Análisis de datos mejorados con previsión de la demanda
Es muy probable que las cadenas de suministro sigan siendo volátiles, lo que significa que los comportamientos de los consumidores seguirán cambiando a un ritmo mayor. Las organizaciones no sólo necesitan estar mejor posicionadas para recopilar datos a un nivel granular, sino que también necesitan disponer de sistemas para analizar los datos y hacer uso de cuadros de mando interactivos que puedan proporcionarles información para responder rápidamente a las nuevas tendencias. Herramientas como Zap BI pueden permitir a una organización procesar los datos de forma más eficiente. Esta capacidad puede permitir a las organizaciones obtener una ventaja competitiva actuando con rapidez en áreas en las que sus competidores son lentos.
Aunque complementar el proceso de planificación de la demanda con los enfoques comentados anteriormente ha proporcionado a las organizaciones herramientas para capear el temporal de la interrupción de la cadena de suministro, cabe preguntarse si estos métodos son suficientes para hacer frente a la volatilidad de la cadena de suministro, que sigue aumentando exponencialmente.
Es importante señalar que las organizaciones confían en los algoritmos de previsión, que se han utilizado durante décadas, para predecir la demanda futura. Algunos expertos creen que, a pesar de apoyar continuamente el proceso de planificación de la demanda con herramientas adicionales, es probable que los métodos clásicos de previsión utilizados en la planificación de la demanda tengan dificultades para funcionar adecuadamente en las cadenas de suministro del futuro.
Un factor clave es que el análisis de series temporales es el núcleo de los cálculos de la mayoría de los algoritmos clásicos de previsión, y el análisis suele dar buenos resultados cuando los datos utilizados están limpios y las series de datos son largas y regulares. Desgraciadamente, en la planificación de la demanda no es habitual disponer de datos limpios y coherentes, ya que la demanda de los consumidores suele estar marcada por muchas fluctuaciones.
Tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las técnicas a las que se recurre habitualmente para hacer frente a los retos empresariales que implican grandes volúmenes de datos complejos. La cuestión clave es si estas técnicas pueden aportar soluciones a los retos de la planificación de la demanda. En la próxima entrada del blog trataremos este tema; permanezca atento.
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