Hoy en día la información, al igual que los datos, son muy valorados en el desarrollo y crecimiento de las empresas. Además de la información, un análisis detallado de ésta también es esencial. Las compañías en la actualidad, si no conocen el mercado y las tendencias, están perdidos.
La preparación y anticipación a las demandas del mercado es la clave para satisfacer al cliente, y de eso precisamente trata el análisis predictivo. Hoy revisamos más a fondo este tema y cómo puede ayudar a la logística de tu negocio.
El aprendizaje automático y el análisis predictivo
Con el aprendizaje automático es posible descubrir patrones, detectar referencias sustanciales y generar un conocimiento previo para dar una respuesta rápida. La automatización de los procedimientos logísticos, el creciente uso del comercio electrónico y la personalización de los servicios son parte de los avances del análisis predictivo.
La inteligencia artificial (IA) integrada a una cadena de suministro brinda información que se puede utilizar para optimizarla, gracias al aprendizaje automático. El objetivo es tener datos relevantes que generen decisiones, y que la máquina sugiere de forma automática y simultánea.
El intercambio de información se da en condiciones de acceso, velocidad, calidad y seguridad suficientes y la cooperación es activa, comprometida. Al llegar a este nivel, las organizaciones deben plantearse el introducir el análisis predictivo avanzado. Los resultados de esta decisión pueden verse reflejados en:
- Previsiones a largo plazo que permiten evaluar si los clientes seguirán necesitando el producto.
- Conocimiento sobre la estabilidad de los proveedores, permitiendo tomar decisiones para asegurar qué se dispone de los recursos críticos necesarios.
El análisis predictivo es crucial para atender las demandas del mercado, optimizar los procesos, mejorar la gestión de inventarios, de almacenes y rutas de envío, entre otros.
Aplicaciones del análisis predictivo
Algunos de los usos prácticos del análisis predictivo en una cadena de suministro son:
- Optimización en los inventarios.
- Mejoras en la producción para reducir costos.
- Identificar y resolver problemas.
- Analizar el rendimiento del servicio al cliente.
- Elaborar pronósticos más precisos.
Pero no sólo eso, sino que también hay muchas otras actividades que se pueden mejorar con la aportación del análisis predictivo dentro del ámbito de la cadena de suministro. Las cinco principales son:
1- Análisis de la demanda
Facilita el seguimiento contrastado del pronóstico con las ventas reales. Mejora la precisión de los pronósticos, la disponibilidad de productos en tienda y evita la pérdida de ventas. Se apoya en:
- Previsión de la demanda detallada a nivel de punto de venta.
- Análisis de la desviación de la previsión real frente al nivel SKU.
- Pronóstico de integración con los eventos.
2- Optimización de inventario de productos terminados
Permite tomar mejores decisiones relativas al stock, reduciendo costes e inventario a la vez que se mejora el servicio al cliente. Tiene sus bases en:
- Optimización del presupuesto de inventario.
- Recomendaciones de nivel de stock por seguridad.
- Segmentación de inventario para facilitar la aplicación de estrategias personalizadas por tipo de cliente.
3- Análisis para la planificación de reposiciones
Mejora la disponibilidad de producto en los puntos de venta e impulsa los niveles de satisfacción del cliente. Se requiere de:
- Planificación integrada con el minorista, el distribuidor y a nivel de canal.
- Optimización de la logística de cumplimiento, en especial lo relativo a las funciones del almacén.
4- Planificación y optimización de redes
Permite constatar la idoneidad de las instalaciones de fabricación y almacenamiento. Sus efectos positivos se notan en la reducción de costes de operación fijos y variables. Necesita de:
- Evaluación del número de plantas físicas para la fabricación y almacén, al igual que su rendimiento.
- Optimización de flujos de materiales para cumplir con la demanda de los diferentes segmentos de clientes en condiciones de ahorro de costes.
5- Análisis predictivo de transporte
Se ocupa de la optimización de las cargas y las rutas de transporte, mejorando la utilización de equipos, la supervisión de contratos y conteniendo los costes totales del flete. Se apoya de:
- Optimización de rutas.
- Optimización de programas de embarque.
- Cumplimiento legislativo y contractual.
Ahora anticípate a las demandas de tus clientes, aprovechando el análisis predictivo y la información de éste para mejorar tus procesos. La optimización constante de tu organización, así como de la cadena de suministro es la clave para que el crecimiento de tu empresa sea como lo deseas. En Logística Flexible queremos apoyarte con el servicio logístico que tu empresa merece para alcanzar el éxito.
Con apoyo de Mexicoxport & AcerLogística
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