Demand Forecasting
Vaya más allá de la previsión tradicional y utilice la tecnología de aprendizaje automático.
Qué es
- Demand Forecasting app es una gran herramienta para predecir la demanda futura de múltiples artículos basándose en datos históricos.
- Entrenamos algoritmos de aprendizaje automático basados en datos históricos para extraer patrones y tendencias, sin necesidad de una profunda formación analítica.
Lo que ofrece
- Fácil acceso a una sofisticada tecnología de previsión.
- Mayor precisión que con las técnicas tradicionales de previsión.
- Posibilidad de integrar los conocimientos específicos del sector y las fuentes de datos externas (meteorología, promociones, etc.) en aplicaciones personalizadas.
¿Cuáles son las ventajas?
- Mejora de la precisión de las previsiones mediante técnicas de aprendizaje automático.
- Ahorro de costes gracias a una mejor utilización de los recursos y a evitar el exceso de capacidad.
- Aumento de la eficiencia operativa en Supply Chain
¿Qué es Predictive Analytics?
Predictive Analytics es la práctica de extraer información de conjuntos de datos existentes para determinar patrones y predecir resultados y tendencias futuras. Predictive analytics no dice lo que ocurrirá en el futuro. Pronostica lo que podría ocurrir en el futuro con un nivel aceptable de fiabilidad.
En la aplicación Demand Forecasting , entrenamos una red neuronal para extraer estas tendencias y patrones de sus puntos de datos históricos. El resultado del proceso de entrenamiento es un modelo ajustado que se utilizará para predecir la demanda futura.
¿Por qué es importante Demand Forecasting ?
En Demand Forecasting, utilizamos datos y análisis para predecir la futura demanda de los clientes para un periodo concreto con la mayor precisión posible. La precisión de Demand Forecasting es importante para satisfacer a los clientes, minimizar los costes de inventario y optimizar el flujo de caja.
Satisfacción del cliente
Minimizar los costes de inventario
Optimizar el flujo de caja
Satisfacción del cliente
Satisfacer las expectativas de los clientes en cuanto a disponibilidad de productos es primordial en Demand Forecasting. Si subestima o no proporciona la cantidad de existencias que sus clientes desean, se arriesga a perderlos en favor de la competencia. Incluso podría perder a un cliente previamente leal a largo plazo por no cumplir constantemente con la entrega.
Minimizar los costes de inventario
Cuando pronostica la demanda con precisión, sólo necesita espacio y personal para gestionar el inventario que sus clientes desean a corto plazo. Por el contrario, una mala previsión de los niveles de inventario conlleva una serie de costes relacionados, entre ellos:
- Espacio extra: Cuanto más inventario tenga, más espacio de construcción necesitará para guardarlo. Este problema es especialmente problemático para los minoristas que hacen hincapié en el volumen de ventas por metro cuadrado. Sus gastos de servicios públicos también suelen ser mayores.
- Más personas: Cuanto más exceso, más gente se necesita para moverlo y gestionarlo.
- Desperdicios: Tirar los artículos perecederos o el inventario obsoleto, o marcarlo para despejarlo, son otros de los desperdicios que se derivan de una mala demand forecasting.
Optimizar el flujo de caja
La precisión de demand forecasting tiene un impacto significativo en el uso eficiente de su capital de trabajo y en la preservación del flujo de caja. Si se compran demasiadas existencias para satisfacer la demanda actual, se gasta un efectivo que podría destinarse a usos mejores hasta que la demanda se recupere. En lugar de ello, su efectivo está inmovilizado pagando por un inventario que se encuentra en un almacén. Estar atado al flujo de caja estresa la capacidad de su empresa para hacer los pagos de la deuda e inhibe sus inversiones en crecimiento y desarrollo.
Demand Forecasting Tutorial
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Aprenda a utilizar la aplicación Demand Forecasting para predecir la demanda de múltiples productos basándose en datos históricos de series temporales.
Combine Demand Forecasting con otras herramientas
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