En el entorno empresarial actual, altamente competitivo, es esencial contar con una cadena de suministro fiable que funcione a la perfección. Incluso los pequeños errores pueden repercutir en toda la cadena de suministro, con la consiguiente pérdida de ingresos, clientes insatisfechos y daños irreparables para su marca.

Ahora más que nunca, las empresas necesitan tener la capacidad de tomar decisiones informadas, con rapidez y precisión, para mantenerse por delante de sus competidores. La analítica predictiva ha cambiado las reglas del juego en este sentido, permitiendo a las organizaciones lograr una ventaja competitiva al tomar decisiones basadas en datos.

¿Qué es la analítica predictiva de la cadena de suministro?

La analítica predictiva de la cadena de suministro es el uso de la minería de datos, el aprendizaje de máquina y el análisis estadístico para identificar patrones y tendencias en los datos de la cadena de suministro y hacer predicciones sobre el rendimiento y los resultados futuros.

El objetivo de la analítica predictiva de la cadena de suministro es mejorar la toma de decisiones y la planificación estratégica al proporcionar una comprensión más precisa de la demanda futura, la oferta y otros factores clave que pueden influir en la cadena de suministro. Esto permite a las empresas gestionar y optimizar de forma proactiva las operaciones de su cadena de suministro, lo que les ayuda a reducir costos, mejorar la eficiencia y aumentar la satisfacción del cliente.

¿Cuáles son los distintos tipos de métodos de analítica predictiva?

El Módulo de Analítica Predictiva de Minitab consta de métodos patentados como CART® (árboles de clasificación y regresión); el original Random Forests®, un algoritmo de clasificación compuesto por muchos árboles de decisión; TreeNet®, la metodología de potenciación de gradientes propia de Minitab; y MARS®, una herramienta innovadora que automatiza la creación de modelos predictivos precisos para variables dependientes continuas y binarias.

Minitab es la única empresa en el mundo que ofrece estos métodos muy populares y de marca, desarrollados por los inventores de las técnicas de modelado basadas en árboles. Minitab ha puesto estos métodos al alcance de todos (no solo para los científicos de datos), sin importar dónde se encuentre cada quien en su recorrido por el campo de la analítica.

¿Cómo puede la analítica predictiva mejorar la cadena de suministro?

Pronósticos de demanda

El pronóstico consiste en prever eventos futuros con base en patrones encontrados en conjuntos de datos históricos; se trata sobre todo de encontrar un modelo matemático adecuado que pronostique con precisión las tendencias futuras y prediga lo que ocurrirá en condiciones específicas. Ayuda a estimarlo todo, desde volúmenes de ventas de productos individuales hasta demandas del mercado y fluctuaciones estacionales.

La analítica predictiva permite a las organizaciones tomar medidas antes de que se produzca un aumento real de las ventas, y no después de que los clientes empiecen a quejarse de la falta de existencias. El pronóstico de la demanda puede predecir las tendencias futuras del mercado y la oferta correspondiente, ayudando así en la planificación de los recursos empresariales. Por ejemplo, el modelo predictivo podría ayudar a las empresas a estimar la demanda de sus productos en una región específica, de modo que puedan ampliar la producción o buscar socios con capacidades sobrantes que pudieran proporcionar unidades adicionales en determinados momentos en los que se espera que aumenten las ventas.

Optimización de inventarios

La gestión del inventario es uno de los procesos más críticos que la analítica predictiva puede ayudar a mejorar. Tener demasiado inventario en stock puede resultar costoso, mientras que no tener suficiente para las ventas previstas podría significar la pérdida de clientes potenciales. El modelo predictivo ayuda a las organizaciones a mantener el nivel justo de suministros en todo momento, lo que suele traducirse en menores costos de inversión y en menos desperdicio o pérdida de oportunidades por exceso de producción o falta de existencias.

Las empresas adoptan la analítica de la cadena de suministro para determinar qué tanto inventario deben tener a mano con base en datos históricos sobre patrones de comportamiento de los clientes combinados con próximos eventos, como vacaciones o un período de rebajas de final de temporada, que podrían provocar un aumento en las compras de artículos específicos.

Prevención de roturas de stock

Una extensión de la optimización del inventario es la prevención de las roturas de stock.. Es un gran desafío para los minoristas, ya que los compradores, sin pensarlo dos veces, acudirán a otro establecimiento si no pueden conseguir rápidamente los productos que necesitan.

La analítica de datos para la optimización del inventario puede ayudar a calcular los plazos de entrega, es decir, el número de días que tarda un artículo en llegar a su almacén después de realizar un pedido. Este plazo de entrega puede combinarse con los datos de ventas actuales para estimar el stock de seguridad e informar a los minoristas del momento en que deben hacer un pedido de reposición.

Mantenimiento predictivo

Una solución de analítica predictiva puede ayudar a los responsables de la cadena de suministro a reducir los costos operativos y el tiempo de inactividad al identificar problemas potenciales antes de que ocurran. Además del análisis predictivo para la planificación y programación de la producción, las empresas pueden utilizar modelos predictivos para simplificar el proceso de mantenimiento, ayudando a prevenir costosas averías que podrían haberse evitado con poca preparación.

Las soluciones de monitoreo predictivo de equipos ayudan a las empresas a reducir los costos asociados al tiempo de inactividad imprevisto, ya que les permiten programar las reparaciones con antelación en lugar de tener que hacer frente a averías inesperadas de los equipos que provocan demoras en la producción o un desperdicio excesivo de productos, todo causado por máquinas con piezas desgastadas.

Planificación de rutas

Las soluciones de optimización predictiva de flotas ayudan a las empresas de la cadena de suministro a encontrar nuevas formas de combinar métricas y datos importantes de la cadena de suministro provenientes de distintas fuentes, como información sobre la ubicación de los vehículos, estimaciones del tiempo de entrega basadas en las distancias recorridas al día y otras métricas relevantes que afectan el proceso de planificación de rutas. En los modelos predictivos de definición de rutas, factores como el tiempo previsto de viaje se combinan con determinados eventos en curso que son específicos de cada empresa, como la flota disponible, los horarios de los conductores, la carga, los lugares de carga, los días festivos, etc.

La analítica predictiva puede ayudar a los proveedores de servicios de logística a optimizar sus rutas al identificar los segmentos del camino en el que el tráfico tiende a ralentizarse o a congestionarse. De este modo, tienen una mejor comprensión del tiempo que llevará transportar una determinada cantidad de carga por carreteras específicas sin sorpresas en el camino. El modelado predictivo también es útil para reaccionar con rapidez si se presentan imprevistos, como condiciones climáticas extremas, que obliguen a cambiar las rutas o a alterar temporalmente los horarios.

Optimización de costos

En el caso de los fabricantes, la analítica predictiva puede utilizarse para optimizar las estrategias de fijación de precios, ya que identifica puntos de precio óptimos basados en datos históricos sobre el volumen de ventas de productos a diferentes precios y condiciones de mercado, como las tasas de cambio de divisas, la inflación y los costos de las materias primas.

Los responsables de la cadena de suministro pueden utilizar modelos predictivos para crear un modelo de referencia que tenga en cuenta los datos históricos y proporcione una predicción precisa sobre lo que ocurrirá si no cambian determinadas condiciones. ¿Deberían optar por precios con descuento? ¿O aumentar sus márgenes? Por medio del modelado predictivo, las empresas obtienen insights profundos sobre cómo influyen los distintos factores (como los cambios de precios o las campañas promocionales) en las decisiones de compra, lo que ayuda a los profesionales de la cadena de suministro a adaptar las estrategias de precios en consecuencia y aumentar aún más los ingresos provenientes de las ventas.

Gestión de riesgos

Las empresas de la cadena de suministro adoptan la analítica predictiva para la gestión de riesgos con el fin de identificar posibles riesgos que puedan causar interrupciones a lo largo de la cadena. La popularidad de las redes sociales y el mar de datos que todos compartimos crean nuevos modelos que utilizan la analítica de big data y ayudan a mitigar las interrupciones de la cadena de suministro. Una empresa puede utilizar los datos de las redes sociales sobre huelgas, incendios o quiebras para monitorear las interrupciones de la cadena de suministro y tomar medidas proactivas antes que sus competidores mediante el mapeo de las cadenas de suministro y el registro de los datos de redes sociales sobre huelgas, incendios y quiebras.

Sin la analítica predictiva, las empresas se ven obligadas a tomar decisiones empresariales basadas en datos pasados. En cambio, la analítica predictiva de la cadena de suministro utiliza datos históricos y tendencias en tiempo real para preparar modelos para múltiples escenarios e identificar posibles soluciones. De este modo, las empresas saben exactamente cómo responder a problemas como demoras en las entregas, picos en las tarifas de envío y limitaciones en la capacidad de los transportistas.

Satisfacción del cliente

Los modelos predictivos ayudan a las empresas a conocer mejor el comportamiento de los clientes y, por lo tanto, tienen el potencial de mejorar la experiencia del cliente. Los modelos informáticos pueden identificar qué podrían comprar los clientes a continuación y cuándo es probable que cancelen o devuelvan un producto. En los algoritmos de gestión de la cadena de suministro, la analítica predictiva puede identificar patrones predictivos y tendencias sobre las personas que compran, lo que permite a las empresas recomendar productos u ofrecer precios personalizados con base en la información que han recopilado de los clientes.

La analítica predictiva también puede utilizarse para identificar segmentos de clientes, lo que facilitará a las empresas ajustar las redes de la cadena de suministro y los precios de los productos en función de la demanda en diferentes puntos de precio o introducir nuevos productos en el mercado si determinados tipos de compradores son más propensos a adquirirlos.

Mejora de la calidad

La analítica predictiva puede encontrar patrones y tendencias en los procesos de manufactura, lo que permite a los fabricantes prever y detener los problemas de calidad antes de que surjan. Para ello, se pueden analizar datos provenientes de numerosas fuentes, como lecturas de sensores, registros de máquinas e inspecciones de control de calidad. Los fabricantes pueden detectar patrones y anomalías en los datos que apunten a futuros problemas de calidad y tomar medidas preventivas utilizando algoritmos de IA y aprendizaje de máquina para identificarlos.

Esto puede reducir en gran medida la cantidad de bienes defectuosos producidos y elevar el nivel calidad de toda la línea de productos, aumentando así la satisfacción y la lealtad de los consumidores. Además, los productores pueden evitar perder tiempo y dinero en retrabajo y desperdicios al detectar y resolver los problemas de calidad en una fase temprana del proceso de producción.

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Aproveche el poder de la analítica predictiva con Minitab

Si hay algo que diferencia a las organizaciones es su capacidad para predecir las necesidades con precisión. Ya sea que se trate simplemente de las ventas del día siguiente o de algo más complejo, como el ciclo de vida del producto a largo plazo, las organizaciones que utilizan la analítica predictiva llevan una clara ventaja.

Según un estudio realizado por Gartner, las empresas que adoptan las cadenas de suministro predictivas pueden reducir el inventario entre un 20 y un 30% gracias a predicciones más precisas de la demanda.

Con el potente software de Minitab, podrá tomar fácilmente decisiones basadas en datos con el apoyo de la analítica predictiva. Nuestro software líder en el mercado, flexible y fácil de usar, le ayuda a descubrir insights, predecir resultados y mejorar los procesos para optimizar todos los aspectos de su cadena de suministro.