La fidelidad de los datos como factor facilitador: transformación de la previsión de la demanda y la mitigación de riesgos

Es domingo por la noche, te mueres de hambre y la única «comida» en tu nevera son los restos de comida india de hace más de una semana. Pero estás desesperado y no tienes paciencia para usar DoorDash, así que lo recalientas de todos modos e inmediatamente te arrepientes de esa jugada.

Eso es exactamente lo que le estás haciendo a tu caro sistema de IA al alimentarlo con datos basura.

Piénsalo: no esperarías que Gordon Ramsay creara una obra maestra a partir de sobras cuestionables, así que ¿por qué esperar que tu IA haga milagros con información incompleta o desactualizada?

Si bien la adopción de la IA ha pasado del 35 al 45% en la logística, hay una gran diferencia entre la IA transformadora y la basura, y todo radica en la fidelidad e integridad de los datos.

Invierte todo el dinero que quieras en algoritmos sofisticados. Te desafiamos. Descubrirás rápidamente por las malas que ninguna sofisticación algorítmica puede convertir la comida basura digital en filet mignon.

Solo puede esperar que la IA le brinde un inventario optimizado, pronósticos precisos y respuestas impecables ante las interrupciones si adopta un enfoque que priorice la fidelidad de los datos.

Cómo los datos de calidad impulsan las historias de éxito del aprendizaje automático que pondrán celosa a su cadena de suministro

Antes de invertir otra bolsa de dinero en soluciones sofisticadas de IA, piense en lo que los primeros en adoptar el aprendizaje automático ya saben: los datos de calidad lo son todo. Cuando las empresas combinan datos impecables, desde historiales de ventas hasta seguimiento en tiempo real—con el aprendizaje automático, la magia ocurre. Incluso puedes encontrar sus costos logísticos disminuyen en un 15%, los niveles de inventario se reducen en un 35% y los niveles de servicio mejoran en un 65%.

No más estantes vacíos o exceso de existencias polvorientas: inventario inteligente que funciona

Es probable que hayas jugado a Ricitos de Oro con tus niveles de inventario: demasiado inmoviliza capital y muy poco cuesta ventas. Los algoritmos de aprendizaje automático resuelven este acertijo analizando las ventas históricas, los patrones estacionales y los datos en tiempo real para calcular los puntos de reabastecimiento precisos y los niveles de existencias de seguridad, pero solo cuando proporcionan datos precisos y completos.

Esa es la recompensa de los datos de alta fidelidad para usted: predicciones en las que realmente puede confiar.

Alibaba dio en el clavo con este enfoque, utilizando el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los clientes y predecir la demanda con una precisión asombrosa. Mientras tanto, Cadena de supermercados británica Ocado implementó el aprendizaje automático en almacenes automatizados para equilibrar los niveles de existencias, lo que permitió acelerar la tramitación de los pedidos y reducir los residuos. ¿El arma secreta? Herramientas de inventario impulsadas por inteligencia artificial que evaluar las previsiones de demanda, los plazos de entrega y los requisitos de stock de seguridad, y luego ajusta continuamente las recomendaciones en tiempo real.

No se requiere un psíquico: pronósticos que dan en el blanco

¿Quieres pronósticos que no te hagan reír seis meses después? La predicción de la demanda impulsada por ML alcanza precisión de hasta el 92,5% cuando se les dan los ingredientes correctos. La receta requiere datos completos y variados: historiales de ventas internos y datos de punto de venta combinados con factores externos como las tendencias del mercado, la opinión social, los patrones climáticos y el seguimiento de los envíos en tiempo real.

UPS descifró este código analizando los patrones de tráfico, el clima y los plazos de entrega para optimizar las rutas, todo lo cual se traduce en proyecciones de demanda más inteligentes. Jaguar Land Rover siguió un camino similar, utilizando la inteligencia artificial para predecir la demanda de modelos de automóviles específicos y alinear la producción con las tendencias del mercado para evitar una costosa sobreproducción.

Los resultados dicen mucho: Los marcos de previsión avanzados, como la memoria a largo plazo (LSTM), pueden reducir los costos de almacenamiento de inventario en un 18% y, al mismo tiempo, aumentar las tasas de cumplimiento de pedidos en un 22%.

¿Desastre? ¿Qué desastre? Cadenas de suministro a prueba de interrupciones

Las interrupciones de la cadena de suministro solían hacer que todos entraran en pánico. Ahora, los análisis predictivos basados en la ML detectan los problemas antes de que se disparen, ya se trate de deficiencias de proveedores, interrupciones meteorológicas o amenazas de robo de carga.

¿El ingrediente clave? La visibilidad en tiempo real a través de los datos telemáticos y del IoT proporciona a los modelos de aprendizaje automático los «ojos» que necesitan para detectar problemas durante el transporte.

Cadenas de suministro de fabricación de productos químicos han dominado este enfoque, analizando el desempeño de los proveedores y los acontecimientos geopolíticos para gestionar la escasez de materias primas de forma proactiva. Algoritmo Greenplan de DHL utiliza el aprendizaje automático para la optimización de rutas a fin de evitar los retrasos relacionados con el tráfico o el clima antes de que afecten a los clientes. Mientras tanto, el mantenimiento predictivo basado en la inteligencia artificial detecta los problemas de los equipos antes de que se agraven, lo que permite mantener las entregas dentro de los plazos previstos.

No existe un hada mágica de la IA: cinco pasos para mejorar los datos en la actualidad

Ya ha visto lo que logran los mejores resultados con datos de calidad que alimentan sus sistemas de aprendizaje automático. La brecha entre los líderes y los rezagados aumenta día a día, pero no es necesario quedarse atrás. Ninguna hada mágica de la IA puede darte una ventaja. Sin embargo, puedes seguir una hoja de ruta sencilla sobre la fidelidad de los datos para unirte a las historias de éxito que mencionamos sin esperar a que ocurra un milagro.

• Limpia tu cajón de basura digital: Audite sus fuentes de datos actuales, su calidad y compatibilidad. La mayoría de las empresas se encuentran en minas de oro con información enterrada bajo montones de datos duplicados, anticuados o contradictorios. Una limpieza exhaustiva crea la base que hace posible cualquier iniciativa de aprendizaje automático.
• Pon ojos en todas partes: Implemente sensores de IoT que suministran datos continuos y en tiempo real a sus sistemas. Las empresas informan de reducciones significativas en los costos de inventario cuando pueden ver lo que sucede en sus cadenas de suministro, en lugar de confiar en los informes semanales y en conjeturas fundamentadas.
• Elige un problema: Comience con un programa piloto centrado en la optimización del inventario o la previsión de la demanda. Las empresas que comienzan con proyectos específicos muestran tasas de éxito mucho más altas que las que intentan transformar toda la cadena de suministro.
• Actualice sus previsiones: Agregue herramientas de análisis predictivo para los desafíos de la cadena de suministro. Las herramientas adecuadas reducen los costos logísticos gracias a funciones como la optimización de rutas y la programación del mantenimiento, que evitan los problemas, en lugar de reaccionar ante ellos.
• Convierta a los fanáticos de los datos en líderes: Cree una cultura en la que se celebre, no se ignore, la recopilación precisa de datos. Cuando los equipos de primera línea comprenden cómo sus aportaciones afectan al rendimiento del aprendizaje automático, la calidad de los datos mejora sin gastar dinero.

La pregunta candente: ¿IA premium o datos premium? (Spoiler: son ambas cosas)

La fidelidad de los datos hace que sus sueños logísticos de IA triunfen o fracturen. Es un hecho claro. Mientras todos los demás invierten dinero en algoritmos brillantes, los ganadores se obsesionan discretamente con lo que dan de comer a esos sistemas ávidos de optimizar sus cadenas de suministro en la medida de lo posible. Sin datos de calidad, incluso la IA más sofisticada se convierte en nada más que un costoso pisapapeles digital que acumula polvo, mientras sus competidores avanzan a toda velocidad.

En Cinco, somos fanáticos de visibilidad de los envíos en tiempo realy recopilar datos de la más alta calidad para que la IA funcione de la mejor manera. Nuestro rastreadores no solo te dicen dónde está tu envío: te dicen dónde está ahora mismo, en qué estado se encuentra y si tienes que preocuparte por ello. Nuestro registradores de temperatura delgados como el papel significa que nunca volverás a escuchar: «Creemos que podría haberse sobrecalentado en algún lugar entre Chicago y Denver». ¿Y nuestro plataforma en la nube intuitiva convierte los abrumadores flujos de datos en información de tipo «oh, eso tiene mucho sentido» que su equipo puede utilizar de inmediato.

Y ya sea que esté enviando productos farmacéuticos que salvan vidas, productos perecederos, o electrónica que misteriosamente «se caen de los camiones» (robo de carga, ¿alguien?) , nuestro equipo de monitoreo en vivo sabe qué esperar. Hemos visto sus pesadillas y hemos creado soluciones para detenerlas.

¿Estás listo para dejar de alimentar a tu sistema de IA con las sobras digitales? Vamos a hablar. Empieza a usar Tive hoy.

‍