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CÓMO LA PREDICCIÓN IMPULSADA POR IA PUEDE AUTOMATIZAR LA PLANIFICACIÓN DE LA DEMANDA


PARA MEJORAR SU PLANIFICACIÓN DE LA DEMANDA, ACTUALICE SUS PRONÓSTICOS Y OPTIMICE SU CADENA DE SUMINISTRO

Las organizaciones de diferentes industrias parecen apuntar a la optimización de la cadena de suministro, que es claramente un objetivo comprensible. Con Covid19 y las consiguientes interrupciones de la cadena de suministro, así como otros factores externos, la planificación de la misma se ha convertido en una tarea simplemente imposible para algunos. Como resultado, los líderes empresariales buscan tecnologías más avanzadas, especialmente en términos de planificación de la demanda.


En pocas palabras, se trata de la previsión de la demanda. Es un enfoque piramidal en el que se pronostica la misma para planificar mejor el despliegue de recursos de acuerdo con el pronóstico. Eso significa, por ejemplo, la adquisición de productos y/o materias primas, es decir, cuánto y cuándo; la gestión de inventario, no tener demasiado efectivo inmovilizado en stock, y tampoco tener muy poco corriendo el riesgo de desabastecimiento; significa planificación de la producción, donde esta se programa de acuerdo con las entregas esperadas, etc.


Obviamente, todos esos desafíos operativos dependen del pronóstico de la demanda. O, lo que es más importante, la precisión de la previsión de la demanda. Y es la falta de precisión lo que se interpone en el camino de la una planificación automatizada.


Según una encuesta reciente de McKinsey, el 73 % de los encuestados afirma que las funciones de su cadena de suministro se basan en hojas de cálculo. Aunque es un número sorprendentemente alto teniendo en cuenta la tecnología disponible, las razones suelen ser bastante simples. El software de gestión de la cadena de suministro que existe ofrece pronósticos de demanda muy poco confiables, lo que siempre coloca a los encargados de la planificación en una posición en la que tienen que mirar los números en hojas de cálculo, donde el enfoque más común es mirar las ventas al mismo tiempo. año y/o la evolución de las ventas en los últimos meses. Se llama estimación a través de conjeturas y es uno de los factores más importantes detrás de la ineficiencia de la cadena de suministro, ya que carece de precisión.


Y eso es precisamente lo que se analiza aquí; las empresas no pueden automatizar la planificación de la demanda si sus pronósticos de demanda carecen de precisión.


“La optimización de la cadena de suministro depende de la precisión y la automatización”

Es fácil argumentar que la optimización de la cadena de suministro depende de la precisión y la automatización, pero ciertamente va de la mano: no se puede automatizar sin precisión. Y la tecnología impulsada por IA está abriendo la posibilidad de que las organizaciones lleguen allí.


La planificación de la demanda es una tarea difícil, ya que la demanda rara vez es constante y los factores externos (fuera de nuestro control) tienen un gran impacto en la eficacia de la cadena de suministro. Cuando las organizaciones adoptan modelos de pronóstico automatizados impulsados ​​por el aprendizaje automático, los sistemas pueden evaluar rápidamente millones de puntos de datos, tanto internos como externos, para descubrir los impulsores de los cambios en la demanda, un aspecto crítico al automatizar el proceso.


Por ejemplo, un fabricante europeo se quedó sin ciertas materias primas en una de sus plantas y se enfrentó a la decisión de cerrar toda la línea de producción, o fabricar otros productos en su lugar, y entonces, ¿cuáles? Los pronósticos de demanda precisos ayudaron a los planificadores a programar la producción de otros productos y los prepararon cuando la demanda se duplicó con creces en varias categorías. Como esto sucedió durante los bloqueos severos de Covid en un momento de grandes incertidumbres, los planificadores habían estado operando en la oscuridad si no fuera por las tecnologías de pronóstico superiores impulsadas por IA que tuvieron en cuenta las medidas de Covid impuestas por el gobierno, las interrupciones de la cadena de suministro y los cambios en pedir.


La mejor manera de explicar la importancia de la precisión es imaginar los extremos. Si uno pudiera pronosticar con un 100 % de precisión (lo que obviamente no es posible), entonces toda la planificación de la cadena de suministro podría ser 100 % precisa; es decir, la cantidad exacta adquirida en el momento justo; inventario optimizado; cronogramas de producción optimizados; distribución de exactamente la cantidad correcta en el momento exacto y cero desperdicio. Pero como no se puede lograr una precisión del 100 %, todavía nos dice que una mayor precisión reducirá el desperdicio, y cuanto mayor sea la precisión, mayor será el ahorro.


Los nuevos métodos de pronóstico impulsados ​​por IA simplemente están cambiando las reglas del juego y abriendo enormes posibilidades para la automatización dentro de la planificación de la demanda.




 


Sumo Analytics es pionero en innovación y desarrollos de tecnología de pronóstico avanzado basado en IA y ofrece niveles de precisión sin precedentes. Puede parecer desalentador, pero modernizar los sistemas de planificación de la demanda es fácil siempre que se tenga un enfoque correcto. Los beneficios potenciales son significativos: optimización de los procesos de planificación y automatización, sistemas que se adaptan a las necesidades de la organización y, en última instancia, un proceso de planificación de la demanda más eficiente y resistente.



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