Cómo hacer una buena previsión de demanda

Las compañías deben hacer frente día a día a un entorno muy competitivo donde la demanda es cada vez más exigente, los clientes solicitan productos cada vez más personalizados y exigen plazos de entrega mucho más cortos. Estos cambios en el mercado obligan a las empresas a reaccionar y adaptar sus modelos productivos.

A día de hoy esto se ha convertido ya en una realidad que nos obliga no solo a adoptar herramientas que nos ayuden a prever la demanda, sino que estas herramientas estén además preparadas para entornos altamente conectados, IoT, y disponer de algoritmos de aprendizaje tipo “machine learning” 

Descubre los métodos más efectivos para prever la demanda de tus productos o servicios, optimizar tu estrategia comercial, y cómo utilizar el machine learning para mejorar la planificación de demanda en tu empresa y destacar en un entorno competitivo.

Demanda independiente VS demanda dependiente

De cara a la previsión de demanda, hay que tener en consideración que vamos a tener siempre dos tipos de demanda: la demanda independiente y la demanda dependiente; y que para cada tipo debo usar distintas herramientas a la hora de prever y planificar dicha demanda.

Demanda independiente:

• Surge del mercado y los pedidos de clientes.
• Se puede influir con acciones comerciales y de marketing, pero no fijar con certeza.
• Se anticipa con herramientas de planificación de demanda basadas en análisis estadístico.
• Estas herramientas permiten simular y ajustar previsiones, integrándolas luego en el software ERP.

Demanda dependiente:

• Procede de la demanda independiente y otros factores.
• Se prevé con herramientas MRP/MPS/DRP, que explotan la composición de productos.
• Genera propuestas de órdenes de fabricación, compra, distribución, etc.
• Los beneficios incluyen reducción de stocks, plazos de entrega y optimización de suministros.

Aplicación del machine learning en la planificación de demanda

El machine learning, o aprendizaje automático, se refiere a la capacidad de las máquinas de aprender y mejorar a partir de los datos sin ser programadas explícitamente. En el contexto de la planificación de demanda, el machine learning puede ser utilizado para analizar grandes cantidades de datos históricos y generar pronósticos más precisos y actualizados.

El machine learning puede identificar patrones ocultos en los datos, detectar cambios en la demanda de manera temprana y adaptar automáticamente los modelos de pronóstico a medida que cambian las condiciones del mercado.

Además, el machine learning puede integrarse con otras tecnologías como el Internet de las cosas (IoT) para obtener datos en tiempo real y mejorar aún más la precisión de los pronósticos de demanda.

En resumen, la aplicación del machine learning en la planificación de demanda permite a las empresas tomar decisiones más informadas y ajustar su producción de manera más eficiente.

Beneficios de utilizar machine learning en la planificación de demanda

Utilizar machine learning en la planificación de demanda ofrece varios beneficios:

• Mayor precisión en los pronósticos: el machine learning puede analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones que los métodos tradicionales podrían pasar por alto, lo que conduce a pronósticos más precisos.
• Mayor agilidad: el machine learning puede adaptarse rápidamente a los cambios en la demanda y ajustar los pronósticos en tiempo real, lo que permite una planificación más ágil y eficiente.
• Reducción de costes: al tener pronósticos más precisos, las empresas pueden evitar la sobreproducción o la escasez de productos, lo que reduce los costes asociados.
• Mejor servicio al cliente: al tener una planificación de demanda más precisa, las empresas pueden ofrecer un mejor servicio al cliente al tener los productos necesarios disponibles en el momento adecuado.

Estos beneficios hacen que utilizar machine learning en la planificación de demanda sea una estrategia clave para destacar en un entorno competitivo.

Consideraciones finales para implementar machine learning en la planificación de demanda

Antes de implementar machine learning en la planificación de demanda, es importante considerar los siguientes aspectos:

• Calidad de los datos: es fundamental contar con datos de alta calidad y actualizados para obtener resultados precisos.
• Selección de los algoritmos adecuados: existen diferentes algoritmos de machine learning, por lo que es necesario seleccionar los más adecuados para el problema específico de la planificación de demanda.
• Capacitación del personal: es necesario capacitar al personal en el uso de herramientas de machine learning y en la interpretación de los resultados obtenidos.
• Monitoreo y ajuste continuo: el machine learning es un proceso iterativo, por lo que es importante monitorear y ajustar continuamente los modelos de pronóstico a medida que cambian las condiciones del mercado.

Al tener en cuenta estos aspectos, las empresas pueden implementar con éxito el machine learning en la planificación de demanda y obtener los beneficios deseados.