Descubre la Optimización de Inventario con Machine Learning

El machine learning que es conocido también como aprendizaje automático, ha demostrado tener un gran potencial en varios ámbitos, incluida la configuración de optimización del control de inventario.

El Máster en Supply Chain Management & Logistics de EAE Business School Madrid se convierte en este aspecto en la mejor opción para los jóvenes profesionales que buscan destacar en la gestión integral de la cadena de suministro. Este programa proporciona los conocimientos esenciales para diseñar, implantar y mantener una visión estratégica en el área de operaciones. Incorporando un enfoque revolucionario: la aplicación de técnicas de machine learning para la optimización de inventario.

Introducción a la Optimización de Inventario

¿Qué es la Optimización de Inventario?

La mayoría de los minoristas, incluso los medianos y pequeños, necesitan gestionar miles de artículos únicos de forma regular. Así pueden minimizar los costos operativos y maximizar las ventas. Una parte crítica del proceso de gestión se refiere al control de inventario. Es decir, definir si se debe realizar un pedido para un artículo en particular y cuándo, así como cuántas unidades debe incluir dicho pedido.

Importancia en la Gestión Empresarial

A pesar de que la reducción en los tiempos de revisión y el aumento en los pedidos a gran escala suelen mejorar la disponibilidad del producto y disminuir la probabilidad de pérdida de ventas, conllevan también un impacto adverso en los costos de inventario. Esto abarca aspectos como los costos de mantenimiento de stocks y pedidos, entre otros. Para abordar esta compleja compensación, es crucial optimizar de manera meticulosa las políticas de inventario, ajustándolas conforme a los parámetros necesarios. Por ejemplo, considerando parámetros específicos como el periodo de revisión, el tiempo de entrega y el nivel de servicio objetivo para cada artículo de manera individual.

Fundamentos del Machine Learning en la Gestión de Inventario

Conceptos Básicos. ¿Qué es el Machine Learning?

El aprendizaje automático o machine learning, aprovecha técnicas y algoritmos avanzados para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y realizar predicciones precisas. Sus algoritmos pueden detectar relaciones no lineales, incorporar factores externos, como patrones climáticos o tendencias de las redes sociales, y ajustar los pronósticos en tiempo real en función de las condiciones cambiantes del mercado. Esto permite a las empresas mejorar la precisión de la previsión de la demanda y optimizar los niveles de inventario en consecuencia. 

Machine learning que es capaz de aprender y adaptarse a partir de entradas de datos, los hace más dinámicos y flexibles en comparación con el software de control de inventario convencional. Especialmente en la previsión y optimización de la demanda. 

Aplicaciones en la Optimización de Inventario

Además machine learning puede manejar patrones de demanda complejos, identificar tendencias y ajustar pronósticos en función de múltiples variables y restricciones.  Estos algoritmos de IA permiten a las empresas determinar puntos de reabastecimiento óptimos, niveles de existencias de seguridad y estrategias de asignación de inventario, lo que da como resultado decisiones de gestión de inventario más precisas. Una mejor gestión de la cadena de suministro, optimización de costos y una reducción del riesgo de desabastecimiento o exceso de inventario.

Beneficios de Implementar Machine Learning en la Gestión de Inventario

Mejora de la Precisión de Pronósticos

Los algoritmos de IA del machine learning pueden ayudar a las empresas a determinar los niveles óptimos de inventario para diferentes productos. Esto se logra considerando factores como el tiempo de entrega, la estacionalidad y las limitaciones de costos. Los algoritmos que componen el conjunto de qué es el machine learning pueden identificar el equilibrio adecuado entre los costos de mantenimiento y los desabastecimientos. Por ejemplo, una empresa puede utilizar esta tecnología para analizar datos históricos, ciclos de producción y pronósticos de ventas para optimizar los niveles de inventario.

Reducción de Costos y Pérdidas

El machine learning también puede analizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado y factores externos para pronosticar con precisión la demanda de los clientes. Por ejemplo, un minorista de comercio electrónico puede utilizar el aprendizaje automático para analizar patrones de ventas anteriores, comportamiento del cliente, tráfico del sitio web e incluso datos externos como tendencias de las redes sociales o condiciones climáticas. Así, se pueden generar pronósticos de demanda más precisos, lo que permite optimizar los niveles de inventario, reducir los desabastecimientos y evitar el exceso de inventario.

Optimización del Ciclo de Vida del Producto

Además de predecir una variedad de demandas de los clientes, los algoritmos de aprendizaje automático pueden generar una probabilidad asociada con diferentes niveles de demanda. Por ejemplo, una tienda de comestibles puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar las fechas de vencimiento de los productos, los patrones de demanda de los clientes y los datos históricos de ventas. Al considerar estos factores, la tienda puede optimizar los niveles de stock, asegurando que tengan suficientes productos frescos en los estantes y minimizando el desperdicio debido a la caducidad del producto.

Empresas que Han Implementado con Éxito Machine Learning en la Gestión de Inventario

Cada vez más empresas de todos los tamaños y sectores están implementando con éxito el aprendizaje automático en la gestión de inventarios.

• Amazon sabe qué es el machine learning, y sus habilidades para predecir la demanda de productos en función de una variedad de factores. Incluyendo las tendencias de búsqueda, los datos históricos de ventas y las condiciones climáticas. Esto permite a Amazon mantener niveles de inventario óptimos, evitando tener demasiado o muy poco stock.
• Walmart también utiliza el sistema de gestión de inventario impulsado por IA. Así puede proporcionar a los clientes lo que necesitan, cuando lo necesitan y al bajo costo que esperan. Al aprovechar los datos históricos y combinarlos con análisis predictivos, pueden colocar estratégicamente los artículos en los centros de distribución y en las tiendas, optimizando toda la experiencia de compra
• Nike de acuerdo a The Logistics World, está construyendo una cadena de suministro digital a nivel mundial para atender a los consumidores de manera más directa a escala. Ya ha “triplicado” su capacidad para atender a los consumidores digitales en América del Norte, Europa, Medio Oriente y África.

Consideraciones y Pasos para Implementar Machine Learning en la Gestión de Inventario

Evaluación de Necesidades

En este punto es necesario dar un paso atrás y reflexionar sobre las necesidades específicas de lo que es el machine learning y cómo aplicarlo para nuestro caso concreto. ¿Qué buscamos realmente lograr con esta tecnología de inteligencia artificial? Desde librarnos del exceso de existencias, evitar esos momentos incómodos de desabastecimiento, afinar nuestras cadenas de suministro o simplemente mejorar nuestra intuición en la previsión de la demanda. Cada uno debe tener unos objetivos únicos y claros en mente.

Selección de Modelos y Algoritmos

La selección del modelo también es fundamental. Se deben elegir modelos como regresión lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios o redes neuronales según la complejidad del problema y el tipo de datos disponibles. Una vez seleccionado el modelo, el siguiente paso es entrenarlos con el conjunto de datos históricos, dividiéndolo en conjuntos de entrenamiento y prueba para evaluar su rendimiento. La evaluación se realiza utilizando métricas adaptadas a los objetivos específicos de gestión de inventario. Finalmente, se procede al ajuste y optimización del modelo para lograr un rendimiento óptimo.

Integración con Sistemas Existentes

Una vez que el modelo de aprendizaje automático ha sido entrenado y demuestra un rendimiento satisfactorio, el siguiente paso crítico es integrarlo en el sistema de gestión de inventario. Esta etapa implica una colaboración estrecha entre analistas de datos, profesionales de IT y expertos en la cadena de gestión de suministros. Los resultados del modelo deben alinearse con los procesos existentes e integrarse de manera fluida en la toma de decisiones. Además, dado que los modelos de machine learning no son estáticos, sino dinámicos, es necesario establecer un proceso de monitoreo y mantenimiento constante.

Retos y Desafíos en la Optimización de Inventario mediante Machine Learning

Vivimos un momento de rápidos cambios en el área tecnológica, donde todas las empresas deben poder reaccionar rápidamente. Cualquier organización necesita adaptarse cada vez más rápido a un mundo en constante cambio. Además, cada día aumenta la complejidad de la cadena de suministro. Por lo que no hay otra manera de que las empresas sobrevivan y se adapten rápidamente a esos cambios que automatizando procesos en su gestión de suministros. Y convertir procesos manuales en procesos en los que las máquinas son supervisadas por humanos.

Si bien no se pueden resolver todos los desafíos simplemente añadiendo tecnología, una estrategia de cadena de suministro moderna requiere una pila de tecnología actualizada. Para las empresas que buscan transformar sus cadenas de suministro en una ventaja competitiva, tecnologías como la inteligencia artificial y el machine learning, estas pueden ser un elemento fijo en las tendencias futuras de la gestión de la cadena de suministro.

Conclusiones y Perspectivas Futuras

Las cadenas de suministro siguen siendo muy lineales y predecibles. Y una importante fragmentación de la demanda debido a los cambios en el comercio digital y los modelos de cumplimiento hará que estas cadenas pronto queden obsoletas. Y si es cierto que nadie tiene el poder de adivinar cuál será el futuro de la cadena de suministro, parece evidente que la inteligencia artificial desempeñará un papel de liderazgo para ayudar a impulsar la resiliencia. 

Podemos esperar ver un aumento en la visibilidad de un extremo a otro con sistemas más interconectados. Un mayor uso de la IA y el machine learning para la previsión de la demanda y prácticas más sostenibles, impulsadas por la demanda de los consumidores. En unos pocos años, las cadenas de suministro podrían ser altamente autónomas, con sistemas impulsados ​​por inteligencia artificial que gestionan gran parte de los procesos, desde la adquisición hasta la entrega. Además, el concepto de economía circular podría adoptarse más ampliamente, minimizando el desperdicio y maximizando la eficiencia de los recursos.