Descubrir por qué y cómo un número cada vez mayor de organizaciones centradas en la cadena de suministro están aprovechando el poder de la IA en su trabajo diario para impulsar la excelencia en la gestión de la cadena de suministro es el objetivo de este estudio, realizado por DataRobot que destacamos en esta edición.

Con 11 millones de desempleados en los EE. UU. y un costo económico global estimado de $ 28 billones, el COVID-19 ha introducido incertidumbres sin precedentes en las cadenas de suministro, lo que hace que un trabajo duro sea mucho más difícil. Industrias como la venta minorista, los productos de consumo, la fabricación, la farmacéutica y las ciencias de la vida luchan por alinear la producción y el almacenamiento con las demandas de compra que cambian rápidamente.

Al mismo tiempo, algunos canales se han adelantado: los minoristas en línea, los servicios de entrega y las farmacias están prosperando. Pero con este éxito viene su propio conjunto de complejidades de la cadena de suministro.

En este momento disruptivo, los minoristas y los fabricantes deben trabajar más duro que nunca para identificar las fuentes de suministro con el fin de satisfacer la volatilidad de la demanda. Necesitan identificar socios proveedores clave vulnerables durante esta interrupción y necesitan una estrecha coordinación entre la cadena de suministro y las operaciones de la tienda. Independientemente de la pandemia, quienes carecen de una capacidad de predicción sólida y ágil se enfrentan a desafíos en la gestión de la cadena de suministro.

EL PODER DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

La inyección de aprendizaje automático en las soluciones de inteligencia empresarial existentes puede mejorar en gran medida la capacidad de los minoristas y fabricantes para predecir la demanda futura de bienes, incluso en tiempos inciertos y dinámicos. Estas plataformas brindan a los tomadores de decisiones información sin precedentes, lo que les permite tomar decisiones más informadas en todos los aspectos de la gestión de la cadena de suministro.

El aprendizaje automático permite: Previsión de la demanda impulsada por IA. Utilizando una variedad de fuentes de datos históricos para informar el nivel de demanda futura, los minoristas y los fabricantes han aumentado la disponibilidad en muchos casos en más del 5 por ciento, disminuido el desperdicio en más del 8 por ciento y reducido las pérdidas debido a cancelaciones.

Rendimientos pronosticados. Al predecir cuántas existencias se devolverán, los minoristas deberán adquirir menos existencias de los proveedores, minimizando el riesgo de un inventario excesivo en toda la cadena de suministro.

Reducir el agotamiento de existencias. Con una mejor previsión de tienda por tienda, semana a semana y SKU por SKU, los minoristas pueden confiar en una mejor granularidad para reducir la falta de existencias.

Pronóstico de nuevos productos. El aprendizaje automático puede predecir las ventas probables en las primeras semanas y meses después de vender un producto nuevo.

Optimización de precios. Identificar los puntos de precio óptimos influenciados por múltiples factores, como el artículo, la marca, la subcategoría, la categoría y la ubicación, optimizando así la alineación de las restricciones o el desequilibrio de la oferta y la demanda.

Los minoristas que adoptan soluciones basadas en IA de cosecha propia han enfrentado desafíos: el 96 por ciento ha encontrado dificultades para desarrollar modelos efectivos y el 90 por ciento tiene problemas para llevar los modelos de IA a producción. Aquellos que agregan IA pueden acelerar la eficiencia y mejorar el resultado final: un minorista global reportó $ 400 millones en ahorros anuales y una mejora del 9,5 por ciento en la precisión de las previsiones. Las soluciones DataRobot ofrecen una forma perfecta de mejorar significativamente los resultados comerciales al automatizar, simplificar y democratizar la gestión de la cadena de suministro impulsada por la inteligencia artificial.

UN PROBLEMA DE BILLONES DE DÓLARES

Antes de la pandemia, la pérdida de ingresos debido al exceso de existencias o artículos agotados costaba a las industrias minorista y manufacturera más de $ 1 billón de dólares al año en todo el mundo. Los cierres de tiendas impulsados por la pandemia y los obstáculos en la cadena de suministro empeoraron esta situación. Para competir en un mercado en constante cambio es fundamental ofrecer a los clientes el producto adecuado, en el lugar adecuado y en el momento adecuado.

Cuando no pueden predecir cómo cambiará el mercado y cuáles serán los hábitos de los compradores en el futuro, los minoristas y los fabricantes luchan por hacer coincidir el inventario con la demanda.

IMPACTOS DE COVID-19 EN LA CADENA DE SUMINISTRO

Impacto inmediato: caída de las ventas de artículos no deseados y pérdida de ventas por no producir suficientes artículos de alta demanda. Desde moda, muebles, librerías, artículos deportivos y repuestos para vehículos, la gama completa de fabricación y venta minorista se ha visto afectada.

Rango más largo: imprevisibilidad. Nadie sabe cuánto durará ni cómo será la recuperación. Todos los desafíos de planificación y predicción inherentes a la cadena de suministro se multiplican por la incertidumbre inherente.

pre covid

EL CONSUMIDOR EMPODERADO

Los consumidores de hoy están más informados y empoderados que nunca. Esperan encontrar lo que buscan y comprarlo lo más rápido posible. Con la creciente prevalencia de las compras en línea, la experiencia del cliente en línea está influyendo en las experiencias del minorista local. Los consumidores quieren un proceso de compra y devolución eficiente y sin problemas, sin importar cómo o dónde compren.

La presión recae sobre los minoristas y los fabricantes para que tengan una cadena de suministro ágil que pueda adaptarse a muchos desafíos, incluidos los siguientes.

• Los consumidores tienen necesidades y hábitos en evolución. Pueden cambiar sus patrones de comportamiento muy rápidamente en respuesta a la estacionalidad, las tendencias u otras circunstancias cambiantes.

• Los consumidores se están moviendo a canales múltiples, como compras móviles y en línea. Esta es una tendencia que comenzó antes del COVID-19 y se solidificó durante la pandemia, ya que las compras en línea se convirtieron cada vez más en la norma.

• Los consumidores están cambiando cada vez más a compras utilitarias o basadas en necesidades, desde el minorista local a los comerciantes en línea. Los artículos de uso diario como papel higiénico y otros artículos de primera necesidad se pueden comprar y entregar sin salir de casa.

• Los consumidores esperan información precisa sobre la disponibilidad de los productos y el tiempo de envío a sus hogares. Esto requiere un alto nivel de transparencia en la cadena de suministro.

• Los consumidores quieren opciones personalizadas. Las cadenas de suministro deben permitir a los minoristas crear fácilmente productos “únicos”.

• Los consumidores quieren retornos fáciles, lo que a menudo conduce a un desafío de cadena de suministro inverso.

CÓMO EL CONSUMIDOR EMPODERADO IMPACTA EN LA CADENA DE SUMINISTRO

Varios factores clave han impulsado un cambio fundamental en el comportamiento del consumidor, lo que ha tenido como resultado un impacto en la cadena de suministro que se propaga, a través del comercio minorista y la fabricación.

FACTORES DISRUPTORES

El Consumo. Los consumidores trascienden los tramos demográficos tradicionales, desde el comprador sincero influenciado por la sostenibilidad hasta el comprador que está bien informado antes de comprar. El gasto está pasando de productos superfluos a actividades de comparación de precios y servicios públicos.

La Tecnología. Los teléfonos móviles son omnipresentes, lo que impulsa el comercio electrónico. Más de la mitad de la población mundial tiene acceso a Internet, principalmente a través de dispositivos móviles. Como resultado, existe una mayor demanda de transparencia y responsabilidad en toda la cadena de suministro, incluida la trazabilidad del producto.

La Economía. Las tendencias económicas pueden afectar la cadena de suministro. La velocidad de crecimiento en los mercados emergentes ha llevado a Asia a superar a América del Norte y Europa en términos de tamaño de mercado. La expansión de ingresos y la urbanización. Entre 2018 y 2023, solo China e India agregarán 122 millones al grupo de consumidores direccionables.

Covid-19. La pandemia ha demostrado que lo imprevisto está siempre presente. Actos de la naturaleza, bloqueos repentinos de ciudad por ciudad y eventos disruptivos pueden agregar una complejidad nueva y completamente inesperada a la dinámica de la cadena de suministro.

La Industria: los consumidores buscan productos de bajo precio, lo que hace que la fabricación y el comercio minorista se centren en el canal de descuento. Los canales de descuento, conveniencia y en línea continúan creciendo, impulsados ​​en parte por canales digitales de pago.

LA CADENA DE SUMINISTRO IMPULSADA POR IA: CASOS DE USO

Para la cadena de suministro, la inteligencia artificial impulsa el análisis predictivo, utilizando modelos de aprendizaje automático del pasado para construir modelos que pueden predecir el futuro. La IA impulsa una previsión precisa de la demanda en el mundo real y estas predicciones precisas, a su vez, mejoran los tiempos de respuesta de la demanda y reducen los gastos generales innecesarios.

Una solución de previsión de la demanda impulsada por IA proporciona previsiones específicas para el sector minorista en un panorama empresarial imperfecto e impredecible. Un producto de series temporales automatizadas de varias series puede adaptarse incluso a los matices más detallados relacionados con el negocio, lo que permite un alto grado de precisión a nivel de SKU.

BENEFICIOS DE UNA CADENA DE SUMINISTRO IMPULSADA POR IA

La inteligencia artificial y la analítica avanzada respaldan la capacidad de los minoristas y fabricantes para predecir la demanda. La IA puede ayudar a optimizar los niveles de inventario en toda la cadena de suministro para evitar la sobreproducción de artículos.

La sobreproducción conduce a desperdicios o reducciones de precios en artículos con exceso de existencias, lo que les cuesta a los minoristas y fabricantes cientos de millones de dólares al año.

IA APLICADA A LA PLANIFICACIÓN DE LA DEMANDA

Cuando el pronóstico de demanda tradicional aplica conjuntos de reglas estáticas y predeterminadas para analizar datos, la IA puede detectar automáticamente interacciones y patrones complejos en grandes lotes de datos que serían imposible de reconocer para los humanos.

Los sistemas de IA automatizados van un paso más allá al actualizar los pronósticos de la demanda minorista a lo largo del tiempo, ajustándose dinámicamente en respuesta a los cambios en los datos recopilados. Esto mejora enormemente la precisión de la planificación de la demanda para lanzamientos, promociones y rebajas que involucran productos que comparten características similares.

PRONÓSTICO DE SERIES DE TIEMPO

Las soluciones de IA automatizadas ayudan a los minoristas a abordar una de sus tareas más complejas: la previsión de series de tiempo. La serie de tiempo es un conjunto de puntos de datos indexados, listados o graficados en orden de tiempo y el pronóstico de series de tiempo es el uso de modelos para predecir valores futuros basados ​​en valores observados previamente.

Los modelos de pronóstico de series de tiempo utilizan tendencias a lo largo del tiempo junto con eventos futuros conocidos, como las próximas vacaciones, para extrapolar el comportamiento futuro, lo que los hace muy poderosos para casos de uso de pronóstico de demanda. Al automatizar las mejores prácticas, los minoristas y los fabricantes pueden escalar el modelado de series de tiempo para lograr la mayor precisión posible.