Escrito por 11:55 Destacado, Empresa

Con Vertex, las previsiones de demanda con respuestas en tiempo real son posibles

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Todos querríamos tener una bola de cristal, empezando por los retailers y las empresas de bienes de consumo en busca de las nuevas tendencias del mercado, o las empresas de logística preocupadas por una posible tormenta.

Ahora, con todo un mundo de datos al alcance de la mano (o, al menos, al alcance del teclado), todas estas empresas están muy cerca de poder hacer previsiones en tiempo real en una gran variedad de ámbitos, si son capaces de aprovechar las herramientas adecuadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Para los minoristas, las cadenas de suministro y las empresavertex nube googles de bienes de consumo la precisión en las previsiones de la demanda ha sido siempre un factor clave para la buena planificación del negocio, la gestión de stocks, la racionalización de la logística y la satisfacción del cliente. Unas previsiones exactas son esenciales para entregar el producto adecuado en el lugar adecuado y en la cantidad correcta.

Los clientes se molestan cuando los productos que quieren comprar están agotados, pero un exceso de stock supone unos costes elevados e innecesarios. Los comercios pierden más de un trillón de dólares al año debido a la mala gestión de stocks (IHL Group), mientras que una mejora de un 10-20% en la precisión de las previsiones de demanda puede reducir en un 5% los costes de stock y aumentar los ingresos en un 2-3% (Notes from the AI Frontier, McKinsey & Company).

La gestión de stocks solucionada con la previsión de demanda

Sin embargo, la gestión de stocks es tan solo una de las numerosas actividades que se sustentan en la previsión de la demanda: los minoristas también necesitan dimensionar la plantilla de sus tiendas y almacenes en las temporadas de mayor movimiento, planificar sus ofertas y evaluar varios factores que pueden influir en el tráfico de ventas físicas y online.

A medida que los retailers amplían su oferta de productos y su alcance geográfico, los datos disponibles se vuelven más complejos y hacer previsiones precisas resulta cada vez más difícil. Las actividades que no han sufrido restricciones durante la pandemia no han hecho sino agravar los cuellos de botella en las cadenas de suministro y aumentar la dificultad de las previsiones, ya que los cambios han sido rapidísimos.

Pero hoy los comercios pueden apoyarse en el aprendizaje automático para alcanzar una gran precisión en sus previsiones de demanda gracias a Vertex AI Forecast, una de las últimas creaciones de los investigadores de Google Brain que en muy poco tiempo estará disponible para las empresas.

Vertex AI Forecast puede admitir conjuntos de datos de hasta 100 millones de filas que contienen muchos miles de líneas de productos desde BigQuery o archivos CSV. Su potente motor de modelado procesará automáticamente los datos y evaluará cientos de modelos diferentes para encontrar el más eficiente, antes de proporcionar configuraciones opcionales fáciles de ajustar incluso sin conocimientos informáticos avanzados.

Por Craig Wiley, Director de Gestión de Producto de IA y soluciones sectoriales de Cloud


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