De la previsión a la predicción de la demanda para optimizar el stock en la distribución
Lograr la máxima disponibilidad del inventario con la mínima inversión en existencias: este es el objetivo de la optimización de stock. Desde el punto de vista de la gestión de inventario, permite a las empresas contar con un volumen de artículos justo para ofrecer el nivel de servicio deseado en todo momento para todas las referencias. En el extremo opuesto, carecer de un inventario óptimo puede tener importantes repercusiones a nivel operativo y financiero. Si el exceso de stock provoca obsolescencia, inmoviliza el capital y ataca a la rentabilidad de la empresa, la escasez de existencias reduce las oportunidades de venta y ahuyenta a los clientes. Garantizar una disponibilidad inmediata de todas las referencias, tanto de alta como media y baja rotación, así como aquellas ligadas a campañas de promoción se ha vuelto imprescindible para mantener la competitividad de las empresas de distribución.
Hasta ahora, la gestión de inventarios se basaba en previsiones de la demanda generadas por los sistemas ERP y por los propios equipos comerciales en base a los pedidos de sus clientes. Este sistema carecía de la precisión necesaria para calcular el comportamiento real de cada referencia. Es decir, no existía un retorno de la inversión satisfactorio respecto al tiempo dedicado al análisis de la previsión porque los resultados obtenidos no podían extrapolarse de forma efectiva a la realidad. Para lograr una verdadera optimización de las existencias, Prodware, multinacional experta en consultoría e implantación de soluciones tecnológicas para la transformación digital de las empresas, propone un cambio de paradigma: pasar de un modelo de previsión de la demanda a uno de predicción de la demanda basado en la aplicación sistemas de inteligencia artificial al análisis de datos históricos.
Simplificar la complejidad para optimizar el stock
En los últimos años, los canales de compra y las opciones de envío han experimentado un fuerte crecimiento al tiempo que se ha intensificado la aparición de nuevas referencias. Esto ha multiplicado de manera exponencial la información disponible, así como el grado de complejidad y el tiempo requerido para la gestión de todo el catálogo de productos. Simplificar y agilizar los procesos es imprescindible para lograr la máxima eficiencia. Los sistemas más avanzados de predicción de la demanda cuentan con sólidas infraestructuras que combinan algoritmos de inteligencia artificial con sistemas de analítica de negocio.
Alimentados con datos históricos (volumen de ventas por artículo, por periodo, por serie, etc.) y contextuales (climatológicos, festivos locales, acontecimientos sociales, etc.), estas plataformas son capaces de proporcionar información concisa sobre los comportamientos
futuros para ayudar a las empresas a planificar con mayor antelación y precisión el aprovisionamiento. Pese a la aparente complejidad del proceso, estas tecnologías han sido diseñadas para simplificar al máximo toda la gestión, desde que se introducen los datos hasta que se exportan los informes.
