Las empresas podrán conocer a un 90% de acierto las necesidades que tienen en la demanda de actividad y planificar mejor la cadena logística.
Optimizar la cadena de suministro, conocer cuáles son sus necesidades y, en definitiva, ser más eficientes. Ese es el sueño de todo empresario. Aunque a veces no se sabe muy bien por dónde empezar, lo cierto es que el Big Data, la analítica predictiva de datos y el machine learning sí que pueden echar una mano en ese sentido.
Con la ayuda del modelo Demand Forecasting las empresas pueden conocer a un 90% las necesidades que tienen en la demanda de actividad. Se trata de un modelo desarrollado por DHL Supply Chain, a través del cual se emplea el Big Data, la analítica avanzada de datos y el machine learning para suplir las necesidades de la cadena de suministro.
Planificación estratégica
Se ha comprobado que a través de dicho modelo se consigue una ratio media de acierto cercana al 90% en la previsión de la demanda de actividad, pudiendo dimensionar las necesidades futuras de la cadena de suministro. Se trata de algo que tiene un gran valor para la planificación táctica y estratégica de las operaciones logísticas que la compañía proporciona a sus clientes.
Muchas empresas buscan la manera de optimizar la gestión logística de sus almacenes. Y es que tanto la planificación de flotas como la previsión de gestión de la demanda en almacén son dos aspectos clave para que funcione adecuadamente la cadena de suministro.
De esa manera, a través del Big Data y de la Inteligencia Artificial y el machine learning se conseguiría hacer una estimación muy exacta de los recursos necesarios para alcanzar los objetivos de productividad acordados con cada cliente, que puede garantizar la provisión al mercado de sus productos y, a su vez, no tener que incurrir en costes extra ante posibles eventualidades inesperadas.
Dicha empresa ya ha conseguido controlar y planificar mediante ese método una flota de 570 camiones diarios que transportan al año cerca de 8.620 toneladas de producto. También han logrado extraer información clave tras entrenar más de 2.800 modelos de predicción para el área de transporte y cerca de 3.300 para el entorno de almacén.
El modelo predictivo también tiene en cuenta datos de calendarios festivos nacionales y autonómicos, eventos macro de todo tipo (huelgas, ferias, manifestaciones, celebraciones, etc), periodos de rebajas, picos extremos de demanda de productos y devoluciones por campañas de enorme repercusión comercial como el Black Friday o las rebajas.
