operating costs, and shortage costs, is something no one really knows.  Most utilities rely on métodos de regla general y ajustar arbitrariamente las políticas de almacenamiento de manera reactiva después de que algo haya salido mal, como una gran falta de existencias o una pérdida de inventario. Cuando los ajustes se realizan de esta manera, no hay un análisis basado en hechos que detalle cómo se espera que este cambio afecte las métricas que importan: niveles de servicio y valores de inventario.

El software de optimización de inventario puede calcular las curvas de compensación cuantitativas y detalladas requeridas para tomar decisiones informadas sobre políticas de inventario o incluso recomendar el nivel de servicio objetivo que resulte en el costo operativo general más bajo (la suma de los costos de mantenimiento, pedido y desabastecimiento). Usando este análisis, los grandes aumentos en los niveles de existencias pueden justificarse matemáticamente cuando la reducción prevista en los costos de escasez supera el aumento en la inversión en inventario y los costos de mantenimiento asociados. Al establecer niveles de servicio apropiados y recalibrar las políticas en todas las partes activas una vez en cada ciclo de planificación (al menos una vez al mes), las empresas de servicios públicos pueden minimizar el riesgo de interrupciones mientras controlan los gastos.

Quizás los aspectos más críticos de la respuesta a la avería del equipo son los relacionados con el logro de una arreglo por primera vez lo más rápido posible. Tener los repuestos adecuados disponibles puede ser la diferencia entre completar un solo viaje y aumentar el tiempo medio de reparación, asumir los costos asociados con varias visitas y hacer que las relaciones con los clientes se deterioren.

Con un software moderno, puede comparar el rendimiento anterior y aprovechar los métodos de pronóstico probabilístico para simular el rendimiento futuro. Al someter a prueba sus políticas actuales de almacenamiento de inventario frente a todos los escenarios plausibles de uso futuro de piezas, sabrá de antemano cómo es probable que funcionen las políticas de almacenamiento actuales y propuestas. Cecha un vistazo a nuestra publicación de blog sobre cómo medir la precisión de su pronóstico de nivel de servicio para ayudarlo a evaluar la precisión de las recomendaciones de inventario que los proveedores de software pretenden proporcionar beneficios.


Optimizing Utility Supply Chains Advanced Analytics for Future Readiness


Leveraging Advanced Analytics and AI

When introducing automation, each utility company has its own goals to pursue, but you should begin with assessing present operations to identify areas that may be made more effective. Some companies may prioritize financial issues, but others may prioritize regulatory demands such as clean energy spending or industry-wide changes such as smart grids. Each company’s difficulties are unique, but modern software can point the way to a more effective inventory management system that minimizes excess inventory and places the correct components in the right places at the right times.

En general, las iniciativas de optimización de la cadena de suministro son esenciales para las empresas de servicios públicos que buscan maximizar su eficiencia y reducir sus costos. La tecnología nos permite hacer que el proceso de integración sea perfecto y no es necesario que reemplace su sistema ERP o EAM actual para hacerlo. Solo necesita hacer un mejor uso de los datos que ya tiene.

Por ejemplo, una gran empresa de servicios públicos lanzó una iniciativa estratégica de optimización de la cadena de suministro (SCO) y agregó las mejores capacidades de su clase a través de la selección e integración de aplicaciones comerciales listas para usar. El principal de ellos fue el sistema inteligente de planificación y optimización de inventario (Smart IP&O), que comprende la funcionalidad de previsión de piezas/planificación de demanda y optimización de inventario. En solo 90 días, el sistema de software estaba listo y funcionando, y pronto redujo el inventario en $9,000,000 mientras mantenía la disponibilidad de repuestos a un alto nivel. Puedes leer el caso de estudio aquí La empresa de servicios eléctricos opta por Smart IP&O.

Utilities can ensure that they are able to manage their spare parts supplies in an efficient and cost-effective manner better preparing them for the future.  Over time, this balance between supply and demand translates to a significant edge. Understanding the Service Level Tradeoff Curve helps to understand the costs associated with different levels of service and the inventory requirements needed to achieve them. This leads to reduced operational costs, optimized inventory, and assurance that you can meet your customers’ needs.




Soluciones de software para la planificación de repuestos

El software de previsión de piezas de servicio de Smart IP&O utiliza un método empírico único de pronóstico probabilístico , que está diseñado para la demanda intermitente. Para piezas de repuesto consumibles, nuestro método patentado y ganador del premio APICS genera rápidamente decenas de miles de escenarios de demanda sin depender de las suposiciones sobre la naturaleza de las distribuciones de demanda implícitas en los métodos de pronóstico tradicionales. El resultado son estimaciones muy precisas del stock de seguridad, los puntos de pedido y los niveles de servicio, lo que conduce a niveles de servicio más altos y costos de inventario más bajos. Para repuestos reparables el Módulo de Reparación y Devolución de Smart simula con precisión los procesos de avería y reparación de piezas. Predice el tiempo de inactividad, los niveles de servicio y los costos de inventario asociados con el grupo de repuestos rotativo actual. Los planificadores sabrán cuántos repuestos almacenar para lograr los requisitos de nivel de servicio a corto y largo plazo y, en entornos operativos, si deben esperar a que se completen las reparaciones y se vuelvan a poner en servicio o comprar repuestos de servicio adicionales de los proveedores, evitando compras innecesarias y tiempo de inactividad del equipo.

Comuníquese con nosotros para obtener más información sobre cómo esta funcionalidad ha ayudado a nuestros clientes en los sectores de MRO, eléctricas, servicios públicos, minería y transporte público a optimizar su inventario. También puede descargar el documento informativo aquí.



Lo que necesita saber sobre la previsión y la planificación de piezas de servicio


Este documento describe la metodología patentada de Smart Software para pronosticar la demanda, las existencias de seguridad y los puntos de pedido de artículos tales como repuestos y componentes con demanda intermitente, y brinda varios ejemplos de clientes de éxito.


    El costo de la planificación con hojas de cálculo

    Las empresas que dependen de hojas de cálculo para la planificación de la demanda, la previsión y la gestión de inventario a menudo se ven limitadas por las limitaciones inherentes de las hojas de cálculo. Esta publicación examina los inconvenientes de los enfoques tradicionales de gestión de inventario causados por las hojas de cálculo y sus costos asociados, comparándolos con los importantes beneficios que se obtienen al adoptar tecnologías de planificación de última generación.

    Las hojas de cálculo, si bien son flexibles por su infinita capacidad de personalización, son fundamentalmente de naturaleza manual y requieren una importante gestión de datos, aportación humana y supervisión. Esto aumenta el riesgo de errores, desde simples errores al ingresar datos hasta complejos errores de fórmula, que causan efectos en cascada que impactan negativamente en los pronósticos. Además, a pesar de los avances en las funciones colaborativas que permiten que varios usuarios interactúen con una hoja común, los procesos basados en hojas de cálculo suelen estar aislados. El titular de la hoja de cálculo posee los datos. Cuando esto sucede, comienzan a surgir muchas fuentes de datos veraces. Sin la confianza de una fuente de datos acordada, prístina y actualizada automáticamente, las organizaciones no tienen la base necesaria a partir de la cual se pueden construir modelos predictivos, pronósticos y análisis.

    Por el contrario, los sistemas de planificación avanzada como Smart IP&O están diseñados para superar estas limitaciones. Dichos sistemas están diseñados para ingerir datos automáticamente a través de API o archivos de sistemas ERP y EAM, transformar esos datos utilizando herramientas ETL integradas y pueden procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esto permite a las empresas gestionar tareas complejas de inventario y previsión con mayor precisión y menos esfuerzo manual porque la recopilación, agregación y transformación de datos ya están realizadas. La transición a sistemas de planificación avanzados es clave para optimizar los recursos por varias razones.

    Las hojas de cálculo también tienen un problema de escala. Cuanto más crece el negocio, mayor es el número de hojas de cálculo, libros de trabajo y fórmulas. El resultado es un conjunto de interdependencias rígidas y estrechamente entrelazadas que se vuelven difíciles de manejar e ineficientes. Los usuarios tendrán dificultades para manejar el aumento de la carga y la complejidad con tiempos de procesamiento lentos y la incapacidad de administrar grandes conjuntos de datos y enfrentar desafíos al colaborar entre equipos y departamentos.

    Por otro lado, los sistemas de planificación avanzados para la optimización del inventario, la planificación de la demanda y la gestión de inventario son escalables y están diseñados para crecer con el negocio y adaptarse a sus necesidades cambiantes. Esta escalabilidad garantiza que las empresas puedan seguir gestionando su inventario y sus previsiones de forma eficaz, independientemente del tamaño o la complejidad de sus operaciones. Al hacer la transición a sistemas como Smart IP&O, las empresas no sólo pueden mejorar la precisión de su gestión y pronóstico de inventario, sino también obtener una ventaja competitiva en el mercado al ser más receptivos a los cambios en la demanda y más eficientes en sus operaciones.

    Beneficios de saltar: Una empresa de servicios eléctricos luchaba por mantener la disponibilidad de piezas de repuesto sin tener un exceso de existencias para más de 250.000 piezas en una red diversa de instalaciones de generación y distribución de energía. Reemplazó su proceso de planificación heredado de veinte años que hacía un uso intensivo de hojas de cálculo con Smart IP&O y una integración en tiempo real a su sistema EAM. Antes de Smart, solo podían modificar los niveles mínimo/máximo y de stock de seguridad con poca frecuencia. Cuando lo hicieron, casi siempre fue porque ocurrió un problema que desencadenó la revisión. Los métodos utilizados para cambiar los parámetros de almacenamiento dependieron en gran medida de la intuición y de los promedios del uso histórico. La empresa de servicios públicos aprovechó los escenarios hipotéticos de Smart para crear gemelos digitales de políticas de almacenamiento alternativas y simuló cómo se comportaría cada escenario en indicadores clave de rendimiento, como el valor del inventario, los niveles de servicio, las tasas de cumplimiento y los costos de escasez. El software identificó aumentos y disminuciones mínimos y máximos específicos que se implementaron en su sistema EAM, impulsando reabastecimientos óptimos de sus repuestos. El resultado: una importante reducción de inventario de $9 millones que liberó efectivo y valioso espacio de almacén al mismo tiempo que mantuvo los niveles de servicio objetivo de 99%+.

    Gestión de la precisión del pronóstico: El error de pronóstico es una parte inevitable de la gestión de inventario, pero la mayoría de las empresas no lo rastrean. Como dijo Peter Drucker: "No se puede mejorar lo que no se mide". Una empresa mundial de fabricación de alta tecnología que utilizaba un proceso de pronóstico basado en hojas de cálculo tuvo que crear manualmente sus pronósticos de referencia y sus informes de precisión de los pronósticos. Dada la carga de trabajo de los planificadores y los procesos aislados, simplemente no actualizaban sus informes con mucha frecuencia y, cuando lo hacían, los resultados tenían que distribuirse manualmente. La empresa no tenía forma de saber cuán preciso era un pronóstico determinado y no podía citar sus errores reales por grupo de piezas con confianza. Tampoco sabían si sus pronósticos estaban superando a un método de control. Después de que Smart IP&O entró en funcionamiento, el módulo de planificación de la demanda lo automatizó. Smart Demand Planner ahora vuelve a pronosticar automáticamente su demanda en cada ciclo de planificación utilizando métodos de aprendizaje automático y guarda informes de precisión para cada pieza x ubicación. Cualquier anulación que se aplique a los pronósticos ahora se puede comparar automáticamente con la línea de base para medir el valor agregado del pronóstico, es decir, si el esfuerzo adicional para realizar esos cambios mejoró la precisión. Ahora que existe la capacidad de automatizar el pronóstico estadístico de referencia y producir informes de precisión, esta empresa tiene una base sólida desde la cual mejorar su proceso de pronóstico y la precisión del pronóstico resultante.

    Hágalo bien y manténgalo bien:  Otro cliente del negocio de repuestos ha utilizado las soluciones de previsión de Smart desde 2005: ¡casi 20 años! Se enfrentaron a desafíos al pronosticar piezas con demanda intermitente vendidas para respaldar su negocio de posventa de automóviles. Al reemplazar su enfoque basado en hojas de cálculo y cargas manuales a SAP con pronósticos estadísticos de demanda y stock de seguridad de SmartForecasts, pudieron reducir significativamente los pedidos pendientes y las ventas perdidas, con tasas de cumplimiento que mejoraron de 93% a 96% en solo tres meses. La clave de su éxito fue aprovechar el método patentado de Smart para pronosticar la demanda intermitente: el método de arranque "Smart-Willemain" generó estimaciones precisas de la demanda acumulada durante el tiempo de entrega que ayudó a garantizar una mejor visibilidad de las posibles demandas.

    Conexión de pronósticos al plan de inventario: Los sistemas de planificación avanzados respaldan la gestión de inventario basada en pronósticos, que es un enfoque proactivo que se basa en pronósticos y simulaciones de demanda para predecir posibles resultados y sus probabilidades asociadas. Estos datos se utilizan para determinar los niveles óptimos de inventario. La previsión basada en escenarios o probabilística contrasta con la naturaleza más reactiva de los métodos basados en hojas de cálculo. Un cliente desde hace mucho tiempo en el negocio de las telas, anteriormente tuvo que lidiar con excesos y desabastecimientos debido a la demanda intermitente de miles de SKU. No tenían forma de saber cuáles eran sus riesgos de desabastecimiento y, por lo tanto, no podían modificar proactivamente las políticas para mitigar el riesgo más que hacer suposiciones muy generales que tendían a generar un exceso de existencias. Adoptaron el software de planificación de inventario y demanda de Smart Software para generar simulaciones de demanda que identificaron valores mínimos disponibles y cantidades de pedido óptimos, manteniendo la disponibilidad del producto para envío inmediato, destacando las ventajas de un enfoque de gestión de inventario basado en pronósticos.

    Mejor colaboración:  Compartir previsiones con proveedores clave ayuda a garantizar el suministro. Kratos Space, parte de Kratos Defense & Security Solutions, Inc., aprovechó los pronósticos inteligentes para brindar a sus fabricantes por contrato mejores conocimientos sobre la demanda futura. Utilizaron los pronósticos para asumir compromisos sobre compras futuras que permitieron al CM reducir los costos de materiales y los plazos de entrega de los sistemas diseñados bajo pedido. Esta colaboración demuestra cómo las técnicas avanzadas de pronóstico pueden conducir a una colaboración significativa en la cadena de suministro que genera eficiencias y ahorros de costos para ambas partes.


    Lo simple es bueno, excepto cuando no lo es

    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.

    ​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.