Cómo mejorar la eficiencia de la planificación en la fabricación

En el frenético panorama empresarial actual, las operaciones de fabricación hacen frente a múltiples retos. Entre ellos, los de mantener niveles adecuados de inventario para satisfacer la demanda sin aumentar el inventario, adelantarse a las ventas estacionales, y garantizar la disponibilidad adecuada de personal y equipos, todos los cuales influyen significativamente en las decisiones de fabricación.

Las tecnologías de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y el análisis predictivo, desempeñan un papel crucial en mejorar la precisión de la previsión de la demanda, lo que resulta en una mayor generación de valor, mayor satisfacción del cliente y el mantenimiento de una ventaja competitiva. En este post exploramos la importancia de la previsión de la demanda en la fabricación, sus ventajas, los desafíos asociados y las estrategias para superarlos.

Los fabricantes están adoptando cada vez más la integración de datos en tiempo real para recopilar y analizar datos para una previsión más precisa. Esta tendencia fue destacada en un informe reciente de Gartner, que encontró que para 2026, más del 75% de las aplicaciones empresariales de gestión de la cadena de suministro incorporarán análisis avanzados, inteligencia artificial y ciencia de datos.

Las consideraciones de sostenibilidad también están cobrando importancia en la previsión de la demanda, ya que los fabricantes buscan alinearse con prácticas respetuosas con el medio ambiente, impulsando la necesidad de predicciones de demanda acordes con ello. A pesar del cambio en las estrategias de la cadena de suministro, persiste una brecha notable en la adopción de nuevas tecnologías para la previsión. McKinsey informa que un 73% de las empresas siguen confiando en métodos manuales u obsoletos de previsión, destacando la necesidad de un avance tecnológico y modernización en este aspecto crítico de las operaciones.

Algunos de nuestros clientes han dudado en cambiar de métodos de previsión tradicionales y confiar en sistemas de aprendizaje automático (ML), citando desafíos como la dificultad para entender algoritmos de ML complejos.

Sin embargo, la previsión de ML ha demostrado su superioridad sobre los métodos tradicionales de varias maneras. Según Gartner, el 76% de las organizaciones informaron una mayor precisión en la previsión con técnicas de ML. Además, un informe de McKinsey destacó que la previsión basada en ML puede reducir los errores hasta un 50%, lo que lleva a mejoras en ingresos y rentabilidad.

La previsión de la demanda ofrece numerosos beneficios para las operaciones de fabricación. Por ejemplo, desempeña un papel vital en la reducción de costes al evitar la sobreproducción, altos niveles de inventario y minimizar el desperdicio. Las previsiones precisas permiten una asignación eficiente de recursos, garantizando que los materiales, la mano de obra y el equipo se utilicen de manera efectiva, lo que conduce a importantes ahorros de costos.

La previsión de la demanda también contribuye al crecimiento de los ingresos al alinear la producción con la demanda anticipada. Reduce el riesgo de agotar existencias, asegurando que los productos estén disponibles cuando los clientes estén listos para comprar. Esta disponibilidad optimizada de productos captura más oportunidades de venta y mantiene alto el nivel de satisfacción del cliente. Además, una previsión precisa de la demanda permite planificar los períodos de demanda máxima, optimizando las ventas en picos estacionales y vacaciones.

Otro beneficio clave es la reducción de los tiempos de espera en la cadena de suministro, facilitada por previsiones precisas de la demanda, ofreciendo la agilidad necesaria para responder de manera efectiva a cambios en la demanda o interrupciones en la cadena de suministro.

La previsión de la demanda se integra en la gestión de la cadena de suministro ayudando a prever la demanda futura de productos o servicios. Esta información permite una gestión eficiente de inventarios, planificación de la producción y distribución, reduciendo los costes de inventarios excesivos o roturas de stocks. Al alinear la oferta con la demanda anticipada, las empresas pueden optimizar sus operaciones de cadena de suministro y satisfacer mejor las necesidades del cliente.

La previsión de la demanda en la fabricación, cuando se combina con el aprendizaje automático, ofrece ventajas significativas, pero también presenta ciertos desafíos.

Por ejemplo, la recopilación de datos históricos suficientes y garantizar su calidad puede ser complicado, especialmente para productos nuevos o mercados emergentes. Incluso empresas y productos bien establecidos a menudo carecen de datos históricos o estos no están consolidados y estructurados. Luego, elegir el algoritmo de ML adecuado y optimizar sus parámetros puede ser complejo, mientras que la interpretabilidad de estos modelos puede ser limitada.

Además, la naturaleza dinámica de los mercados los hace impredecibles, con factores como cambios en las preferencias del consumidor y fluctuaciones económicas que requieren una monitorización y retracción continua de los modelos para mantener la precisión.

Los errores y la variabilidad en las previsiones pueden ser difíciles de manejar, pero hay varias estrategias que los fabricantes pueden implementar para mitigarlos y mejorar la precisión de las previsiones:

• Diversificar los métodos de previsión: los fabricantes pueden mejorar la precisión de las previsiones utilizando una combinación de técnicas, como análisis de series temporales, regresión y aprendizaje automático, lo que resulta en previsiones más precisas.
• Priorizar la calidad de los datos: la validación rigurosa y la limpieza de datos deben ser una prioridad principal, asegurando una base confiable para previsiones confiables y decisiones seguras.
• Fomentar una cultura de mejora continua: al monitorear y ajustar continuamente los modelos según el rendimiento histórico y las percepciones del mercado, los fabricantes pueden volverse más adaptables y ágiles, respondiendo eficazmente a condiciones cambiantes y minimizando el impacto de errores y variabilidad en las previsiones.

Al colaborar con un partner especializado en ciencia de datos y aprendizaje automático, como COSMO CONSULT, se pueden abordar áreas y procesos críticos para el negocio, así como obtener acceso a conocimientos que pueden faltar internamente.

Asociarse con expertos externos te permite cerrar la brecha de habilidades de manera más efectiva y acelera tu recorrido hacia la implementación del aprendizaje automático para la previsión de la demanda, asegurando una transición más suave y exitosa hacia operaciones de fabricación digitalizadas.

COSMO CONSULT no solo ofrece servicios de consultoría expertos en esta área, sino que dispone de soluciones de software propias como la Previsión Inteligente de la Demanda, disponible para Microsoft Dynamics 365 Business Central, Dynamics 365 Finance & Operations y versiones anteriores de Dynamics Navision y Axapta. La solución ayuda a pasar de una gestión reactiva a una toma de decisiones proactivas, utilizando capacidades de Inteligencia Artificial y Aprendizaje automático en la Previsión de la demanda y los Pronósticos de Ventas.