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Cómo optimizar la gestión del inventario mediante modelos predictivos

La gestión de inventario es el epicentro de la cadena de suministro. Las pérdidas de información o de soporte de los modelos predictivos son el origen de la pérdida de control del inventario derivando en el caos logístico.

En un sector en el que los márgenes se reducen año tras año con clientes cada vez más exigentes, la logística tiene una función estratégica para la distribución. La optimización es necesaria en todos los niveles de la cadena de suministro para permitir la mejor gestión posible de las existencias, el transporte y la preparación de pedidos.

En este contexto, el análisis predictivo es cada vez más importante en el entorno de la cadena suministro dado que su aportación logra que las operaciones sean más fiables y los procesos más eficientes derivando en una reducción de los costes y por consiguiente, una mejora de la rentabilidad.

La primera pregunta que deberías hacerte es ¿Conozco todos los costes que debo incluir al calcular el coste total de inventario?

A día de hoy, muchas empresas no cuentan con la visibilidad que dan los modelos predictivos y no entienden los componentes del coste real del inventario por lo que intentan reducirlo mediante estrategias erróneas como:

  • Optar por los proveedores más baratos primando el ahorro puntual en detrimento de la calidad, servicio o entrega.

  • Focalizar el abastecimiento por lo que se limita la capacidad de utilizar economías de escala a la hora de comprar grandes cantidades de producto y se pierde poder negociador al mismo tiempo que se queda expuesto a un incremento de los gastos debido a envíos de urgencia.

El coste total del inventario supone mucho más que simplemente el precio de las mercancías vendidas e incluye costes de mantenimiento como son: los seguros, los cargos por financiamiento, el coste de oportunidad, gastos de manipulación, costes de almacén y gastos asociados a la obsolescencia programada, posibles daños que pueda sufrir la mercancía y contracciones de inventario.

Para una compañía del grupo Fortune 1000 una disminución del 5% en el coste de inventario se traduce en un aumento de 20 millones de dólares en beneficios.

Por otro lado, usar técnicas de Machine Learning ayuda a elaborar el Forecast de Ventas y a optimizar el Demand Plan teniendo esto un impacto positivo en la logística interna y en la distribución de los fabricantes lo que supone incrementar la eficiencia y el control sobre la producción, asegurando tiempos de entrega, optimización del inventario y un mejor servicio al cliente.

¿Cómo logra la analítica predictiva optimizar el inventario?

La implementación del análisis y los modelos predictivos en un proceso de gestión de inventario puede conducir a mejoras significativas en la estructura de costes y a la optimización del propio inventario. A continuación, os contamos algunos de los beneficios que ocasiona la analítica predictiva:

  • Se integra la información interna y externa al negocio y se refuerza la visibilidad 360 º, estando al tanto de los factores externos y de todas las actividades que tienen lugar en el proceso de la cadena de suministro como el aprovisionamiento, la logística de entradas, almacén, inventario, fabricación, pedidos, transporte y distribución

  • Se cuenta con cuadros de mando que muestran KPI´s operativos representados en gráficos que nutren de conocimiento e insights de valor a todos los usuarios de la organización de cara a tomar mejores decisiones

  • La gestión de categorías queda totalmente automatizada y se generan pronósticos de manera regular

  • A través del análisis se puede conocer qué productos tienen más probabilidades de agotarse, a través de modelos predictivos asociados a los niveles de inventario por SKU

Las soluciones basadas en los modelos de analítica predictiva son una herramienta clave para anticiparse al futuro y elegir el mejor camino a seguir. Así se logra una mayor eficiencia en los distintos departamentos, procesos y se disminuyen los riesgos operativos de la compañía.

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