LogísticaIT.com Habló con representantes destacados de las comunidades de analistas y proveedores para discutir algunos de los puntos de conversación clave más importantes y áreas de innovación que tienen lugar dentro de la tecnología de planificación y previsión de la demanda.
Dado que un campo de juego más fragmentado y volátil se está convirtiendo en la norma, las empresas necesitan poder tomar decisiones más precisas para gestionar la demanda anticipada y real, así como ejecutar y cumplir con los pedidos de la manera más eficiente posible evitando desabastecimientos y entregando a tiempo y a tiempo. especificaciones independientemente de si el pedido es directo a la tienda o directo al consumidor.
Afortunadamente, la tecnología disponible está a la altura de estos desafíos. Es sólo cuestión de poder navegar entre lo que está disponible y lo que podría adaptarse a sus necesidades específicas y al presupuesto disponible. Entonces, ¿cuáles son exactamente algunos de los desafíos clave que enfrentan las soluciones relacionadas con la planificación y la previsión de la demanda que pueden hacer que sean un proceso menos oneroso?
La conexión entre la demanda y la oferta es clave
En términos de soluciones de planificación de la cadena de suministro, Tim Payne, vicepresidente de investigación, Gartner, señala que la demarcación entre la planificación de la demanda y la planificación de la cadena de suministro ha desaparecido en gran medida. "Por lo tanto, la conexión entre la demanda y la oferta es clave y cada vez más hemos visto que la tecnología puede cubrir tanto el lado de la ecuación de la planificación de la demanda como el de la oferta porque eso es realmente importante", dice. Payne añade que hoy en día todo está en la nube. "Nadie trae al mercado una nueva solución de planificación que sea exclusivamente local".
Payne también explica que cada vez más proveedores están agregando más inteligencia artificial y aprendizaje automático a las soluciones de planificación. "Los cambios en los modelos de negocio significan que las empresas necesitan mucha flexibilidad en la solución de planificación", afirma. “Por ejemplo, las empresas de bienes de consumo tradicionalmente vendían a minoristas tradicionales y ese era su canal principal. Ahora, con el comercio electrónico estas empresas también tienen que mirar la demanda de ventas online. Este es un cambio de modelo de negocio.
"Se siguen aplicando esencialmente los mismos principios en términos de que ahora hay que analizar la demanda de su canal de comercio electrónico de la misma manera que lo ha hecho con la demanda física, aunque la demanda de comercio electrónico las ventas se verán impulsadas por factores diferentes a los de un minorista tradicional. Por lo tanto, las empresas deben considerar cuánto inventario mantener y si deben tener ubicaciones o existencias de inventario separadas para los dos canales (en tienda y en línea) o combinarlos porque desean más flexibilidad. Por lo tanto, la solución de planificación de la cadena de suministro debe poder hacer frente a este modelo omnicanal”.
Mejorar la calidad de la toma de decisiones
Sin embargo, Payne cree que el mayor objetivo de las empresas, ya sean minoristas o fabricantes de alta tecnología, farmacéuticos o industriales, etc., es poder mejorar la calidad de las decisiones que toman. “Por lo tanto, se presta mucha atención a los procesos: el proceso de planificación de la demanda, el proceso de la cadena de suministro. el proceso de planificación de ventas y operaciones, etc. Sin embargo, a menudo nos obsesionamos con los procesos: ¿estamos siguiendo el proceso de planificación de la demanda? ¿Están todos cumpliendo con nuestro proceso estándar de S&OP? Sin embargo, el objetivo de la planificación es fundamentalmente tomar decisiones. La planificación es una forma de tomar decisiones y tenemos que decidir cuánto creemos que vamos a vender, mover, fabricar y poner en el inventario. Entonces, el resultado de la planificación es la decisión, y el resultado de una buena planificación es tomar buenas decisiones, lo que yo describo como decisiones de mayor calidad.
"Si tomamos decisiones de mayor calidad, entonces podremos reducir la fuga de valor y crear oportunidades para aumentar el valor porque obtenemos los recursos correctos en el lugar correcto en el momento correcto, y podemos aprovechar las interrupciones y eventos que están sucediendo en El mercado. Entonces. Se está produciendo un cambio, especialmente ahora que hay tanta digitalización. Con todo el trabajo de digitalización y transformación digital que las empresas están realizando, encontramos que un área de gran enfoque es la cadena de suministro”.
Combinación de diferentes técnicas analíticas
Dentro de la cadena de suministro, Payne comenta que el área de principal enfoque es la planificación de la cadena de suministro porque la digitalización implica el uso de muchos datos y análisis. y particularmente el aprendizaje automático, que tiene que ver con la predicción y la planificación tiene que ver con la predicción. Añade que la automatización de la toma de decisiones también es un objetivo clave. "Por lo tanto, las empresas manufactureras se están centrando mucho en cómo pueden mejorar la calidad de las decisiones que tomamos", afirma. "Esto está impulsando muchos de los cambios tecnológicos, no para eliminar enfoques de optimización sino para agregar técnicas analíticas adicionales como el aprendizaje automático en todas sus formas, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, etc. Por lo tanto, se está convirtiendo en una combinación de diferentes métodos analíticos. técnicas que ayudan a mejorar la calidad de la toma de decisiones”.
El impacto de la omnicanalidad
Bryan Ball, analista y consultor de la industria, ex-Investigación y estrategia de Aberdeen, señala que Covid ejerció mucha presión sobre la capacidad de muchas empresas para cumplir con los pedidos, en gran parte debido al crecimiento de la omnicanalidad. "Esto significó que muchas empresas tuvieron que cumplir con los pedidos desde puntos diferentes a los que habían planeado inicialmente", dice. “Por ejemplo, en la industria de alimentos y bebidas, si los puntos de entrega de distribución habituales de una empresa eran tiendas de comestibles y restaurantes porque la gente comía en restaurantes y compraba en tiendas de comestibles, de repente tenía que repensar todo porque los restaurantes cerraron durante la pandemia y todo pasó por el canal de alimentación tradicional o mediante pedidos online. Por lo tanto, las empresas que prestan servicios en este sector tuvieron que adaptarse muy rápidamente y cambiar las cosas de una manera diferente”.
Repensar el cumplimiento
Ball explica que hubo nuevos desafíos en el lado de la planificación y previsión de la demanda relacionados con la información entrante recibida. "En otras palabras, surgieron nuevos problemas relacionados con el origen de la demanda, el momento de la demanda y el volumen de la demanda, así como preguntas sobre los niveles de precisión de los datos y la volatilidad de la demanda, etc.", dice. “Sin embargo, con el enorme crecimiento de la entrega a domicilio, por ejemplo, en gran parte debido a la pandemia, las empresas también tuvieron que repensar cómo se reposicionaron en el lado del cumplimiento, el lado de la ejecución, y pensar más en dónde deberían ubicarse los productos en orden. para cumplir con los pedidos de manera más rápida y rentable. Históricamente, los productos normalmente se almacenaban en los centros de distribución tradicionales que la empresa había establecido, pero debido al cambio al modelo directo al consumidor, algunas empresas, en particular algunas de las más grandes, comenzaron a pensar en cómo podrían utilizar los sitios de las tiendas. como puntos de distribución de cumplimiento porque estaban más cerca de donde provenían gran parte de los pedidos directos al consumidor”.
Ball continúa: “Históricamente, podrían haber dependido de centros de distribución regionales que cubrían grandes áreas regionales. Ahora, debido al importante crecimiento del modelo directo al consumidor, podrían decidir ubicarlos en una ciudad importante o en una localidad grande más cercana al punto de entrega, tal vez Nueva York, Filadelfia, Atlanta, Houston o Los Ángeles, por ejemplo. Anteriormente, es posible que las empresas no hubieran considerado esto como una opción debido a los desafíos logísticos locales debido a la congestión del tráfico, pero debido a que este tipo de ubicaciones son ahora un foco de personas que realizan pedidos en línea, la entrega a residencias y condominios se ha convertido en una norma, por lo que las empresas utilizan cada vez más los sitios de sus tiendas como puntos de cumplimiento. Por lo tanto, ahora no sólo es importante capturar datos lo más precisos posible en el lado de la demanda entrante y el pronóstico, sino que en el lado saliente existe la necesidad de crear un modelo lo más inteligente posible que le indique dónde almacenar mejor los productos para minimizar sus costos y entrega."
Mientras que la planificación y la previsión de la demanda solían ser más una pieza inicial relacionada con lo que se hacía en la cadena de suministro, Ball explica que ahora se ha convertido en una parte muy vibrante de lo que hay que hacer para una ejecución y cumplimiento efectivos en la cadena de suministro. Nuevo mundo omnicanal: directo al consumidor o a tiendas físicas. "La mayor parte del modelo de planificación se basa en información entrante relacionada con cómo detallar mejor ciertos artículos y obtener mayor especificidad sobre la mejor ubicación para enviarlos", afirma. “Aunque la demanda general de un tipo particular de artículo puede ser bastante estable, el tipo de demanda puede variar dependiendo de dónde se encuentre el cliente.
“Por ejemplo, piensa en ropa pequeña, mediana o grande. Es posible que el porcentaje de ventas en pequeñas, medianas y grandes no difieran mucho en total, pero el porcentaje de cada tamaño puede variar mucho según la ubicación. Podría darse el caso de que la ropa de tallas más grandes tenga más demanda en las ciudades, podría darse el caso de que la ropa más ligera tenga más demanda en el sur, donde las temperaturas son más consistentemente más altas durante el año. Por lo tanto, la solución de planificación y previsión de la demanda debería ofrecer un mayor nivel de sofisticación en el extremo del cumplimiento. Probablemente no necesitará quitanieves en el sur, por lo que si tiene una planta que fabrica quitanieves, sería mejor colocarla en un lugar que tenga nieve y tal vez montañas, Tennessee, por ejemplo. Es un buen punto de distribución a los clientes y también ofrece costes de fabricación competitivos”.
El impacto de las redes sociales
Steve Murphy, director de servicios al cliente, Grupo Consultoría Panorama, observa una serie de áreas clave que están cambiando la cara de la previsión y planificación de la demanda en la actualidad. "Uno es la evolución de la omnicanalidad para satisfacer la demanda de los consumidores, y la elección que ahora tienen los consumidores entre compras en la tienda y pedidos en línea", afirma. “Las ventas online se han disparado en los últimos años, especialmente desde la pandemia. En las redes sociales, todos somos bombardeados con anuncios dirigidos basados en un seguimiento estricto de su actividad en línea actual. Hace sólo unos años, los anuncios que veía en ventanas emergentes eran de cuatro o cinco empresas principales orientadas a ese tipo de publicidad. Hoy en día, si visita una página en línea en unas horas, comenzará a ver anuncios emergentes relacionados con esa empresa y sus productos. Cuando te registras en tu página de destino, ya sea Google, Yahoo o cualquiera que sea el caso, verás anuncios o historias sobre ese minorista o ese producto”.
Murphy cree que esto no sólo está cambiando debido a la tecnología actual, sino que también puede cambiar debido a eventos importantes, particularmente la pandemia. “La pandemia fue un acontecimiento 'único', pero lo cambió todo”, afirma. “Cambió la forma en que las empresas operan sus cadenas de suministro y las grandes empresas de transporte tuvieron que repensar cómo iban a entregar los bienes. Hoy en día, en el caso del transporte marítimo, por ejemplo, ahora se puede realizar el check-in en cualquier momento y ver exactamente dónde se encuentra un envío mediante GPS”.
IA y aprendizaje automático
Otro avance importante en la planificación y previsión de la demanda actual, según Murphy, es la evolución de la IA y el aprendizaje automático. “Los principales proveedores de ERP, como Oracle, SAP y Microsoft, así como los proveedores especializados de soluciones de planificación y previsión de la demanda, pueden, por ejemplo, utilizar la IA para tomar las tendencias económicas de los últimos tres meses, incorporarlas al sistema y estimar con precisión qué la demanda probablemente será para el próximo mes. El nivel de precisión de estos sistemas ha mejorado a pasos agigantados”.
Murphy agrega que, aunque el aprendizaje automático proporciona más y mejores datos, uno de los puntos clave a recordar es que aún se necesita un ser humano para tener el control general. “En el caso de eventos importantes que podrían tener un impacto en las ventas de productos, como el Super Bowl, las personas que entienden el pronóstico y la planificación de la demanda basándose en años de experiencia práctica podrían decir: Creo que los niveles de existencias deberían aumentar un 1%. por encima de lo que sugieren los datos o bajarlo a un nivel similar. A menudo, esto puede resultar más preciso que lo que sugieren los datos del aprendizaje automático. Por lo tanto, aún se necesita ese factor humano basado en la experiencia en planificación y previsión de la demanda en lugar de depender únicamente de los números que salen de la máquina”.
Mukul Krishna. líder global en práctica de investigación: cadena de suministro y logística, Frost y Sullivan, refleja que hace solo una década la industria apenas comenzaba a digitalizarse y la gente comenzó a recopilar datos y crear informes de datos. "A partir de ahí empezaron a surgir muchos datos valiosos en términos de una mayor precisión de las previsiones", afirma. “Luego, más recientemente, llegó la pandemia y esto hizo que muchas empresas repensaran cómo gestionan la previsión y planificación de la demanda.
Pasando de los datos históricos
“Alguien de la industria de la confección me dijo que la planificación de su empresa para la primavera de 2022 se basó en los datos del año anterior. Sin embargo, a raíz de la pandemia, todos estos datos históricos que se remontaban a aproximadamente un año atrás desaparecieron. En tiempos volátiles, especialmente cuando las cosas cambian muy rápidamente, los datos históricos significan muy poco. Normalmente, los pronósticos de demanda se han basado en estos datos históricos, pero ahora más personas son muy conscientes del hecho de que hay tanta incertidumbre que es muy difícil incluso leer datos económicos regulares”.
Incluso antes de la pandemia, Krishna señala que muchos clientes minoristas se sentían muy cómodos con la idea del comercio electrónico. “Luego, durante la pandemia, es comprensible que estos clientes se sintieran aún más cómodos reservando en línea. Por lo tanto, las empresas no sólo tienen que gestionar tanto las entregas físicas como las entregas directas al consumidor, sino que también deben tener en cuenta la logística inversa porque algunos clientes han adquirido el hábito de pedir, digamos, 10 artículos pero solo con la intención de conservar 5 de ellos, o incluso menos. Entonces, ahora existe el desafío adicional de gestionar las devoluciones y hacer que los artículos vuelvan a los estantes o al lugar correcto en el almacén o centro de distribución para que estén listos para ser enviados a otro cliente”.
Krishna añade que algunas empresas todavía están prestando atención a los datos históricos, pero ahora dependen más de datos que tienen sólo unos pocos meses de antigüedad. "También están empezando a utilizar más inteligencia artificial y a tratar de triangular la mayor parte de lo que está sucediendo para intentar determinar la verdadera demanda", afirma. "El hecho de que algo haya sucedido el año pasado no significa que vaya a suceder este año, por lo que las empresas quieren aumentar su probabilidad de tener una idea mucho mejor de los datos precisos en tiempos de mayor incertidumbre".
Además, con el cambio climático, Krishna cree que las empresas deben preguntarse si será un invierno más cálido porque esto podría impactar en una mayor demanda de ciertos productos que históricamente podrían no haber tenido tanta demanda en esa época del año. "Por lo tanto, cosas como esta se están volviendo cada vez más prioritarias para las empresas, por lo que en el pasado no habrían pensado tanto en ellas cuando intentaban anticipar la demanda". En términos de tratar de descubrir patrones de demanda más precisos en lugar de confiar en datos históricos, Krishna explica que ahora cada vez más empresas están tratando de modelar mejor los datos utilizando IA o análisis avanzados para comenzar a ser más predictivos y prescriptivos. "Todo esto puede ayudar a introducir más probabilidad en los algoritmos", afirma.
El debate SaaS/on-premise
Ball observa que muchas empresas y las mejores empresas de su clase ciertamente están trasladando, o ya han trasladado, algunas de sus funcionalidades al modelo SaaS, tanto en términos de previsión y planificación de la demanda como de ERP. "Es posible que decidan principalmente trasladar ciertas piezas a la nube, como el apoyo a las decisiones", afirma. “Es posible que no decidan cambiar la planificación financiera porque ven que sus cifras financieras son sus 'llaves del reino'. Podrían decidir poner sus datos de planificación en la nube.
“Sin embargo, incluso entonces es posible que deseen ser más reservados al respecto porque sus datos de planificación contienen información sobre volumen, producto, marketing y precios. Por lo tanto, es posible que sean cautelosos con ese tipo de datos. Sin embargo, podrían decidir tomar porciones de esos datos y trasladarlos fuera del sitio. En general, muchas empresas han superado la actitud de mantener todo internamente. Dicho esto, todavía hay muchos fabricantes que no quieren que su fórmula secreta esté en la nube y se sienten más seguros si está en sus instalaciones. En el caso de Covid, donde las personas no podían continuar trabajando en el sitio, SaaS demostró ser muy valioso para garantizar que se pudiera acceder a datos como los relacionados con el inventario dondequiera que estuvieran las personas que tenían la autoridad para ver esa información".
Tener una ventaja
Krishna considera que muchas de las preocupaciones iniciales relacionadas con SaaS han desaparecido. Sin embargo, cree que en ciertas industrias, como el comercio minorista, las soluciones locales y las capacidades de borde son igualmente importantes en la gestión del modelo omnicanal: directo al cliente y directo a la tienda. Krishna también señala que la informática de punta puede tener una ventaja sobre la nube en términos de latencia reducida, algo que él cree que es cada vez más importante en un mundo de cadena de suministro donde la respuesta rápida puede ser fundamental para mantenerse al día con la demanda y los requisitos de existencias.
“Durante la pandemia, muchas personas enfermaron y el abandono también alcanzó niveles elevados”, afirma. “Muchos dejaron sus trabajos para volver a capacitarse o mejorar sus habilidades y entrar en la economía de los trabajos por encargo. En gran parte debido a esto, las empresas intentaron aprovechar más la automatización basada en IA. Así, por ejemplo, se utilizaron más robots de gestión de inventario. Estos robots son básicamente dispositivos informáticos de vanguardia sobre ruedas. Mientras tanto, se implementaron escáneres RFID y visión artificial para escanear artículos en los pasillos y determinar qué hay en stock y qué no. Por lo tanto, este tipo de tareas que podrían haber sido consideradas tediosas para los trabajadores humanos ahora se pueden realizar de manera efectiva mediante la automatización y pueden brindar información en gran medida en tiempo real”.
Mantenerse al tanto de tendencias inesperadas
Krishna nos recuerda que cuando llegó la pandemia, la gente empezó a buscar todo tipo de artículos que, en circunstancias normales, no saldrían volando de los estantes, como el papel higiénico. “En mi tienda de comestibles local nunca había visto que se quedaran sin cebollas antes de Covid”, comenta, y añade que algunas tiendas empezaron entonces a racionar determinados productos, permitiendo, por ejemplo, dos productos por cliente. "Si recibe datos casi en tiempo real, puede comenzar a monitorear estas tendencias inesperadas e instituir ciertas políticas que lo ayudarán a evitar el desabastecimiento", dice.
“Sin embargo, los datos enviados a la nube significan que su recuperación experimentará cierto nivel de latencia, e incluso una pequeña cantidad de latencia puede marcar una gran diferencia a la hora de satisfacer la demanda y seguir las tendencias. Por lo tanto, desea minimizar el nivel de latencia. Por ejemplo, no desea que su vehículo autónomo se comunique con la nube. En cambio, lo que desea es que ese vehículo tome decisiones autónomas sin necesidad de comunicarse con la nube. Por lo tanto, si tiene muchos vehículos autónomos que realizan entregas de última milla utilizando la capacidad informática de borde a bordo para tomar decisiones en lugar de tener que ir y regresar a la nube, esto puede ser mucho más eficiente. De manera similar, su robot de gestión de inventario en el almacén que utiliza computación de punta puede informarle casi en tiempo real que se está quedando sin un determinado producto y puede pedir más antes de que se agote el stock”.
Teniendo en cuenta el gasto
Krishna añade que a menudo se dice que si se dedica suficiente dinero al problema, éste desaparecerá. “Sin embargo, muchas empresas no disponen de grandes cantidades de dinero. La tecnología de punta puede ser costosa, por lo que en los países en desarrollo donde la mano de obra todavía es relativamente barata, muchas empresas seguirán postergando la inversión en tecnología de punta. En cambio, simplemente emplearán a más personas. Si nos fijamos en zonas más prósperas como América del Norte, Europa occidental, Corea del Sur o Japón, veremos un mayor uso de robots y automatización de almacenes, especialmente en términos de robots de recogida con brazos de recogida activos, aunque en almacenes más complejos donde los pasillos pueden Para alcanzar 30 o 40 estantes de altura, los robots de recolección tendrían que estar muy articulados y moverse en ángulos muy complejos, lo que implica mucha más complejidad. Entonces, debido a este tipo de complejidad y gasto, las empresas necesitan tener una muy buena razón económica para pasar a una mayor automatización. Muchas empresas no creen que su situación sea tan grave y tienen suficiente gente disponible para gestionar la selección de forma más manual”.
Si tienen el presupuesto disponible, Krishna explica que ahora más empresas también utilizan cobots. "Sin embargo, a medida que la automatización se vuelve más común, todavía no creo que el concepto de almacén oscuro vaya a avanzar mucho al menos en los próximos dos o tres años", afirma. “El almacén oscuro es, por supuesto, un tema delicado en el sentido de que la maquinaria puede potencialmente reemplazar a gran parte de la fuerza laboral humana en almacenes y centros de distribución. El argumento en contra es que en muchos casos una tecnología más automatizada puede aumentar y ayudar al trabajo que realiza la fuerza laboral humana”.
El factor de extensión
Aunque SaaS existe desde hace varios años, muchas empresas aún se sienten más cómodas teniendo sus servidores en sus instalaciones, tal vez por razones de seguridad, aunque hoy en día son mínimas. Sin embargo, Murphy explica que si se analizan los costos a largo plazo de una solución local, puede ser considerablemente más costosa debido a la necesidad de actualizarla en el sitio y posiblemente contratar consultores para realizar trabajos de extensión (extensión es el término que ahora se usa comúnmente). utilizado en lugar de personalización). “Por supuesto, uno de los principales beneficios de un modelo de suscripción SaaS en el que una empresa paga trimestral o anualmente es que, al menos para la mayoría de las empresas de nivel superior, se realiza una actualización automática trimestral de su software. Esto significa que siempre están actualizados con el software y utilizan la última versión. Creo que ese es probablemente uno de los mayores beneficios de SaaS”.
Otra distinción entre on-premise y SaaS, según Murphy, es on-premise: si cada vez que actualiza decide agregar algunas extensiones, probablemente necesitará un consultor que venga y administre el trabajo de extensión. “Con el modelo SaaS, no es necesario personalizar la solución para cada usuario, por lo que la funcionalidad normalmente se basa en las mejores prácticas para industrias particulares. Si alguien tiene una necesidad particular de una extensión para adaptarse mejor a un negocio en particular, lo que le recomendamos antes de seguir adelante con este plan potencialmente costoso es que piense detenidamente qué desea obtener del software.
Es importante saber cuáles serán los beneficios generales y si tiene sentido hacerlo teniendo en cuenta el coste adicional que implica. Después de pensarlo detenidamente, puede decidir que sería más beneficioso confiar simplemente en el paquete de software estándar. Por lo tanto, tiene sentido un análisis de costo-beneficio o un análisis de beneficio del cambio. Si una extensión es la opción preferida, podemos ayudar a las empresas de software a diseñar esa extensión. Hacer extensiones no parece ser un proceso tan complejo o difícil como solía ser. Ahora no es lo mismo que hacer algunas de las personalizaciones más importantes que solíamos hacer”.
Lo que nos espera
¿Cuáles podrían ser las próximas innovaciones/desarrollos a tener en cuenta durante los próximos dos años? Murphy explica que, al incorporar IA y aprendizaje automático en las soluciones actuales de planificación y previsión de la demanda, la tecnología puede aprender continuamente de todas las transacciones que tienen lugar, tanto al final del pedido como del cumplimiento. Otra cosa en la que pensar, dice Murphy, es que hay muchas más fuentes de datos que extraer a partir de ahora para monitorear las tendencias de la demanda, incluidos los datos de las redes sociales. “Solía ser que uno miraba el historial de ventas pasado y las predicciones económicas y lo que estaba sucediendo en su mercado en función de las diferentes regiones y las tendencias de ventas en esas secciones del país.
“Ahora, las fuentes de datos son tan amplias que uno de los principales objetivos es tratar de recopilar más y mejores datos para incorporarlos al sistema. Entonces, creo que si podemos encontrar mejores formas de recopilar datos para utilizarlos en los sistemas de planificación y previsión de la demanda, ahí es donde residirán las principales mejoras. Creo que alguien va a diseñar un proceso de recopilación de datos aún mejor para extraer estos valiosos datos de todas estas vastas fuentes. Entonces, es una cuestión de cómo esta información más valiosa es recopilada y procesada por las mejores soluciones de planificación y previsión de la demanda. Este será el siguiente paso”.
Más automatización para mitigar el ajustado mercado laboral
Continuando con el tema de posibles desarrollos futuros, Alex Macpherson, director de consultoría de soluciones y gestión de cuentas, Asociados de Manhattan, apunta a la continuación de la automatización para mitigar la tensión del mercado laboral, especialmente en el sector del almacén. "Esto es para proporcionar capacidad en los períodos pico que están impulsados por eventos y no sólo en los picos estacionales habituales que han experimentado las empresas", afirma. "El formato de esta automatización variará desde ASRS convencional y automatización impulsada por transportadores hasta cobots y robótica". Macpherson añade que el uso de la IA y el aprendizaje automático se disparará en el entorno del almacén, impulsando muchas tareas que se iniciaban manualmente, como ejecutar oleadas y anticipar la previsión laboral. “El sector no ha visto un uso extensivo de la IA y eso está a punto de cambiar”, afirma.
Macpherson añade que será interesante observar cómo los minoristas tratan las devoluciones durante los próximos 12 a 18 meses. "El alcance que tienen los retornos para todas las empresas y los enormes costos que implica su gestión finalmente se ha comprendido y se abordará", afirma. “Ya sea cobrar por las devoluciones o hacer que los clientes paguen tarifas anuales por la devolución de productos, ésta será otra área que cambiará rápida y decisivamente. Ya hemos visto la ventaja de ser los primeros en actuar por parte de varios minoristas de alto perfil, y esto dará el impulso para que el resto actúe”.
No hay luces apagadas
Payne cree que veremos mucho más desde la perspectiva de la IA. “Si miramos hacia atrás, a la época anterior a Covid, escuché a muchos usuarios finales decir que querían una planificación sin contacto, sin contacto o autónoma. Afortunadamente, estas empresas líderes se han dado cuenta de que eso no va a suceder. Nunca vas a automatizar toda la toma de decisiones en la cadena de suministro. Puedes automatizar mucho de ello, pero no puedes automatizarlo todo. Todavía existe la necesidad de ciertos tipos de decisiones basadas en el juicio humano, que es lo que siempre hemos dicho. La planificación completamente autónoma era una quimera, pero se puede hacer mucho más que la forma manual en que muchas empresas todavía realizan la planificación en hojas de cálculo”.
Según Payne, la IA generativa tendrá un impacto cada vez mayor. “Actualmente, muchos dicen que Chat GPT transformará la forma en que hacemos las cosas. Es sólo otra técnica de IA, pero el uso de grandes modelos de lenguaje podría transformar la forma en que los planificadores interactúan con los sistemas de planificación. Por lo tanto, podría tener una conversación más natural con el sistema de planificación. Probablemente ahí es donde veremos algunos de los casos de uso iniciales en el mundo de la planificación”.
Datos sintéticos
Otra área de innovación que probablemente ganará más fuerza, en opinión de Payne, es la creación de datos sintéticos. “Podríamos utilizar nuestra cadena gemela de suministro digital junto con capacidades de IA generativa para poder crear datos sintéticos; en otras palabras, datos que no han sido creados por la cadena de suministro física sino digitalmente. Con estos datos, se podrían probar todo tipo de escenarios y opciones”.
Cambio estructural
Según Payne, otro avance que podríamos ver en los próximos años es un cambio en la estructura de las soluciones de planificación y previsión de la demanda. “Hoy en día, cuando las empresas compran una solución de tecnología de planificación, podrían decir que tiene que hacer planificación de la demanda, planificación de inventario, planificación de reabastecimiento, planificación de producción, planificación de ventas y operaciones o planificación empresarial integrada. Básicamente, lo que buscan es una solución de planificación completa de extremo a extremo. Aquí es donde juegan proveedores como Kinaxis, SAP, Oracle, Blue Yonder y todas esas grandes plataformas.
Sin embargo, podría darse el caso de que una empresa desee una funcionalidad adicional que no esté integrada en la plataforma cerrada que utiliza actualmente y, por lo tanto, busque soluciones de terceros o cree algo ellos mismos, tal vez utilizando sus equipos de análisis y ciencia de datos para llenar el vacío con la programación. o análisis, etc. Sin embargo, está creciendo una tendencia a que las soluciones ofrezcan componentes básicos intercambiables de funcionalidad, ya sea que utilice la mayoría de los componentes básicos de un solo proveedor o una combinación de ellos. Gartner llama a esto componibilidad, lo que hace que una solución sea mucho más modular y adaptable”.
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- Fuente: https://www.logisticsit.com/articles/2024/01/02/improving-your-demand-and-fulfilment-processes
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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