Detección de la demanda impulsada por IA: transformando la planificación y la predicción de la cadena de suministro

Descubra cómo la tecnología de detección de la demanda podría marcar un cambio positivo en la predicción de la cadena de suministro en este informe de Kearney y AWS.

El potencial transformador de la tecnología de detección de la demanda impulsada por la IA está remodelando los procesos de planificación y predicción de la cadena de suministro. Este enfoque innovador aprovecha una gran cantidad de datos de la cadena de suministro interna y del mercado externo para mejorar la precisión de las predicciones, incluso en el contexto de la volatilidad actual del mercado.

Las empresas han incorporado resiliencia a sus cadenas de suministro después de la pandemia, al cambiar el enfoque de la adaptación reactiva a la planificación estratégica proactiva. Sin embargo, el entorno actual del mercado, marcado por factores como la distribución omnicanal, los cambios en las tendencias de los consumidores, los acontecimientos mundiales inesperados y las tensiones geopolíticas, presenta complejidades para lograr una predicción precisa.  

En qué se diferencia la detección de la demanda de la predicción convencional:

  • Reconoce la necesidad de un conjunto más completo de datos de abastecimiento, operaciones de producción, envíos, pedidos, inventario y ventas que abarque las complejidades de las cadenas de suministro actuales.
  • Los datos se capturan, estructuran, integran y comparten casi en tiempo real.
  • Los datos externos son cada vez más importantes tanto por la disponibilidad como por la validación de los datos.
  • Utiliza inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), guiados por la intervención humana, para cubrir las brechas de visibilidad.
  • La detección puede generar previsiones precisas y a corto plazo de la demanda de los clientes a diario o incluso cada hora.
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Detección de la demanda en la gestión de la cadena de suministro

La detección de la demanda impulsada por la inteligencia artificial y el machine learning ofrece información en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes y los posibles resultados, abordando de manera efectiva las complejidades de las cadenas de suministro actuales. La detección de la demanda se diferencia de las predicciones convencionales en aspectos clave: reconoce la necesidad de un conjunto más rico de datos de abastecimiento, operaciones de producción, envíos, pedidos, inventario y ventas que abarque las complejidades de las cadenas de suministro actuales y la gama de variables que pueden provocar posibles interrupciones. Estos datos se capturan, estructuran, integran y comparten casi en tiempo real, lo que proporciona por primera vez una visión actual, transparente y dinámica de la cadena de suministro.  

Mediante la integración de datos externos de proveedores y vendedores, la tecnología de detección de la demanda no solo aumenta la precisión de las previsiones, sino que también fomenta la colaboración en todo el ecosistema de la cadena de suministro. La detección de la demanda en una cadena de suministro facilita el cambio de las relaciones tradicionalmente conflictivas entre los socios de la cadena de suministro a iniciativas más colaborativas, basadas en objetivos compartidos.  

Incluso los datos internos de mayor calidad ya no son suficientes por sí solos para extrapolar el futuro”.

Los datos externos son cada vez más importantes, y no solo porque el 80 por ciento o más de los datos de la cadena de suministro actual ahora se generan externamente, por proveedores, vendedores, usuarios finales y terceros.

También son importantes para la validación, ya que los datos internos históricos recientes frecuentemente están corrompidos, para fines de predicción, debido al impacto de la COVID. Cuando se trata de detectar la demanda en la cadena de suministro, el historial ya no es un indicador útil del futuro.

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