En el competitivo mundo empresarial actual, la gestión eficiente de inventarios se ha convertido en un factor clave para el éxito de cualquier empresa. En este artículo, exploraremos cómo la inteligencia artificial (IA) puede revolucionar la predicción de la demanda y ofrecer soluciones innovadoras para evitar problemas como el sobre stock y brindar un pronóstico de las ventas con más precisión.
El desafío de la IA en el pronóstico de ventas
Uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas es el sobre stock, que puede resultar en pérdidas significativas. Por otro lado, la falta de inventario puede traducirse en oportunidades de venta perdidas. La pregunta es: ¿cómo encontrar el equilibrio perfecto?
Ya debes conocer los problemas del sobre stock, pero acá te menciono los principales:
- Costos de almacenamiento elevado, que afectan la liquidez
- La posibilidad de la obsolescencia del inventario
- Necesidad de realizar ventas a precios más bajos, reduciendo márgenes.
- Complicaciones en la planificación
- Uso ineficiente de materiales, energía y tiempo de producción.
Y para la falta de inventario tenemos:
- Pérdida de ventas
- Insatisfacción del cliente con su respectiva pérdida de cuota de mercado
- Costos de producción ineficientes y costos de pedido más altos
Predicción de Demanda con AI como una alternativa real
En el corazón de la gestión de inventarios se encuentra la capacidad de prever la demanda de los productos. En este contexto, la palabra clave que nos guiará a lo largo del artículo es “Predicción de Demanda con AI”. Esta tecnología ha demostrado ser un catalizador fundamental para optimizar los niveles de inventario y mejorar la eficiencia operativa de las empresas. Es posible llegar a precisiones entre el 85% y el 92% con este método de pronóstico ¿Cuál es tu precisión en el pronóstico de la demanda?
Planeación dirigida por la demanda
DDMRP (Demand-Driven Material Requirements Planning) es una metodología de planificación de la cadena de suministro que se centra en sincronizar el flujo de materiales con la demanda real del mercado. A diferencia de los enfoques tradicionales basados en proyecciones, DDMRP utiliza señales de demanda y niveles de inventario estratégicamente ubicados para tomar decisiones de reabastecimiento más ágiles y precisas. Su objetivo es mejorar la capacidad de respuesta, reducir los niveles de inventario y aumentar la eficiencia en la cadena de suministro.
Algunas posibles desventajas de DDMRP (Demand-Driven Material Requirements Planning) incluyen su implementación compleja, la necesidad de datos precisos, la adaptabilidad del personal, los costos iniciales, la dependencia de la calidad de la señal de demanda, su idoneidad variable para diferentes sectores, y la necesidad de un compromiso a largo plazo. Aunque DDMRP ofrece beneficios significativos, estas consideraciones deben evaluarse cuidadosamente en el contexto específico de cada empresa antes de su adopción.
Hasta el momento, Demand-Driven Material Requirements Planning (DDMRP) representa una de las mejores alternativas, ya que ofrece beneficios clave, como una mayor capacidad de respuesta a la demanda real, reducción de niveles de inventario, optimización de procesos, menor dependencia de pronósticos precisos, mejora en el rendimiento financiero, mayor visibilidad y transparencia en la cadena de suministro, mayor adaptabilidad y reducción de costos operativos. Estos aspectos hacen que DDMRP sea atractivo para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y adaptarse eficazmente a cambios en la demanda y en el entorno empresarial.
Es importante mencionar que lo sigue en metodologías es cadena de abastecimiento adaptativa dirigida por la demanda, la cual puede integrar conocimiento de expertos, AI y DDMRP.
Implementación de AI en las empresas
La gestión de inventarios puede ser un desafío, pero la tecnología está aquí para facilitarla. La Predicción de Demanda con AI es la herramienta clave que las empresas modernas necesitan para anticipar las fluctuaciones en la demanda del mercado y que se complementa con metodologías como la DDMRP.
El proceso de pronóstico de la demanda mediante inteligencia artificial implica la recopilación y preprocesamiento de datos, la selección y entrenamiento de diversos algoritmos (como regresión, series temporales, redes neuronales), la división de datos para entrenamiento y prueba, y la aplicación de técnicas de ensamblado para combinar las predicciones de múltiples modelos. Se ajustan hiperparámetros para optimizar el rendimiento y, finalmente, se realiza el pronóstico de la demanda utilizando la información histórica y nueva. La evaluación del rendimiento se realiza mediante métricas específicas para medir la precisión de los pronósticos. Este enfoque aprovecha la diversidad de modelos y el poder del ensamblado para mejorar la calidad de los pronósticos.
La buena noticia es no tienes que hacer todo esto, existen soluciones preconstruidas que te permiten acceder a los beneficios del pronóstico de la demanda con AI. En IAC podemos ayudarte con eso.
Los pronósticos de demanda con inteligencia artificial (IA) ofrecen varios beneficios que pueden ser clave para mejorar la gestión y eficiencia de la cadena de suministro.
Beneficios de la AI en tu empresa
Algunos de estos beneficios incluyen:
- Mayor Precisión: La IA puede analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y aprender patrones complejos, lo que lleva a pronósticos más precisos en comparación con métodos tradicionales.
- Adaptabilidad: Los modelos de IA son capaces de adaptarse a cambios en los patrones de demanda de manera más rápida y eficaz que los métodos estáticos, permitiendo una respuesta más ágil a las variaciones del mercado.
- Manejo de Datos Complejos: La IA puede manejar datos complejos y no lineales, como la interacción entre diversas variables, facilitando la captura de relaciones más sutiles en el comportamiento de la demanda.
- Automatización Eficiente: La automatización de los procesos de pronóstico con IA permite liberar tiempo y recursos humanos para tareas más estratégicas, al tiempo que mejora la eficiencia y reduce posibles errores humanos.
- Mejora Continua: Los modelos de IA pueden aprender y adaptarse continuamente a medida que se obtienen nuevos datos, permitiendo una mejora constante en la precisión de los pronósticos a lo largo del tiempo.
- Gestión de Inventarios Optimizada: Pronósticos más precisos contribuyen a una gestión de inventarios más eficiente, evitando la acumulación innecesaria de existencias y reduciendo los costos asociados.
- Reducción de Pérdidas y Excesos de Inventario: La capacidad de prever con mayor exactitud la demanda ayuda a evitar situaciones de exceso de inventario o escasez, reduciendo las pérdidas asociadas a la obsolescencia o la falta de productos.
- Mejora en la Planificación Estratégica: Los pronósticos precisos permiten una planificación estratégica más efectiva, facilitando la toma de decisiones sobre producción, distribución y estrategias de mercado.
- Mejor Experiencia del Cliente: La capacidad para prever y satisfacer la demanda de manera eficiente contribuye a una mejor experiencia del cliente al garantizar la disponibilidad de productos cuando se necesitan.
- Competitividad: La implementación exitosa de pronósticos de demanda con IA puede conferir una ventaja competitiva al permitir a las empresas adaptarse rápidamente a las dinámicas del mercado y superar a la competencia.
Desde la práctica los beneficios más potentes que encuentro son la precisión en el pronóstico y algunos en los que nos enfocamos en IAC: Gobernanza y Colaboración.
Gobernanza: Ofrece beneficios clave, incluyendo la consistencia y calidad de los datos, seguridad de la información, integración y estandarización eficientes, conformidad regulatoria, trazabilidad de datos, mejora en la toma de decisiones, eficiencia operativa, alineación estratégica, y adaptabilidad y escalabilidad. Estos beneficios aseguran la confiabilidad y la integridad de la información compartida entre los socios de la cadena de suministro, contribuyendo a la eficacia y éxito del proceso colaborativo.
Colaboración (Demanda colaborada): Implica una comunicación abierta y transparente, intercambio de datos en tiempo real, colaboración en pronósticos, planificación conjunta, visibilidad de inventarios, uso de herramientas tecnológicas, gestión de eventos y excepciones, evaluación continua del desempeño, flexibilidad y adaptabilidad, y un compromiso a largo plazo entre todos los socios de la cadena de suministro. Este enfoque busca optimizar la eficiencia y la respuesta a la demanda a través de la colaboración estrecha y la coordinación efectiva entre los diferentes actores de la cadena.
La predicción de demanda con AI se presenta como la llave maestra para una gestión de inventarios eficiente. Evita el sobre stock, minimiza las pérdidas en ventas y optimiza tus recursos con enfoques en el método DDMRP. El futuro de la gestión de inventarios es inteligente, adaptable y basado en datos.
¿Estás listo para dar el paso hacia una gestión de inventarios más eficiente? Te invitamos a aprovechar nuestros servicios de Predicción de Demanda con AI. No dejes que el sobre stock o las pérdidas en ventas afecten tu negocio. ¡Optimiza con inteligencia artificial y construye un futuro exitoso!
Sobre el autor: Luis G Ocampo ha participado en proyectos con tecnologías IBM, Microsoft, Uipath, y PTC, ya sea desde su desarrollo comercial, estructuración o implementación. Haciendo que diferentes compañías de Latinoamérica transformen su modelo de negocio y sean más rentables. Además, está convencido de que un buen manejo de la AI y la automatización de procesos digitales pueden potenciar a las personas y los negocios, generando un futuro sostenible.
