Las cadenas de suministro, la logística y la gestión de inventario conllevan un puñado de desafíos en tiempo real. La introducción de la Inteligencia Artificial puede provocar una transformación muy necesaria a través de la previsión de inventarios. Este blog ofrece una visión del futuro de la gestión de inventario y la logística de IA con el impacto de la Inteligencia Artificial.
Desafíos con la gestión de inventario tradicional
34% de las empresas involuntariamente terminan vendiendo un producto agotado que no está disponible en los inventarios, lo que lleva a un mayor tiempo de entrega y una mala experiencia del cliente. Del mismo modo, una gran cantidad de empresas sufren una pérdida de oportunidad cuando su producto más vendido se queda sin inventarios.
Pero el exceso de existencias es el peor desafío. Puede llevar a productos no utilizados en los estantes, lo que bloquea el capital y puede generar pérdidas. Por lo tanto, la gestión y planificación del inventario sigue siendo un misterio complicado para las empresas. No poder predecir las demandas y la logística podría afectar a las empresas.
Ahí es donde una solución de IA puede ayudar a las empresas. Las empresas pueden medir las demandas y prepararse para los desafíos logísticos globales a través de la previsión de inventario de IA.
¿Cómo puede la IA transformar la previsión de inventario?
La inteligencia artificial y los grandes modelos de aprendizaje (LLM) tienen lo que se necesita para hacer que la previsión de inventario sea más productiva y eficiente. La IA puede analizar información e identificar patrones dentro de numerosos parámetros del mercado con la ayuda de datos anteriores, lo que puede ayudar con el pronóstico de inventario.
Así es como la IA puede participar en la previsión de inventario:
Aprovechamiento de datos:
Los modelos de aprendizaje automático como LLM tienen la capacidad de procesar grandes conjuntos de datos disponibles dentro de la organización. Con los gráficos de conocimiento, estos datos pueden obtener información e identificar patrones reveladores. Las empresas pueden aprovechar los datos históricos de ventas, los patrones de demanda, las tendencias estacionales y cualquier factor X que afecte el pronóstico de inventario.
Descripción de los atributos de las características:
La IA también puede tener en cuenta diferentes atributos de características de productos u ofertas de servicios. A partir de una gran cantidad de datos, las empresas pueden comprender las demandas del producto y la influencia situacional para futuras predicciones. La IA puede tener en cuenta atributos como el precio del producto, el tiempo de entrega, los clientes objetivo, las tendencias de ventas y otros atributos para alimentar y entrenar modelos de IA.
Mantenerse al día con la dinámica del mercado
La gestión de inventario tiene mucho que ver con la dinámica actual del mercado. Con la logística global volátil y las cambiantes demandas de los consumidores, un modelo de pronóstico de inventario de IA debe mantenerse al día con la dinámica en tiempo real.
El aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales pueden implicar varios parámetros, como cambios en la política comercial, complicaciones de la ruta de envío y costos variables. Esto garantiza que el pronóstico de IA pueda ser mucho más preciso en comparación con los métodos tradicionales.
POC de pronóstico de inventario
La prueba de concepto (POC), particularmente para logística, ayuda a verificar factores como la dinámica comercial, los patrones de demanda de los consumidores y los plazos de entrega de la cadena de suministro con el análisis predictivo. La IA puede comenzar poco a poco como una prueba de concepto para identificar riesgos o desafíos asociados con las predicciones de inventario. Puede ayudar a las empresas a acercarse, realizar ajustes y alcanzar la puntuación F deseada del modelo.
IA e inventario Indicadores clave de rendimiento (KPI)
Las métricas adecuadas para evaluar el rendimiento de los modelos de pronóstico de inventario juegan un papel fundamental. La rotación de inventario, la tasa de cumplimiento de pedidos, la entrega a tiempo y los comentarios de los clientes son algunas de las formas de garantizar que la participación de la IA en la previsión de inventario sea realmente útil.
Perspectivas para la acción: IA para inventarios
Los conocimientos de IA y los modelos de ML pueden utilizar los datos y estadísticas disponibles para descubrir conocimientos. Estos conocimientos de gestión de inventario de IA pueden conducir a una toma de decisiones efectiva sobre las operaciones logísticas de extremo a extremo.
Asignación dinámica de inventario:
La distribución proporcional de los productos entre los diferentes almacenes es un aspecto clave de la gestión de inventarios. La asignación dinámica de inventario se refiere a minimizar los costos de mantenimiento y envío del almacén. La IA puede ayudar a identificar los almacenes más adecuados para almacenar el producto, de modo que atienda a la mayoría de los clientes en las proximidades.
La asignación dinámica de inventario para el producto ahorra tiempo de respuesta y reduce los costos de entrega y los gastos operativos. Estas existencias de almacenes pueden preparar a las empresas para cualquier demanda prevista, proporcionando una mejor experiencia general al cliente.
Optimización de rutas de IA:
La IA y el ML también pueden ayudar a mejorar la logística al proporcionar una mejor asistencia en ruta a través de la cadena de suministro. A través del ML en logística, las marcas pueden idear las rutas más eficientes para suministrar productos a tiempo a través del mejor medio de transporte.
Con el aprendizaje automático para ayudar, las empresas pueden tener en cuenta los patrones de tráfico, los principales obstáculos y los costos de transporte para diseñar la mejor estrategia de cadena de suministro para sus productos.
Gestión de stocks:
Un gran desafío con la gestión de inventario es quedarse sin existencias. Sin embargo, las empresas a menudo pasan por alto el exceso de existencias y terminan con existencias en los estantes de inventario. El exceso de existencias significa que las empresas gastan más de lo que demandan los consumidores. A menos que se vendan a tiempo, estos productos a menudo terminan con pérdidas.
Imagine un artículo con exceso de existencias que crece más allá de su vida útil o que sale de la tendencia del consumidor. Estos sucesos podrían ser una pérdida directa para las empresas. Sin embargo, el pronóstico de IA puede ayudar a evitar y superar tales amenazas a través de información y recomendaciones eficientes.
Previsión de la demanda de IA:
El pronóstico de inventario de IA se enfoca principalmente en el análisis preciso de las tendencias actuales del mercado, las condiciones estacionales, los patrones de consumo y la presencia competitiva. La previsión de la demanda desempeña un papel crucial en la promoción del producto adecuado en los datos demográficos adecuados. También puede ser clave para diseñar una estrategia de marketing de productos adaptativa.
Al generar estos conocimientos personalizados, el modelo permite a los responsables de la toma de decisiones tomar decisiones informadas que optimizan la cadena de suministro, mejoran la eficiencia y, en última instancia, satisfacen la demanda de los clientes de manera efectiva en diferentes regiones.
Además
Eso no es todo. Los modelos de IA y ML tienen mucho más que ofrecer a la gestión de inventario de IA en cada paso del camino. Hay muchos casos de uso de Machine Learning que pueden centrarse en áreas como la inspección de inventario, el reabastecimiento estratégico, la automatización administrativa y las recomendaciones de gestión de inventario.
La gestión eficiente del inventario puede ayudar a las organizaciones a mejorar sus ganancias y reducir las pérdidas. Esto, a su vez, permite a las organizaciones ofrecer precios más bajos y una mejor ventaja competitiva en la experiencia del cliente.