Identificar con antelación el comportamiento de la demandapara aprovisionar adecuadamente el volumen de existencias o planificar campañas más efectivasreduce de forma significativa los riesgosy garantiza unosmayores índices de éxito. Anticiparse resulta fundamental para diseñar una planificación eficiente del aprovisionamiento y de las estrategias de negocio. Mejorar la precisión del pronóstico en un 15% ofrece un aumento del 3% en EBIT, según datos del Institute for Business Forecasting.

Planificar la producción, preparar la cantidad de stock adecuada o fijar los recursos de distribución necesarios son cuestiones claves. 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. Esto suponía una tarea tremendamente compleja que se realizaba de forma manual a través de estimaciones basadas en los datos pasados que se proyectaban a futuro o mediante sistemas estadísticos básicos. Estos métodos, costosos e inflexibles, sistema carecía de la precisión necesaria para calcular el comportamiento de cada referencia. Es decir, lanzaban resultados imprecisos y poco específicos que no permitían no podían extrapolarse de forma efectiva a la realidad.

Para lograr una verdadera optimización de las existencias es necesario pasar de un modelo de previsión de la demanda a uno depredicción de la demanda. El desarrollo de tecnologías avanzadas, quecombinan inteligencia artificial con analítica de negocio, proporciona de rápida y accesible unos análisis más exactos sobre la evolución a futuro de la demanda, lo que tiene resultados tangibles en la empresa. Disponer de unasolución integrada, estándar, en la nubey sin necesidad de grandes recursos informáticos internos permite optimizar todos los procesos de la empresa, desde la logística al marketing o la producción, a un coste asumible. Estos sistemas operan sobre datos históricos de operativa más regresores (datos climatológicos, festivos locales, etc.) a la vez que seleccionan automáticamente la mejor combinación de predictores para cada unidad de predicción.

Optimización del aprovisionamiento

El principal objetivo de la optimización de stock es lograr una disponibilidad completa del inventario con la mínima inversión en existencias. Una buena planificación permite a las empresas disponer de un volumen de artículos justo para ofrecer el nivel de servicio deseado en todo momento para todas las referencias. Por el contrario, carecer de un inventario óptimo afecta a nivel operativo y financiero: por un lado, el exceso de stock provoca obsolescencia, inmoviliza el capital y ataca a la rentabilidad de la empresa; por otro lado, la escasez de existencias reduce las oportunidades de venta y ahuyenta a los clientes. Garantizar una disponibilidad inmediata de todas las referencias es indispensable paramantener la competitividad de la empresa.

Los canales de compra, las opciones de envío y la aparición de nuevas referencias han experimentado en los últimos años un fuerte crecimiento, lo que ha provocado una multiplicación de información disponible, ha complicado los procesos y ha alargado los tiempos de gestión del catálogo de productos. Simplificar y agilizar los procesos es imprescindible para lograr la máxima eficiencia. Los sistemas más avanzados de predicción de la demanda disponen de sólidas infraestructuras que combinan algoritmos de inteligencia artificial con sistemas de analítica de negocio. Estas plataformas son alimentadas con datos históricos (volumen de ventas por artículo, por periodo, por serie, etc.) y contextuales (climatológicos, festivos locales, acontecimientos sociales, etc.). Pese a la aparente complejidad del proceso, estas tecnologías han sidodiseñadas para simplificar al máximo toda la gestión, desde que se introducen los datos hasta que se exportan los informes.