Previsión de la demanda y de los pedidos para 500.000 puntos de venta

‍Descripción del problema

¿Cómo prever y organizar la demanda de productos en 500 puntos de venta?

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Solución

• A partir de datos históricos (transacciones, inventario, tiempo de transporte), incluyendo posibles promociones/campañas publicitarias/festividades/eventos en la zona, se creó un modelo predictivo inicial de Machine Learning. Además del modelo principal, se prepararon varias versiones de modelos adicionales (campeones-challengers, modelos sombra). En SLS Studio se definió el proceso:
• proceso de estimación del modelo predictivo, ejecutado según un calendario (diario/semanal/mensual),
• Integración con los sistemas de comercio del cliente
• Integración con los sistemas de almacén del cliente
• Integración con los sistemas logísticos del cliente
• Integración con los sistemas que contienen datos de promociones
• Integración con los sistemas que contienen datos sobre campañas publicitaria sel proceso de consulta de modelos adicionales de predicción/pronóstico que se utiliza junto con el modelo principal.

Resultados clave

• Operaciones eficientes de la cadena de suministro: la integración con los sistemas de comercio, almacén y logística del cliente puede conducir a operaciones más fluidas y eficientes de la cadena de suministro. Esta integración garantiza que los niveles de inventario estén alineados con la demanda, reduciendo los costes innecesarios de transporte y almacenamiento.
• Mejora de la precisión de la previsión de la demanda en un 50% con algoritmos de ML: los modelos iniciales de aprendizaje automático predictivo, junto con los modelos de campeones y sombras, probablemente condujeron a previsiones de demanda más precisas. Al analizar los datos históricos y tener en cuenta diversos factores como transacciones, niveles de inventario, tiempos de transporte, promociones, vacaciones y eventos, los modelos proporcionaron predicciones más precisas de la demanda futura y de la previsión de pedidos.
• Mejor gestión del inventario: con una mejor previsión de la demanda, la empresa optimizó su gestión del inventario. Esto significa tener el número adecuado de productos en cada punto de venta para satisfacer la demanda de los clientes sin exceso ni falta de existencias.

¿Por qué escoger SLS?

La plataforma SLS ofrece a los fabricantes

• Capacidades predictivas para planificar cambios de referencia basados en datos en tiempo real.
• Alertas e informes automatizados para garantizar programas de producción eficientes.
• Toma de decisiones mejorada que minimiza el tiempo de inactividad y mejora la utilización de los recursos.  
  

Con SLS, los fabricantes pueden optimizar la eficiencia de la línea de producción y reducir los costes, garantizando un funcionamiento más fluido.

Preguntas contestadas:

¿Cómo evitar los tiempos de inactividad provocados por la escasez de componentes durante los cambios de referencia?

• Respuesta: Utilizando los algoritmos de previsión de SLS para predecir y gestionar la disponibilidad de los componentes de forma proactiva.

¿Cómo podemos reducir los residuos y optimizar los plazos de producción?

• Respuesta: SLS proporciona información en tiempo real y flujos de trabajo automatizados para alinear los programas de producción con los recursos disponibles, minimizando los residuos y maximizando la eficiencia.