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En el mercado actual, que cambia rápidamente, predecir con precisión la demanda del consumidor se ha vuelto más difícil que nunca. La incertidumbre en las cadenas de suministro, los cambios en las preferencias del consumidor y los eventos globales imprevistos hacen que los métodos tradicionales de previsión sean menos efectivos. Aquí es donde el módulo avanzado de previsión de la demanda de DAPLAN puede desempeñar un papel transformador.

Comprendiendo la previsión de la demanda y su importancia

La previsión de la demanda utiliza datos históricos y modelos avanzados para predecir la demanda futura de productos o servicios. Para las empresas, especialmente en sectores volátiles como Alimentos y Bebidas, una previsión efectiva de la demanda es vital para optimizar inventarios, reducir costos y satisfacer las expectativas de los clientes sin exceso de existencias ni agotamientos.

Como se señaló en “Predecir la demanda del consumidor en un mundo impredecible” de Cesar Brea et al., las empresas que aprovechan las herramientas de previsión impulsadas por IA pueden ajustarse más rápidamente a los cambios del mercado. En estos entornos inciertos, tener una herramienta que permita parámetros personalizables y modelos predictivos basados en datos históricos puede marcar una diferencia significativa en el mantenimiento de la estabilidad operativa y la satisfacción del cliente.

Cómo funciona el módulo de previsión de la demanda de DAPLAN

El módulo de previsión de la demanda de DAPLAN aprovecha el poder de la inteligencia artificial a través de redes neuronales para ofrecer estimaciones de consumo mensual altamente precisas. Esto es lo que lo hace destacar:

• Modelos de IA personalizables: Los usuarios pueden adaptar el modelo de IA según las características únicas de sus datos, lo que lo hace adecuado para cualquier producto con una serie de datos históricos razonable. Esta adaptabilidad permite un alto grado de precisión en diferentes tipos de productos.
• Parámetros de predicción ajustables: DAPLAN ofrece la flexibilidad de establecer parámetros de previsión, incluidos la longitud de los datos históricos a utilizar para el entrenamiento del modelo, el número de meses a predecir y el número de ejecuciones de predicción por mes. Esta característica robusta permite a los usuarios fortalecer la fiabilidad de los resultados de sus previsiones.
• Hiperparámetros configurables: Para aquellos que buscan una capa extra de personalización, DAPLAN permite a los usuarios ajustar los hiperparámetros del modelo, como el número de capas en el componente autorregresivo del modelo y las capas densas. Al ajustar estos elementos, incluso los usuarios con experiencia técnica limitada pueden experimentar con diferentes arquitecturas de redes neuronales, comparar resultados y optimizar la precisión de las previsiones según sus necesidades específicas.
  eneficios de la previsión de la demanda en la industria de Alimentos y Bebidas

En la industria de Alimentos y Bebidas, una previsión precisa de la demanda es esencial para evitar tanto la escasez de productos como el exceso de desperdicio. Este sector enfrenta desafíos únicos, como la estacionalidad, productos perecederos y cambios rápidos en las preferencias del consumidor. La previsión de la demanda ayuda a las empresas de esta industria a:

• Optimizar los niveles de inventario: Con productos perecederos, el exceso de existencias puede llevar al deterioro y la pérdida financiera, mientras que la falta de existencias puede resultar en ventas perdidas y clientes insatisfechos. Según el informe de McKinsey “Para mejorar su cadena de suministro, modernice su TI de cadena de suministro”, herramientas modernas de previsión como DAPLAN permiten a las empresas mantener niveles óptimos de existencias, reducir el desperdicio y mejorar la rentabilidad.
• Reducir costos operativos: Al alinear el inventario con la demanda, las empresas pueden reducir los costos de almacenamiento y logística. La previsión efectiva de la demanda minimiza la retención innecesaria de existencias y los gastos asociados, lo que permite a las empresas invertir recursos de manera más efectiva en otros lugares.
• Mejorar la capacidad de respuesta a los cambios del mercado: Con la previsión de la demanda impulsada por IA de DAPLAN, las empresas pueden navegar mejor por dinámicas de mercado impredecibles. Como se destacó en “Uso de la modelización de la incertidumbre para predecir mejor la demanda” de Işık Biçer et al., incorporar la incertidumbre en los modelos de previsión permite a las empresas ajustar sus operaciones rápidamente en respuesta a las fluctuaciones de la demanda, asegurando que sigan siendo ágiles y competitivas.

¿Por qué elegir DAPLAN para la previsión de la demanda?

DAPLAN ofrece una solución intuitiva pero poderosa que apoya tanto a usuarios avanzados como a aquellos nuevos en la previsión de la demanda. Aquí hay algunas de sus características destacadas:

• Visualización y análisis de datos: DAPLAN presenta los resultados de las previsiones en formatos gráficos claros y tablas, lo que facilita a los usuarios interpretar las predicciones. Además, incluye capacidades de ajuste estadístico que refinan automáticamente las predicciones, asegurando que sigan siendo precisas mes a mes.
• Pruebas de escenarios y comparación: Con la capacidad de experimentar con varias configuraciones de redes neuronales, los usuarios pueden comparar los resultados entre diferentes configuraciones de modelos, identificando el mejor enfoque para cada línea de productos. Esta funcionalidad es invaluable para empresas en industrias dinámicas donde las necesidades de previsión pueden cambiar con frecuencia.
• Integración fluida con los sistemas existentes: A medida que las empresas modernizan sus cadenas de suministro, la integración de nuevas herramientas de previsión con los sistemas existentes es crucial. La arquitectura flexible de DAPLAN le permite conectarse fácilmente con otros sistemas, proporcionando una solución integral que mejora todo el proceso de planificación de la demanda.

Ejemplo del mundo real: Previsión de la demanda en Alimentos y Bebidas

Para ilustrar las aplicaciones prácticas del módulo de previsión de la demanda de DAPLAN, consideremos un caso de la industria de Alimentos y Bebidas. Una empresa de bebidas que maneja productos estacionales como té helado en verano y chocolate caliente en invierno enfrenta una demanda fluctuante a lo largo del año. Al implementar DAPLAN, la empresa puede:

• Prever la demanda con precisión para cada temporada, reduciendo el riesgo de sobreproducción o falta de existencias.
• Ajustar los horarios de producción en tiempo real en función de las tendencias de ventas y factores externos, como los patrones climáticos.
• Reducir el desperdicio alineando el inventario con la demanda proyectada, asegurando que los productos perecederos se vendan antes de su vencimiento.
• A través de las sólidas capacidades de previsión de DAPLAN, la empresa obtiene un mayor control sobre su inventario y operaciones, aumentando la rentabilidad y la satisfacción del cliente.

Conclusión: Potencia tu negocio con la previsión de la demanda de DAPLAN

En un mundo donde la incertidumbre es la nueva norma, una previsión fiable de la demanda es esencial para la resiliencia empresarial. El módulo de previsión de la demanda impulsado por IA de DAPLAN ofrece una solución poderosa y personalizable para ayudar a las empresas en la industria de Alimentos y Bebidas y más allá a predecir con precisión la demanda del consumidor, optimizar inventarios y agilizar operaciones.

Al incorporar modelos avanzados de redes neuronales, hiperparámetros configurables y herramientas intuitivas de visualización, DAPLAN facilita más que nunca a las empresas aprovechar el poder de la previsión de la demanda impulsada por IA. Si estás listo para mejorar la precisión de tus previsiones y adelantarte a los cambios del mercado, es hora de explorar lo que DAPLAN puede hacer por ti.

Para más información sobre cómo DAPLAN puede ayudar a tu negocio, visita nuestra paágina www.daplan.us.

Leonardo Loureiro
CEO at Quanam USA

Referencias

• Brea, C., Bicanic, S., Li, Y., & Bhardwaj, S. (2020). Predicting Consumer Demand in an Unpredictable World. Harvard Business Review.
• Biçer, I., Tarakci, M., & Kuzu, A. (2022). Using Uncertainty Modeling to Better Predict Demand. Harvard Business Review.
• McKinsey & Company. (n.d.). To Improve Your Supply Chain, Modernize Your Supply-Chain IT.
• McKinsey & Company. (n.d.). AI-driven Operations Forecasting in Data-Light Environments.
• Gartner. (n.d.). New Dawn for Demand Planning.
• Gartner. (n.d.). How Good Is Your Forecast?.
• Chopra, S., & Meindl, P. (2005). Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. Pearson.
• Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., & Simchi-Levi, E. (2008). Designing and Managing the Supply Chain: Concepts, Strategies, and Case Studies. McGraw-Hill.
• Christopher, M. (2011). Logistics & Supply Chain Management. Pearson.