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 el análisis de regresión, una técnica de modelado estadístico especializada para identificar y aprovechar los indicadores principales para lograr pronósticos más precisos. El análisis de regresión es un procedimiento estadístico para estimar la relación entre una variable de respuesta y una o más variables predictoras. Los inicios de viviendas, por ejemplo, podrían ser un buen indicador adelantado de la demanda de revestimiento vinílico. Tom explica cómo y cuándo usar el análisis de regresión y trabaja a través de un ejemplo práctico.
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12 Causes of Overstocking and Practical Solutions
Managing inventory effectively is critical for maintaining a healthy balance sheet and ensuring that resources are optimally allocated. Here is an in-depth exploration of the main causes of overstocking, their implications, and possible solutions.
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Preguntas frecuentes: Cómo dominar la IP&O inteligente para una mejor gestión del inventario.
Una gestión eficaz de la cadena de suministro y del inventario es esencial para lograr la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Este blog ofrece respuestas claras y concisas a algunas preguntas básicas y otras preguntas comunes de nuestros clientes de Smart IP&O, ofreciendo información práctica para superar los desafíos típicos y mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Centrándonos en estas áreas clave, lo ayudamos a transformar problemas complejos de inventario en acciones estratégicas y manejables que reducen los costos y mejoran el rendimiento general con Smart IP&O.
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Innovando en el mercado de repuestos OEM con optimización de inventario impulsada por IA
El sector de posventa ofrece a los fabricantes de equipos originales una ventaja decisiva al ofrecer un flujo de ingresos constante y fomentar la lealtad del cliente mediante la entrega confiable y oportuna de piezas de repuesto. Sin embargo, la gestión del inventario y la previsión de la demanda en el mercado de posventa está plagada de desafíos, incluidos patrones de demanda impredecibles, amplias gamas de productos y la necesidad de entregas rápidas. Los métodos tradicionales a menudo no son suficientes debido a la complejidad y variabilidad de la demanda en el mercado de posventa. Las últimas tecnologías pueden analizar grandes conjuntos de datos para predecir la demanda futura con mayor precisión y optimizar los niveles de inventario, lo que conduce a un mejor servicio y menores costos.