Cómo hacer la previsión de la demanda con inteligencia artificial

Realizar la predicción de ventas o previsión de la demanda siempre ha sido uno de los grandes retos y de mayor dificultad para las empresas. Antes, era común ver métodos matemáticos simples para prever la demanda como puede ser el método del “último periodo”. Más tarde comenzaron a utilizarse otros métodos basados en la estadística como la media aritmética, media móvil simple y ponderada, alisado exponencial, regresión lineal, etc.)

Sin embargo, las empresas y su operativa son cada vez más complejas por lo que para poder gestionarlas requieren de herramientas más potentes y tecnología avanzada que permita una agilidad en el control de los procesos, de forma que se disminuye el margen de error y se reduce el riesgo de las previsiones erróneas.

Cómo realizar la previsión de la demanda mediante inteligencia artificial

La previsión de la demanda es un aspecto díficil de llevar a cabo sin errores y de forma totalmente exacta debido a diversos factores externos que afectan a ello como puede ser la globalización de los mercados, los factores gubernamentales y económicos de cada país, factores meteorológicos, etc.

De igual forma, también existen factores internos que afectan a la hora de realizar esta predicción como campañas publicitarias que no hayan sido informadas al departamento de compras o el departamento destinado a estas acciones, errores en los inventarios de la empresa o información del desarrollo de nuevos productos que no se haya reportado al departamento de compras.

En este sentido, es necesario que las empresas dispongan de las tecnologías necesarias que nos permitan prever los factores mencionados. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial, ya que incluye técnicas de planificación de la demanda basadas en algoritmos.

La inteligencia artificial dispone una serie de soluciones para prever la demanda de forma que permite a las empresas combinar entre factores humanos y nuevas técnicas como puede ser el Análisis de datos o Data Analytics.

De igual forma, la inteligencia artificial permite analizar datos estructurados y no estructurados. También permite utilizar modelos dinámicos de manera que podemos tener una vista completa del comportamiento pasado, presente y futuro de los clientes, evitando una posible subjetividad en las métricas.

Ventajas de prever la demanda con inteligencia artificial

La inteligencia artificial presenta una serie de beneficios para realizar las previsiones de la demanda:

• El software tiene funciones de autoaprendizaje, es decir, puede aprender de forma autónoma sin necesidad de que un humano lo programe lo cual permite:

→ Los inventarios se ajustan automáticamente por lo que es posible determinar con relativa facilidad el punto de equilibrio de stock en las ubicaciones correctas. De esta forma se ahorra tiempo a la hora de localizar la mercancía en el almacén y se reducen los tiempos dedicados a realizar inventarios.

→ Se mejora la toma de decisiones gracias al análisis de datos que permite analizar la información de las ventas y de la empresa en tiempo real y de manera continua sobre todas las áreas implicadas en la cadena de suministro.

→ El software es capaz de elegir un método u otro para realizar la previsión de la demanda en función de su autoaprendizaje seleccionando lo que más conviene para cada producto.

En conclusión, la previsión de la demanda con inteligencia artificial ofrece a las empresas de transporte de mercancías una ventaja competitiva al permitirles optimizar sus operaciones y mejorar la eficiencia en la gestión de su cadena de suministro. Con una mayor precisión en las predicciones, una mejor planificación y toma de decisiones, una adaptación ágil a los cambios del mercado y una mayor satisfacción del cliente, las empresas pueden lograr una ventaja competitiva y mantenerse a la vanguardia en la industria del transporte de mercancías. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial, las empresas pueden optimizar su capacidad de respuesta, reducir costos y ofrecer un servicio de calidad, lo que resulta en una cadena de suministro más eficiente y rentable.

Fuente: https://bit.ly/3DbcImu

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