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Métodos con IA para determinar los niveles iniciales óptimos de inventario en la gestión de la cadena de suministro

AI optimizes processes at a container terminal

Aprenda cómo las redes neurales permiten tener una estrategia inicial de inventario en la gestión de la cadena de suministro. Este caso de uso ilustra cómo la inteligencia artificial, generada por una red neural, abre nuevas posibilidades de planificación confiables.

Beneficios clave

  • Estimación objetiva de la demanda inicial: Las redes neurales permiten calcular las cantidades óptimas de los pedidos, incluso sin un historial de ventas.
  • Planificación optimizada: Se reducen los costos de almacenamiento, se evitan los quiebres de stock durante la fase de lanzamiento y se agilizan los procesos de pedidos.
  • Soporte robusto para la toma de decisiones: El uso óptimo de los datos mediante métodos informáticos complementa la experiencia humana, ayuda a minimizar las fuentes de error y garantiza que se tomen las decisiones correctas en relación con los niveles (iniciales) de inventario.

Caso de uso

Descripción

  • Para las empresas de producción, la introducción de nuevos productos viene acompañada de la expectativa de que los clientes dispondrán de un suministro adecuado de repuestos en el futuro. Esto también se aplica a nuestro caso de uso, en el que un fabricante de motocicletas presenta un nuevo modelo.
  • El uso de métodos con IA y redes neurales permite a la empresa generar estimaciones confiables de la demanda de repuestos mediante comparaciones asistidas por computadora con modelos que tienen atributos similares. A partir de estas estimaciones, la empresa puede determinar las cantidades óptimas de los pedidos.
  • Las redes neurales se entrenaron con el portafolio actual de productos y utilizaron datos históricos de ventas y reparaciones de productos comparables (gemelos digitales), fluctuaciones estacionales y factores actuales del mercado (por ejemplo, periodos prolongados de lluvia durante el verano) para analizar con eficiencia diversos patrones de demanda e inventario y generar recomendaciones óptimas de acción.

Cómo se hace

  • Para hacer recomendaciones, la IA no solo analiza los datos históricos de ventas de diversos artículos, sino que también, si es necesario, incorpora numerosos factores adicionales que influyen en el comportamiento de compra.
  • Al reconocer artículos similares en función de sus atributos, nuestro software con IA puede inferir la demanda de otros productos e incluso predecir la demanda cuando no existe una demanda continua a nivel de artículo individual o si no hay historial de ventas. Las redes neurales permiten transferir conocimientos de escenarios similares a situaciones nuevas, como los niveles iniciales de inventario.
  • Esto hace que el uso de redes neurales sea particularmente adecuado para la proyección inicial de la demanda. Permiten realizar estimaciones de ventas, lo que ayuda a las empresas a alinear de forma óptima sus estrategias de inventario, incluso para nuevos artículos o cambios en la gama de productos.

¿Sabías qué?

  • Según un estudio realizado por la asociación digital Bitkom en junio de 2024, solo el 6% de las empresas encuestadas cree estar aprovechando plenamente el potencial de los datos de que dispone.
  • Las redes neurales pueden extraer valor de los conjuntos de datos más complejos y ayudar a los usuarios, sobre todo cuando llegan al límite de su expertise debido a la complejidad.

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