Según datos de la Federación Nacional de Minoristas (NRF), los compradores navideños de Estados Unidos gastarán la cifra récord de 964.400 millones de dólares durante las fiestas de 2023. Esto supone un aumento del 3,8 % con respecto a 2022, cuando el gasto ascendió a 929.500 millones de dólares, lo que significa que las empresas de todos los niveles de la cadena de suministro deben mejorar sus previsiones estacionales si quieren seguir siendo competitivas.
Sel ajuste del perfil estacional es una parte vital, aunque a menudo ignorada, de la previsión de la demanda estacional. ¿Están a la altura los modelos de previsión de su empresa? Para la mayoría de las empresas que compiten en la caótica cadena de suministro actual, es el momento de buscar herramientas de aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (AM) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos, datos históricos y nuevas entradas para hacer que un programa sea más preciso con el tiempo. Básicamente, el aprendizaje automático permite a un programa informático "aprender" de ciclos anteriores y producir mejores resultados en función de la información que recibe.
Por ejemplo, los desarrolladores de Blue Ridge Global han incorporado funciones de ML a nuestro software de planificación de la demanda para permitir predicciones más precisas. Tanto si necesita tener en cuenta cientos como miles de SKU diferentes, nuestra plataforma automatizada se actualiza en tiempo real para optimizar las previsiones estacionales de la demanda y mejorar la visibilidad de la cadena de suministro.
Cómo el aprendizaje automático mejora la gestión estacional de la cadena de suministro
Para gestionar eficazmente el inventario, primero hay que casar la estrategia óptima de previsión y optimización del reaprovisionamiento con cada SKU, lo que requiere un enfoque más avanzado de previsión de la demanda estacional.
Aprovechar las técnicas de aprendizaje automático puede ayudar a identificar más fácilmente los artículos de temporada, generar previsiones más precisas y obtener una ventaja sobre los competidores que aún luchan con modelos de demanda elementales. He aquí cómo:
- Análisis predictivo: Los algoritmos de ML pueden analizar datos históricos y actuales para predecir con precisión tendencias futuras, ayudando tanto a fabricantes como a distribuidores en la previsión de la demanda de productos estacionales.
- Mejoras en los procesos: Un algoritmo de ML puede descubrir áreas de mejora dentro de su cadena de suministro, proporcionando a su empresa la información que necesita para mejorar las operaciones a tiempo para satisfacer los picos de demanda estacionales.
- Gestión de riesgos: Cualquier interrupción en la cadena de suministro puede desestabilizar las operaciones y hacer que se quede rezagado durante los picos de demanda. Las capacidades de análisis predictivo de ML pueden ayudarle a anticiparse a los problemas antes de que aparezcan, creando una cadena de suministro más resistente y mejorando su capacidad para seguir el ritmo de los cambios estacionales.
4 elementos imprescindibles para una previsión precisa de la demanda estacional
Para dominar la gestión del perfil estacional, tenga en cuenta estas cuatro áreas clave:
- Determinar qué artículos ajustar. ¿Conoce cada SKU que debería tener un perfil estacional? Las técnicas adecuadas de clasificación de la demanda pueden ayudarle a comprender cómo es probable que fluctúen las ventas en una amplia variedad de comportamientos de la demanda. Mediante la previsión probabilística y el análisis avanzado de la cadena de suministro, puede crear un modelo preciso de previsión estacional para cada artículo, incluso para los más difíciles.
- Encontrar el modelo adecuado. Muchas empresas confían en un modelo clásico de suavización exponencial para predecir la demanda, que suaviza la actividad de ventas a lo largo del año en una previsión holística. Pero, ¿qué ocurre cuando un artículo no tiene datos disponibles durante cinco o seis meses al año? Las técnicas de previsión más avanzadas, como la agregación de ventas según características de nivel superior, le ayudarán a obtener los resultados más precisos posibles para las SKU con demanda intermitente.
- Medir la precisión. ¿Está seguro de que sus previsiones estacionales son correctas? Las herramientas de ML pueden ayudar a las empresas a eliminar las conjeturas del ajuste estacional. Mediante algoritmos de coincidencia de patrones, estas herramientas ayudan a garantizar que los ajustes estacionales mejorarán realmente la precisión antes de realizar el cambio.
- Automatización de las previsiones. El distribuidor medio tiene miles de SKU, lo que hace prácticamente imposible crear manualmente previsiones para cada producto estacional. Además de mejorar la precisión, las herramientas de previsión de inventario pueden aportar grandes mejoras de eficiencia al producir previsiones a nivel de producto sin necesidad de intervención del usuario.
Cómo mejorar la precisión de las previsiones estacionales
A medida que la tecnología de gestión de la cadena de suministro sigue evolucionando, técnicas emergentes como el aprendizaje automático no supervisado pueden ayudarle a mejorar aún más la precisión. Gracias a una inteligencia casi humana, estas herramientas pueden identificar automáticamente tendencias, como la agrupación de patrones estacionales, y enviar alertas diarias para que usted pueda adaptarse rápidamente y ajustar los niveles de inventario con mayor rapidez y precisión que nunca.
La previsión de la demanda estacional con la ayuda de algoritmos de IA y ML facilita la minimización de los costes de fabricación, distribución y almacenamiento sin encontrarse con problemas de existencias durante la temporada alta. Otros consejos útiles para la previsión estacional son:
- Familiarícese con los productos de temporada: La demanda de existencias estacionales suele aumentar y disminuir en las mismas épocas del año, por lo que marcar SKU específicas que experimentan estacionalidad puede ayudarle a mantenerse más organizado. También puede ayudar a su algoritmo ML a predecir mejor los cambios en la demanda a medida que se acerca la temporada.
- Entender qué impulsa la demanda: A veces, la estacionalidad no es la causa principal de los picos de demanda, ni siquiera de los que se producen con regularidad. Hay otros factores, como campañas de marketing especialmente eficaces o cambios específicos en el sector, que pueden influir en la cantidad de un determinado producto que se vende durante un periodo determinado.
- Identificar la causa: A diferencia de las fluctuaciones causadas por efectos cíclicos como los problemas económicos y las tensiones internacionales, la demanda estacional es regular y predecible. Un programa de software equipado con ML puede analizar los datos de ventas en tiempo real para ayudarle a diferenciar entre las perturbaciones cíclicas y la estacionalidad, lo cual es importante para una preparación eficaz.
Mejore sus previsiones estacionales con Blue Ridge Global
¿Cree que necesita explorar herramientas avanzadas de previsión estacional? Blue Ridge Global tiene las soluciones para usted.
Nuestro software de planificación de la demanda utiliza IA y ML para mejorar la agilidad de su cadena de suministro con visibilidad integral, modelos de previsión precisos y funciones fáciles de usar. Puede utilizar nuestras herramientas para mejorar la predicción de la demanda de todos sus productos en todas las ubicaciones geográficas, incluidas las estacionales. Además, nuestro equipo de soporte LifeLine está a su disposición para ayudarle a superar los obstáculos siempre que lo necesite.
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