La pandemia de COVID-19 dejó una importante lección para las empresas pues es el cambiante entorno les obligó a repensar no solo sus planes inmediatos, sino la manera en la que debían gestionar, de manera eficiente y rápida, la cadena de suministro para no afectar a sus clientes.

Para Sergio Luján Hoffmann, Director de Data Science en NEORIS México, el buen uso de los datos, a través del aprendizaje automático o machine learning, es clave para anticiparse a estas eventualidades y puede hacer la diferencia entre el éxito o fracaso en la red de suministro en momentos críticos. 

De acuerdo con el experto, eventos como la pandemia de COVID-19, hacen cada vez más imperativo que las empresas estén preparadas y adapten sus cadenas de suministro para hacerlas más ágiles, resilientes y flexibles: “Si bien existen distintas dimensiones para hacer frente a la coyuntura, estamos convencidos de que los datos son la piedra angular para lograrlo”. 

Agrega que para los líderes de la cadena de suministro, la optimización del proceso de pronóstico de la demanda tiene una mayor prioridad con respecto a otras iniciativas como el traqueo o la automatización. La razón de esto es que contar con un proceso de pronóstico de la demanda ágil, que aumente las capacidades de los equipos de planeación e integre factores internos y externos, permite considerar casos de uso adicionales de machine learning tales como la optimización de inventarios, optimización de compras e, incluso, algoritmos de recomendación para la venta cruzada y promociones.

La gama de soluciones de compañías como NEORIS ayuda a los clientes a optimizar sus procesos de pronóstico de la demanda al integrar tanto variables internas del negocio como variables externas –clima o días festivos– en un modelo de machine learning que permite entregar predicciones para millones de combinaciones de SKUs, tiendas o clientes. 

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“Gracias a esto, algunos clientes han desarrollado casos de uso adicionales como pedido sugerido, con lo cual han incrementado sus ventas en más de 4% en tan solo seis meses”, revela Sergio Luján.

Recalca además que es una realidad que el machine learning ha posibilitado la identificación rápida de aquellos elementos clave para el éxito de la cadena de suministro, toda vez que este tipo de tecnología, aplicada a los procesos empresariales, ha servido a muchas compañías alrededor del mundo a afrontar de la mejor manera los momentos difíciles, complejos o inciertos.