Estudio de caso sobre bebidas

Bebida

El volumen de ventas de bebidas es muy sensible a las variaciones estacionales y meteorológicas, que pueden ser difíciles de predecir y gestionar. Utilizando IA y métodos estadísticos, la empresa crea y explota un modelo de gestión de la demanda de ventas adaptado a sus empresas clientes. Este modelo es capaz de analizar y predecir los cambios en la demanda, lo que permite a la empresa optimizar los niveles de inventario y evitar la falta de existencias y el exceso de inventario. Gracias al uso de análisis avanzados, la empresa puede mejorar la precisión de sus previsiones y minimizar el impacto de factores externos, como la meteorología y la estacionalidad, en sus ventas. Como resultado, la empresa es capaz de proporcionar a sus clientes un servicio fiable y eficaz, que a su vez les ayuda a gestionar su inventario de forma más efectiva y a mejorar el rendimiento general de su negocio.

industria Máquina de bebidas
Descripción de la empresa Fabricación y venta de refrescos
Módulo de introducción Previsión de la demanda (IA y estadísticas) | Plan de ventas Plan de ventas Plan de reaprovisionamiento | Plan de suministro Plan de producción Gestión de inventarios | Análisis e informes
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Desafíos

"La empresa A, fabricante líder de bebidas especializado en la producción contra stock, se enfrenta al reto de prever eficazmente la demanda de sus cientos de referencias. El método actual de uso de Excel da lugar a predicciones de baja precisión, lo que dificulta una gestión adecuada del inventario. Esto da lugar a problemas como situaciones de falta de existencias, exceso de inventario y productos caducados. La corta fecha de caducidad de los productos agrava aún más estos problemas. Además, la empresa recibe con frecuencia pedidos urgentes de grandes supermercados y tiendas de conveniencia debido a promociones repentinas, lo que requiere mucho tiempo y esfuerzo para ajustar los planes de producción en consecuencia.

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Previsión de la demanda

La incorporación de información meteorológica y datos sobre promociones de ventas al proceso de previsión de la demanda, junto con el uso de IA (aprendizaje automático), puede ayudar a prevenir la escasez y mejorar la precisión de las previsiones de la empresa A. El motor de IA tiene en cuenta diversos datos de entrada, como información meteorológica, información sobre vacaciones, índices económicos y tasas de descuento. El módulo BF de T³SmartSCM utiliza el aprendizaje automático como método clave para la previsión de la demanda con el fin de realizar predicciones más precisas, lo que se traduce en una mejor gestión del inventario y una reducción de los residuos debidos al exceso de existencias o a las roturas de stock.

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La empresa compara el rendimiento de los métodos de previsión convencionales con el de los modelos estadísticos y los modelos de IA, y selecciona automáticamente los datos más precisos como valores de referencia para la planificación de las ventas. Esto mejora la precisión de la predicción y ayuda a la empresa a tomar decisiones más informadas. El sistema presenta automáticamente los datos más precisos de los tres casos de planificación con Excel, modelo estadístico y modelo de IA como Previsión de Referencia (valor de referencia) para la planificación de ventas. Esto garantiza que la empresa utilice siempre los datos de previsión más precisos para la planificación de las ventas, lo que facilita la optimización del inventario, la reducción de los residuos y la mejora de la eficiencia general.

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Plan de ventas

Al formular un plan de ventas basado en la previsión de la demanda, la empresa puede tener en cuenta los datos de promoción de ventas de sus socios comerciales (tiendas minoristas) para tomar decisiones más informadas. Esto permite a la empresa adaptar oportunamente su plan a las condiciones cambiantes del mercado, como promociones o acontecimientos especiales, garantizando que la empresa pueda satisfacer siempre la demanda de los clientes. Además, al integrar los datos de promoción de ventas de los socios comerciales, la empresa puede alinear mejor su inventario y producción con las necesidades específicas de cada tienda minorista, lo que se traduce en un uso más eficiente de los recursos y una mayor satisfacción del cliente.

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Gestión de almacenes

Para gestionar eficazmente los miles de productos de su inventario, la empresa A los clasifica en función de sus características de venta, las preferencias de los clientes y la importancia del producto. Al dividir los productos en docenas de grupos, la empresa puede aplicar estrategias de venta y políticas de inventario de seguridad adaptadas a cada grupo. Esto ayuda a evitar la escasez y el exceso de existencias, ya que la empresa puede ajustar sus niveles de inventario en función de las demandas únicas de cada grupo de productos.

Además, la empresa optimiza su inventario gestionando la cantidad de existencias en función del grado de inventario. Así se garantiza que los productos con mayor importancia o mayor demanda de los clientes reciban prioridad, mientras que los productos con menor demanda se gestionan en consecuencia. Este planteamiento permite a la empresa mantener niveles óptimos de inventario, reducir los residuos y mejorar la eficiencia general.

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Rendimiento de las inversiones

Mediante la aplicación de un plan de reposición y un plan de gestión de existencias basados en las normas de cada grupo de productos y el plan de demanda de cada producto, la empresa A puede ahora evitar eficazmente la falta de existencias y el exceso de existencias. Este planteamiento permite a la empresa optimizar los niveles de inventario y maximizar los beneficios sin perder posibles oportunidades de venta.

La automatización de la previsión de la demanda ha permitido a la empresa gestionar con mayor rapidez y precisión los cálculos de inventario por artículo y socio comercial, sustituyendo el anterior método de Excel. Esto, a su vez, permite a la empresa formular un plan de producción realista para cada fábrica, teniendo en cuenta todas las limitaciones, como los cambios de configuración, el inventario disponible y la capacidad de recursos.

Además, ahora la empresa puede gestionar con mayor eficacia los cambios manuales provocados por pedidos urgentes de eventos promocionales, lo que garantiza que el inventario y la producción puedan ajustarse de forma oportuna y eficaz.

Estudio de caso

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Biotecnología

Mediante la simulación de objetivos de ventas, planes de reposición de inventarios y campañas de suministro, hemos podido generar un plan de abastecimiento viable que, a la larga, evitará la falta de existencias y las devoluciones de productos.

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Previsión de referencia (IA y estadísticas) | Plan de ventas | Plan de suministros | Plan de fábrica | Análisis e informe