Aprendizaje automático para una mejor previsión de la demanda 

Cómo el aprendizaje automático (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) ayudan a impulsar un mejor pronóstico de la demanda 

La previsión de la demanda es uno de los procesos clave en la planificación empresarial integrada (IBP) y, más específicamente, en la planificación de operaciones e inventario de ventas (S&OP). Tiene un impacto directo en las actividades comerciales críticas, como la planificación financiera, la planificación de la producción, la planificación de materiales e inventarios. En consecuencia, mejorar la previsión de la demanda y reducir el error de previsión se ha convertido en un imperativo estratégico para las empresas, independientemente de la industria. Tradicionalmente, la previsión de la demanda se logra utilizando entradas directas de los métodos de previsión estadística, marketing y ventas. Con niveles crecientes de complejidad de productos y volatilidad del mercado, los métodos tradicionales luchan por mantenerse al día con el aumento en el volumen de SKU. Al aplicar algoritmos de aprendizaje automático, las empresas ahora pueden tratar conjuntos de datos muy grandes de manera más efectiva y en una fracción del tiempo. 

Aplicar el aprendizaje automático 

En Digitalsoft, nos encanta conectar y empoderar a las personas y las empresas. Ponemos la innovación al alcance de nuestros clientes. El aprendizaje automático & Inteligencia Artificial está en el corazón de nuestra plataforma de aplicaciones digitales d-one.  

 La previsión estadística es el proceso de predecir los volúmenes futuros en función de los datos históricos. Los datos dependen del tiempo y son secuenciales. Los estados históricos de los datos de una serie de tiempo se utilizan para entrenar un modelo de pronóstico. Esto se utilizaría cuando la demanda sea estable con una cartera de productos madura. El pronóstico estadístico utiliza el patrón del pasado para predecir el futuro con eventos que se repiten. Como este proceso requiere que el usuario verifique y aplique la fórmula de pronóstico estadística correcta entre muchas, el tiempo y la capacidad de procesamiento se vuelven prohibitivos en situaciones complejas. La demanda es más volátil y está influenciada por varios factores externos. Para ello, las empresas necesitan una tecnología más adecuada para mejorar la precisión del pronóstico. 

El aprendizaje automático utiliza algoritmos matemáticos sofisticados para reconocer patrones automáticamente, capturar señales de demanda y detectar relaciones complicadas en grandes conjuntos de datos. Los conjuntos de datos pueden incluir fuentes de información tanto internas como externas. Además, el algoritmo puede aprender y autocorregirse con la velocidad de la luz, convergiendo rápidamente hacia un resultado de mejor ajuste. El aprendizaje automático aborda de manera efectiva las debilidades de los modelos tradicionales de pronóstico estadístico y mejora significativamente la precisión. 

Aprendizaje automático en d-one 

Recomendamos seguir estos pasos al aplicar Aprendizaje automático: 

1. Recopile un mínimo de 3 años de datos históricos y datos en tiempo real de fuentes de datos internas y externas. 
2. Curación de datos para eliminar los valores atípicos, duplicados, etc. 
3. Ingeniería de funciones para satisfacer las necesidades comerciales. 
4. Selección de modelos que se adapten a su cartera de productos. 
5. Evaluación continua de modelos para identificar el algoritmo de mejor ajuste. 
6. Vuelva a entrenar el modelo en función de la disponibilidad de nuevos datos. 
7. Aplique el autoaprendizaje con MAPE & BIAS para mejorar la precisión. 

No existen algoritmos de previsión de “talla única”. d-one utiliza múltiples algoritmos de aprendizaje automático de que tienen en cuenta varios factores como: objetivos comerciales, disponibilidad de datos, calidad de los datos y otros factores externos.