Analítica Avanzada y Predictiva en Almacenes

21/02/2023General

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Analítica Avanzada y Predictiva en Almacenes

21/02/2023 General

Analítica Avanzada y Predictiva en Almacenes

Primera parte – Eficiencia de Almacén

Los análisis avanzados y predictivos se implementan cada vez más en tiempo real o casi real en el sector logístico. Los casos de uso incluyen precios dinámicos, pruebas de calidad del producto, reabastecimiento dinámico y decisiones de personal y recursos. Las soluciones de análisis predictivo y avanzado extrapolan datos de Internet de las Cosas (IoT), patrones climáticos y datos de ventas dinámicos para ayudar a los gerentes de la cadena de suministro a comprender escenarios futuros y tomar decisiones más rentables.

El análisis predictivo puede sonar similar a Machine Learning, pero en realidad es una aplicación de ML, explica EDUCBA. ML es una técnica de IA que consta de algoritmos y modelos complejos que se pueden usar para la predicción. En Machine Learning, los algoritmos procesan los datos proporcionados sin un conjunto predeterminado de reglas y regulaciones. Estos sistemas mejoran con la experiencia, luego de procesar grandes cantidades de datos, sin necesidad de programación explícita.

El modelado predictivo, o análisis predictivo, por otro lado, es una forma de análisis que evalúa un conjunto de datos históricos y actuales para identificar patrones y comportamientos, predecir los resultados más probables y estimar la probabilidad de diferentes resultados en función de los datos.

Según el informe anual de Supply Chain Dive, de 2019, el 30% de los profesionales de la cadena de suministro encuestados dicen que actualmente utilizan análisis predictivos en su empresa. Nueve de cada 10 encuestados dicen que creen que el análisis predictivo tendrá un impacto en la cadena de suministro en la próxima década. Solo el 7% dice que no es probable que adopte análisis predictivos. Más de la mitad (57%) de los que actualmente no usan análisis predictivos dicen que tienen planes de hacerlo en los próximos cinco años.

El análisis predictivo tiene muchos usos en la Cadena de Suministro. Estos son solo algunos ejemplos:

a). Mantenimiento Predictivo:

En la fabricación, el análisis predictivo respalda el mantenimiento predictivo. Junto con IoT, las piezas y los sensores transmiten datos sobre el rendimiento de una pieza o equipo. Cuando los datos indican que una pieza muestra signos de falla, los fabricantes pueden asegurarse de que las piezas de repuesto estén en stock y planificar las reparaciones para evitar tiempos de inactividad inesperados que, de lo contrario, podrían causar una interrupción de gran alcance en la cadena de suministro.

b). Optimización de rutas:

Los gerentes de logística aprovechan el análisis predictivo para determinar la ruta más corta y rápida a un destino teniendo en cuenta factores como las condiciones climáticas, los retrasos en el tráfico y los datos del vehículo, como el kilometraje. Mediante el uso de modelos predictivos para determinar la mejor ruta con el menor riesgo, las empresas de logística ayudan a garantizar las entregas a tiempo.

c).Pronóstico de demanda:

El análisis predictivo puede ayudar a los almacenes y centros de distribución a optimizar el inventario, asegurando que haya suficiente stock disponible para satisfacer la demanda anticipada. Las empresas pueden prepararse más fácilmente para las fluctuaciones estacionales para evitar desabastecimientos y oportunidades de ventas perdidas. Al identificar patrones de comportamiento que indican un cambio en los hábitos de los consumidores, las empresas pueden incluso predecir las próximas tendencias y prepararse para cambios inesperados en la demanda.

d).Optimización del inventario:

Junto con la previsión de la demanda, el análisis predictivo permite que los almacenes y los centros de distribución optimicen los niveles de inventario. El análisis predictivo ayuda a determinar la cantidad de inventario y los niveles de existencias de seguridad necesarios para satisfacer la demanda sin incurrir en costos adicionales de almacenamiento a largo plazo por el exceso de inventario.

e).Adquisiciones:

Asociarse con proveedores confiables y rentables es vital para mantener un negocio funcionando sin problemas. Mediante el uso de análisis predictivos para evaluar a los proveedores en factores como la confiabilidad, el costo y la calidad, las empresas pueden tomar decisiones de adquisición basadas en datos e implementar planes de contingencia (como proveedores de respaldo) para mitigar el riesgo.

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