Cómo la inteligencia artificial mejora la predicción de la demanda en supply chain

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La IA está revolucionando la gestión de la cadena de suministro, empezando por el pronóstico de la demanda.

Contar con una cadena de suministro bien gestionada es crucial para asegurar la rentabilidad y competitividad de las empresas en el mercado actual. Sin embargo, la complejidad de los distintos elementos que componen el supply chain puede representar un desafío significativo.

Ponemos el cliente al centro de las operaciones y su satisfacción está muy relacionada con una cadena de suministro eficiente. Los clientes quieren tener sus productos cuando los necesitan y en las cantidades que los necesitan. El gran reto para las empresas es anticipar y optimizar estos factores.

Este concepto se resume en una palabra: demanda. Hasta ahora, no hemos dicho nada nuevo, ya que todos conocemos el término. Sin embargo, lo que no todos dominan es cómo predecir las ventas con alta precisión.

El pronóstico de la demanda: un reto empresarial

Predecir correctamente las ventas futuras incrementa la satisfacción del cliente por diferentes razones. La primera y más evidente es que si conocemos bien qué y cuando nos van a comprar nuestros clientes, podemos entregarle el producto o servicio cuando lo necesita, cumpliendo con sus expectativas. Otras razones, iguales de importantes, son que, con una buena previsión de la demanda, somos capaces de optimizar los inventarios, mejorar la productividad y eficiencia operativa (planificando correctamente la producción) y minimizar los costes. Así que finalmente, terminamos siendo más rentables. Parece que no solo hacemos el cliente feliz 😊

Pero se trata de un reto complejo la predicción…

Cada incremento en la precisión de la predicción de la demanda tiene un impacto importante en los ratios financieros de nuestra empresa. Sin embargo, incrementar esta precisión no es una tarea sencilla.

Tradicionalmente, en los mejores de los casos se utilizan métodos estadísticos y matemáticos para abordar este reto. Sin embargo, con el aumentar de la complejidad de las dinámicas de mercado y el aumentar de la información disponible esta tarea se vuelve siempre más compleja y menos efectiva.

Gracias al avance tecnológico y la transformación digital, la inteligencia artificial permite mejorar significativamente la precisión en la predicción de la demanda.

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

Desafortunadamente, ChatGPT no es la mejor opción para estos retos. Es importante reconocer que este tipo de desafíos se abordan mejor mediante otra rama de la inteligencia artificial: el aprendizaje automático (machine learning).

Existen varios tipos de algoritmos y metodologías que ensamblados correctamente son muy potentes para pronosticar la demanda en la cadena de suministro.

Algunos ejemplos son :

  • Redes neuronales recurrentes (RNN, LSTM)
  • Modelos basados en árboles (XGBoost, Random Forest)
  • Regresiones avanzadas y técnicas de clustering

¿Qué pueden llegar a hacer estos algoritmos? ¿Y por que son mejores que las metodologías tradicionales?

Los modelos de machine learning superan las metodologías tradicionales porque pueden identificar patrones ocultos en los datos, considerar una cantidad muy elevada de variables y adaptarse dinámicamente a cambios en la demanda. Algunos ejemplos concretos de lo que pueden predecir incluyen:

  • Predicción granular por producto, cliente o punto de venta: En lugar de estimar la demanda total, pueden prever cuántas unidades de un producto específico se venderán en cada tienda o a cada cliente.
  • Expansión y optimización del portafolio: Permiten prever cuánto se venderá de un nuevo producto en el mercado. Además, ayudan a ampliar la cartera de productos para clientes que aún no compran todo lo que podrían necesitar.
  • Impacto de factores externos: Incorporan variables como estacionalidad, promociones, clima, tendencias del mercado, festividades y hasta eventos imprevistos.
  • Automatización de la actualización de pronósticos: Los modelos se ajustan automáticamente a nuevos datos sin intervención manual, algo que los métodos tradicionales no hacen con facilidad.

Profundizamos sobre los beneficios

Adoptar inteligencia artificial para la predicción de la demanda trae múltiples ventajas:

  • Optimización del inventario: Reduce los costos asociados con exceso de stock o faltantes, garantizando la disponibilidad de productos sin excedentes.
  • Mejor planificación de la producción: Conociendo la demanda con mayor precisión, se pueden optimizar los recursos y la capacidad de producción.
  • Reducción de desperdicios: Especialmente en sectores como el alimentario, donde el exceso de inventario puede generar pérdidas.
  • Mayor satisfacción del cliente: Al mejorar la disponibilidad de productos en el momento y lugar adecuados, se fortalecen las relaciones con los clientes.
  • Resiliencia ante cambios en el mercado: Permite reaccionar rápidamente ante tendencias emergentes o eventos inesperados.

Casos de éxito

  • Amazon: La compañía utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de ventas, patrones de compra de clientes y factores externos, con el fin de predecir la demanda futura. Esto le permite optimizar sus niveles de inventario y garantizar la disponibilidad de productos, mejorando la eficiencia en sus operaciones logísticas.
  • Inditex: El grupo textil español emplea algoritmos de inteligencia artificial para predecir tendencias de moda y ajustar su producción en función de la demanda. Esta estrategia reduce el desperdicio y aumenta la eficiencia, permitiendo una rápida adaptación a las preferencias cambiantes de los consumidores.
  • Cencosud: Este importante minorista latinoamericano ha adoptado la inteligencia artificial para prever la demanda, mejorar la logística y optimizar la gestión de inventarios. Al automatizar tareas y analizar grandes volúmenes de datos, Cencosud ha acelerado los tiempos de entrega y aumentado la satisfacción del cliente.

Conclusiones

Emplear técnicas avanzadas para predecir la demanda hoy en día no es un elemento diferenciador sino una necesidad. En todos los sectores, estos modelos están transformando la forma de operar, generando beneficios concretos y medibles para las empresas que los adoptan.

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