Día a día nos enfrentamos a la incertidumbre del mañana y, aunque tratemos de anticipar los acontecimientos que nos deparará el futuro, cercano o lejano, en múltiples ocasiones nuestras aproximaciones no resultan ser tan acertadas. Específicamente, en el contexto empresarial, la incapacidad de predecir la demanda de cierto bien o servicio siempre está latente, surgiendo preguntas como: ¿Será este un buen mes en ventas para la compañía? ¿Habrá disponibilidad en los inventarios en caso de que la demanda supere nuestras expectativas? ¿Qué espacios podrían ser óptimos para el mantenimiento de mis activos? Todos estos cuestionamientos nos llevan a realizar una serie de suposiciones para poder planificar y optimizar la toma de decisiones.
En este contexto, el pronóstico de la demanda de cualquier producto juega un papel fundamental, ya que nos permite realizar previsiones que contribuyen a la planificación y organización de una compañía.
Por ejemplo, si tenemos un restaurante de hamburguesas, nos gustaría saber cuántas hamburguesas, y de qué tipo, vamos a vender cada mes, cada día e incluso cada hora. Esto podría optimizar aspectos como la cantidad de personal operativo en cada franja horaria, la identificación de horas o días de baja demanda en los que no sea rentable abrir el restaurante, o la evaluación de comportamientos estacionales que influyan en las ventas. Así, podríamos anticiparnos a épocas de alta demanda para garantizar los recursos necesarios o identificar periodos óptimos para realizar mantenimientos de equipos como planchas y neveras, evitando afectar la producción de hamburguesas.
Métodos de pronóstico de la demanda
Actualmente, existen múltiples estrategias para predecir la demanda, desde enfoques cualitativos, útiles al abrir un nuevo mercado o lanzar un nuevo producto, hasta alternativas puramente cuantitativas para escenarios con suficientes datos históricos sobre la venta del bien o servicio. En este último enfoque nos centraremos, específicamente, en el uso de técnicas de Inteligencia Artificial.
La implementación de Machine Learning para el pronóstico de la demanda ha cobrado relevancia, ya que permite extraer patrones del mercado de manera objetiva, identificar tendencias, factores estacionales y minimizar el ruido en los datos causado por factores externos extraordinarios.
Técnicas de Inteligencia Artificial para el pronóstico de la demanda
Series de tiempo
Estas técnicas consisten en analizar una secuencia de datos históricos de la demanda recopilados durante un periodo prolongado y con una periodicidad determinada. Su objetivo es identificar patrones y comportamientos característicos mediante análisis estadísticos. Algoritmos como el X-11 descomponen la serie de observaciones en elementos estacionales, tendencias e irregularidades para realizar predicciones más precisas.
Algoritmos de clasificación y regresión
Algunos de los más reconocidos incluyen:
- Random Forest: Conjunto de árboles de decisión independientes que llegan a un consenso sobre el comportamiento de la demanda comparando valores de entrada con referencias determinadas por cada árbol.
- Gradient Boosting: Similar a Random Forest, pero con árboles de decisión secuenciales, donde cada nuevo árbol corrige los errores del anterior.
- Support Vector Machine (SVM): Algoritmo que utiliza clasificación o regresión para modelar el comportamiento de la demanda sin emplear árboles de decisión.
Redes neuronales
El auge de la Inteligencia Artificial ha sido impulsado, en parte, por el desarrollo de redes neuronales artificiales, que emulan el funcionamiento del cerebro humano en la toma de decisiones.
En términos generales, una red neuronal artificial consta de:
- Una capa de entrada con características numéricas que afectan la demanda, como precio de insumos, precio de la competencia, satisfacción del cliente, época del año o día de la semana.
- Capas ocultas que procesan estas características asignándoles pesos y aplicando funciones de activación.
- Una capa de salida con la predicción de la demanda.
El aprendizaje de una red neuronal se basa en encontrar la mejor configuración de pesos internos para ajustarse a los datos históricos. Existen diferentes tipos de redes especializadas según el problema:
- Redes neuronales recurrentes (RNN): Útiles para analizar datos secuenciales, permitiendo almacenar y recordar información clave para modelar eventos repetitivos que afectan la demanda.
- Redes neuronales convolucionales (CNN): Destacan en la extracción de patrones en los datos, estableciendo rutas de decisión robustas para predecir variaciones en las ventas.
Impacto en la gestión de inventarios
El uso de estas estrategias permite mejorar la gestión de inventarios en varios aspectos:
Reducción de costos
La predicción de la demanda ayuda a identificar productos obsoletos que no es necesario adquirir o que deben venderse antes de perder su valor comercial. Además, permite reducir el espacio de almacenamiento y los costos asociados.
Disponibilidad de productos
Una proyección precisa de ventas permite anticiparse a cambios en la demanda y evitar problemas de escasez o sobrestock. Por ejemplo, si se prevé un aumento en la demanda eléctrica en Medellín en diciembre debido a la instalación de alumbrados, las entidades prestadoras pueden prepararse para evitar sobrecargas y apagones.
Optimización del flujo de caja
Pronosticar la demanda mejora la planificación de compras y reduce el capital inmovilizado en inventarios, permitiendo inversiones estratégicas que maximicen la rentabilidad y optimicen el flujo de caja.
El pronóstico de la demanda no solo optimiza procesos y rentabilidades en la gestión de inventarios, sino que también abre nuevas oportunidades en una sociedad cada vez más impulsada por la tecnología y la innovación. La Inteligencia Artificial continúa expandiendo su alcance, desarrollando estrategias avanzadas para mejorar la toma de decisiones en la planificación y operación de empresas.
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Autor: Ingeniero Mecánico y Matemático con énfasis en la construcción de soluciones numéricas de fenómenos mecánicos descritos a partir de modelos complejos. Gran interés en el desarrollo de nuevas herramientas computacionales y numéricas para la solución de problemas del día a día, así como la implementación de estrategias de Aprendizaje Automático.
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