Aumentar la potencia de la predicción de la demanda con el pronóstico de conjunto
En el ámbito de la predicción de la demanda, la precisión es esencial. Las predicciones precisas no sólo garantizan una administración óptima del inventario, sino que también permiten tomar mejores decisiones en diversos sectores, como la venta al por menor, la fabricación y la administración de la cadena de suministro. La modelación por conjuntos surge en la búsqueda de la precisión como una potente técnica que supera a los modelos de torneo tradicionales y a los métodos de pronóstico de series de tiempo. En este artículo, profundizamos en las ventajas de emplear la modelación por conjuntos para las predicciones de la demanda, apoyándonos en ejemplos y datos.
¿Qué es la Modelación Conjunta?
La modelación conjunta es una estrategia que combina varios modelos de predicción para crear un pronóstico único y más sólido. La idea fundamental que subyace a la modelación conjunta es que, al aprovechar los puntos fuertes de diversos modelos, se pueden mitigar los puntos débiles de los modelos individuales. En esencia, aprovecha el principio de la «sabiduría de la multitud», según el cual el conocimiento colectivo de múltiples modelos da lugar a una predicción más precisa y fiable.
Modelación por conjuntos frente a la predicción convencional de series de tiempo
Una de las principales ventajas de la modelación por conjuntos es su capacidad para aumentar significativamente la precisión de los pronósticos de demanda. Los métodos tradicionales de pronóstico de series de tiempo a menudo tienen dificultades para captar patrones y fluctuaciones complejas, lo que conduce a predicciones no óptimas. Al integrar varios modelos, las técnicas de conjunto pueden captar eficazmente distintos aspectos de los datos, lo que da lugar a pronósticos más estables y precisos.
Ejemplo: Consideremos una empresa minorista que experimenta picos repentinos de demanda durante las temporadas de vacaciones. Un único modelo de series temporales podría tener dificultades para predecir con exactitud estos patrones irregulares. Sin embargo, la combinación de modelos especializados en el análisis de estas anomalías permite realizar pronósticos mucho más precisos.
Reducción de sesgos y sobreajustes: La modelación por conjuntos protege por sí misma contra los sesgos y el sobreajuste, que son fallos comunes en la predicción convencional de series de tiempo. Los modelos individuales pueden estar sesgados hacia tendencias específicas presentes en los datos, lo que provoca inexactitud cuando se enfrentan a datos nuevos y desconocidos. Los conjuntos, en cambio, agregan los resultados de distintos modelos, lo que atenúa eficazmente esos sesgos y produce predicciones más adaptables a distintos escenarios. Ejemplo de datos: En un estudio comparativo entre modelos de series de tiempo individuales y técnicas de conjuntos, un conjunto de datos de ventas mensuales mostró que los métodos de conjuntos superaban sistemáticamente a los modelos individuales al minimizar tanto los sesgos como los errores de sobreajuste. DoorDash publicó recientemente resultados que mostraban que los modelos de conjunto eran un 10% más precisos que el modelo único de mejor ajuste. «El modelo de conjunto de agrupamiento logra menos sesgo que cualquier modelo de base único y podría incluso superar el promedio de modelos bayesianos.»
Solidez en situaciones impredecibles: Los mercados están a menudo sujetos a perturbaciones imprevisibles, como recesiones económicas, interrupciones de la cadena de suministro o crisis mundiales. La modelación de conjuntos brilla en tales contextos, ya que abarca una gama de modelos que han sido entrenados con diversos datos históricos. Por consiguiente, ante cambios repentinos, el conjunto puede recurrir a su amplia base de conocimientos para elaborar pronósticos más adaptables y sólidos. Por ejemplo, durante la pandemia de COVID-19, los patrones de demanda sufrieron cambios rápidos y sin precedentes. Las empresas que confiaban únicamente en las predicciones tradicionales de series de tiempo tuvieron dificultades para adaptarse. En cambio, las que utilizaban técnicas de conjunto, que abarcaban una comprensión más amplia de las fluctuaciones históricas, pudieron adaptar rápidamente sus estrategias a la nueva realidad.
Mejor tratamiento de la estacionalidad, las tendencias y la introducción de nuevos productos: Las series de tiempo a menudo presentan estacionalidad y tendencias que pueden confundir a los modelos de pronóstico individuales. La modelación por conjuntos destaca a la hora de descifrar estas complejidades mediante la integración de modelos capaces de comprender distintos grados de estacionalidad y tendencias. El resultado son pronósticos más ajustados a los matices del comportamiento de la demanda. Caso de éxito: Una empresa de bebidas se enfrentó al reto de predecir la demanda de una bebida de verano de duración limitada. El patrón de demanda presentaba una mezcla de estacionalidad diaria y semanal, lo que hacía que las predicciones precisas fueran un reto para los modelos individuales. Empleando técnicas de conjunto, la empresa logró pronósticos precisos que se ajustaban a las intrincadas fluctuaciones estacionales.
Técnicas de ensamblaje en acción
Bagging (Bootstrap Aggregating): El ensamblaje consiste en entrenar múltiples versiones del mismo modelo en diferentes subconjuntos de datos y, a continuación, promediar sus predicciones. Esta técnica reduce el impacto de los valores atípicos y el ruido aleatorio, mejorando la precisión global.
Potenciación (Boosting): El Boosting se centra en mejorar el rendimiento de un modelo débil mediante el entrenamiento iterativo de nuevos modelos que compensen sus puntos débiles. Las predicciones de estos modelos se combinan para crear una predicción más sólida.
Random Forest: "Un bosque aleatorio" reúne varios árboles de decisión para generar predicciones. Esta técnica es especialmente eficaz para captar relaciones complejas en los datos y es robusta frente al sobreajuste.
Apilamiento (Stacking): El stacking combina los resultados de varios modelos entrenando un «metamodelo» que aprende a ponderar mejor las aportaciones de cada modelo base. Esta técnica es altamente personalizable y se adapta bien a los matices de los datos.
En la búsqueda de pronósticos más precisos de la demanda, la modelación por conjuntos se perfila como una técnica revolucionaria. Al aprovechar el conocimiento colectivo de diversos modelos, los métodos de conjuntos ofrecen una mayor precisión, estabilidad y adaptabilidad en comparación con las predicciones tradicionales de series de tiempo.
A medida que los mercados siguen evolucionando y aumenta su complejidad, el modelado por conjuntos se erige como un aliado fiable en la búsqueda de pronósticos precisos de la demanda. Conozca las soluciones de pronósticos de demanda de Logility basadas en IA y cómo sus capacidades ofrecen un valor considerable a los diferentes departamentos de las organizaciones en el blog, Un día en la vida con DemandAI+: Qué significa realmente la colaboración asistida con IA.
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