Predicción de la demanda en logística: aplicaciones prácticas

Tener una predicción de la demanda que tendremos por parte de nuestros clientes aporta una serie de beneficios indudables. Cuando trasladamos esto al ámbito de la logística suelen ser habituales las preguntas sobre las aplicaciones prácticas y reales de la predicción de la demanda mediante Inteligen

Tener una predicción de la demanda que tendremos por parte de nuestros clientes aporta una serie de beneficios indudables. Cuando trasladamos esto al ámbito de la logística suelen ser habituales las preguntas sobre las aplicaciones prácticas y reales de la predicción de la demanda mediante Inteligencia Artificial.

Tecnologías como la Inteligencia Artificial vienen a ser herramientas de ayuda y apoyo en las operaciones logísticas y nunca a sustituir procesos o personas, lo cual sería un grave error. Algunas de las ventajas que nos ofrece la predicción de la demanda tienen un foco puramente operacional, como por ejemplo el control y gestión de stock, tanto stock vivo como stocks de seguridad.

Aplicaciones prácticas

-Planificación: Una de las primeras aplicaciones prácticas que se derivan de implementar un desarrollo de predicción de la demanda, es poder generar una planificación de las operaciones logísticas. Poder predecir la demanda de los clientes permite al operador destinar los recursos de personal, espacio y maquinaria necesarios en cada día,  maximizando los costes de las operaciones.

-Optimización de espacios: otra de las aplicaciones prácticas tienen que ver con el uso correcto del espacio destinado al almacenaje. Teniendo una predicción de la demanda detallada, el operador logístico tiene capacidad de detectar que productos pueden componer el ABC (los de mayor rotación), asignando los espacios adecuados para ello, que permitan un menor recorrido en el posicionado de la mercancía en el almacén.

-Control stocks: los modelos de predicción de la demanda pueden llevar aparejado un consumo de las mercancías almacenadas, por lo que mediante inteligencia artificial podremos determinar los niveles de stock así como tener un nivel de stock de seguridad alineado con la predicción.

-Prescripción de compra: aplicando la predicción de la demanda, es posible que el operador logístico pueda determinar potenciales roturas de stocks futuras, y emitir a sus clientes una prescripción de reabastecimiento o compra. Este punto puede ser enfocado por los operadores en la búsqueda del aumento de la satisfacción del cliente.

-Costes: la aplicación más practica y directa para los operadores logísticos es el control y reducción de los costes mediante la predicción de la demanda. Poder tener secuenciados de forma anterior las necesidades de los clientes permite poder utilizar los recursos necesarios y adecuados, sin tener que entrar en planes de reserva, ajustando en todo momento los costes por operación.

Puede parecer algo lejano, pero incorporar la planificación de la demanda con Inteligencia Artificial permite a la empresa dar un salto de calidad en sus operaciones, traduciéndose en una clara reducción de los costes y consiguiente aumento del beneficio, aumentando también la calidad del servicio ofrecido.

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