Equilibrar la precisión de los pronósticos con la administración del inventario es cada día más difícil. Los enfoques tradicionales suelen dividir a departamentos como ventas, marketing y producción. Esto dificulta llegar a un acuerdo. También puede hacer que se pierdan oportunidades y que las prioridades entren en conflicto.
Afortunadamente, esto está empezando a cambiar. La inteligencia artificial (IA) y las herramientas de IA generativa de rápido desarrollo proporcionan información compleja, en tiempo real y en profundidad, específica para la administración de la cadena de suministro. Además, la detección de la demanda basada en IA permite a las empresas combinar datos dispersos, lo que es esencial para mejorar la precisión de los pronósticos.
Pasar de lo que pasó a lo que pasará.
En el pasado, los planificadores de la cadena de suministro recurrían a múltiples métodos de pronóstico adaptados a diferentes productos o fases del ciclo de vida del producto. Estos métodos aprovechaban los datos históricos disponibles y el conocimiento del mercado, al tiempo que combinaban las mejores características de varios modelos para mantener la máxima precisión. Este enfoque requería agilidad, ya que los planificadores cambiaban regularmente de métodos y modelos para hacer frente a las condiciones cambiantes.
En la actualidad, la atención se está desplazando de la cantidad de modelos de pronóstico a su aplicación efectiva. Los nuevos modelos de demanda, como la modelización por conjuntos, el pronóstico basado en los impulsores y la detección de la demanda, crean proyecciones explicables.
Estos enfoques ayudan a las empresas a mejorar la planificación a corto, medio y largo plazo. También ayudan a los planificadores a identificar y comprender patrones inusuales. Aprovechando estos avances, las empresas pueden mejorar la capacidad de aprendizaje y adaptación de sus sistemas.
Soluciones de IA para la planificación compleja de la demanda
Para los profesionales de la cadena de suministro, la administración de la demanda implica el análisis de múltiples señales procedentes de diversas fuentes. Los modelos estadísticos tradicionales suelen tener dificultades para captar los matices de los patrones de pedidos o el contexto que hay detrás de los grandes pedidos.
Para cerrar esta brecha, la detección de la demanda utiliza la IA para analizar e interpretar datos en tres niveles críticos:
Tendencias macroeconómicas: Factores como la inflación o los cambios normativos que influyen en la demanda a largo plazo.
Comportamiento del cliente: La información en tiempo real sobre pedidos de clientes, niveles de inventario y canales de distribución clarifica la demanda a corto plazo.
Eventos operativos: Los cambios de precios, las acciones de la competencia y las promociones determinan la demanda a medio plazo.
Por ejemplo, la detección de la demanda es especialmente provechosa para sectores como el de las ciencias de la vida. Ayuda a comprender señales como las tendencias de consumo de hospitales o pacientes, al tiempo que tiene en cuenta normativas estrictas. Al convertir los datos sin procesar en información práctica, los planificadores adquieren la agilidad y el conocimiento preciso necesarios para anticipar los niveles de existencias, mitigar el desabastecimiento y optimizar el inventario.
Los avances de la IA en la detección de la demanda aportan varias ventajas, entre ellas:
Pronósticos validados: En lugar de sustituir a los pronósticos consensuados, la detección de la demanda los confirma y perfecciona utilizando datos posteriores. Así se reducen los porcentajes de error y se crea información útil para la toma de decisiones a corto plazo.
Mayor capacidad de respuesta: Con actualizaciones frecuentes, como pronósticos granulares semanales, las empresas pueden responder rápidamente a los cambios en la demanda de los clientes o las condiciones del mercado.
Agilización de las operaciones: La detección automatizada de la demanda, que utiliza IA para interpretar y responder a las señales de demanda automáticamente, permite una mejor alineación entre los departamentos, reduciendo la dependencia de procesos manuales propensos a errores y mejorando la eficiencia.
Mayor confianza: Al ofrecer pronósticos explicables, la detección de la demanda fomenta la confianza entre las partes interesadas y garantiza la confianza en las proyecciones de la cadena de suministro.
La detección de la demanda conecta los pedidos de los clientes, los niveles de existencias y los datos de distribución con el proceso de planificación. Se trata de comprender lo que está ocurriendo ahora y predecir lo que ocurrirá después para que su cadena de suministro pueda responder con mayor eficacia.
Guía de la IA para la detección de la demanda
Para aprovechar plenamente las ventajas de la detección de la demanda, las empresas deben adoptar un enfoque estratégico de la implementación. Esto implica adoptar las herramientas adecuadas y perfeccionar la forma en que se utilizan estas herramientas para apoyar las necesidades empresariales dinámicas.
Los pasos clave incluyen:
1. Integre las soluciones de IA cuidadosamente: Elija herramientas de IA que se ajusten a las necesidades del sector, como actualizaciones frecuentes para productos perecederos o información personalizada para productos con ciclos de vida largos. La detección de la demanda conecta los pedidos de los clientes, los niveles de existencias y los datos de distribución con su proceso de planificación.
2. Distinguir y aplicar las señales con eficacia: Las tendencias macroeconómicas son buenas para los pronósticos de referencia. Las señales a corto plazo, como los pedidos de los clientes o los niveles de existencias, funcionan mejor para la detección semanal de la demanda. Asegurarse de que estas percepciones se utilizan en el momento adecuado evita que el sistema pierda su poder predictivo debido a datos desajustados.
3. Romper silos: Históricamente, los silos funcionales han dominado la administración de la cadena de suministro, con ventas, marketing y operaciones a menudo adoptando enfoques desconectados para la planificación de la demanda. La detección de la demanda mediante IA ofrece la oportunidad de unificar estas perspectivas creando una única fuente de verdad que proporciona pronósticos consensuados y explica las razones que los sustentan.
4. Utilizar análisis predictivos: Utilice herramientas de IA en la cadena de suministro para ayudar a los planificadores a predecir los cambios a corto plazo con mayor precisión. De este modo, los equipos de la cadena de suministro pueden adaptarse a las fluctuaciones provocadas por eventos promocionales, cambios en el mercado o aumentos repentinos de los pedidos de los clientes. La detección de la demanda no solo afina los pronósticos, sino que los valida.
5. Optimizar los periodos de congelación: Identificar las áreas de la cadena de suministro, como el empaquetado y la distribución, que pueden beneficiarse de ajustes a corto plazo. Comprender estas limitaciones permite a las organizaciones maximizar la utilidad de la detección de la demanda sin interrumpir los procesos establecidos.
6. Automatice la administración de excepciones: Utilice la detección de la demanda para identificar anomalías y activar alertas para una acción inmediata, ayudando a los planificadores a recalibrar rápidamente para evitar interrupciones.
Surge un nuevo nivel de flexibilidad en la cadena de suministro
A medida que aumenta la complejidad de la cadena de suministro, la adopción de la detección de la demanda basada en IA se convierte en una necesidad más que en un lujo. Al adoptar la detección de la demanda basada en IA, las empresas pueden ir más allá de las limitaciones de los enfoques fragmentados y tradicionales, y liberar todo el potencial de sus cadenas de suministro.
La planificación no es sólo una función de la cadena de suministro, Es una función de toda la organización. Al comprender mejor la voz del cliente, las empresas pueden alinearse más eficazmente y alcanzar sus mejoras de desempeño clave con mayor agilidad.
Para los planificadores de la demanda y los administradores de la cadena de suministro, la IA marca el comienzo de una nueva era, una que les da la confianza y el control necesarios para superar las complejidades de las cadenas de suministro modernas.
Комментарии