Maximización de la eficiencia y reducción de costes con la optimización de las existencias de seguridad mediante IA

Los costes ocultos de las estrategias tradicionales de acciones de seguridad

Mantener el equilibrio adecuado en el inventario es un reto permanente. La falta de existencias provoca pérdidas de ventas, perjudica las relaciones con los clientes y genera costosas reposiciones de emergencia. Por otra parte, el exceso de inventario inmoviliza un valioso capital circulante, incrementa los costes de almacenamiento y conduce a un despilfarro potencial, especialmente en el caso de artículos perecederos u obsoletos.

Muchas empresas siguen basándose en fórmulas anticuadas de existencias de seguridad que asumen que la demanda sigue un patrón predecible. Estos cálculos estáticos no suelen tener en cuenta la creciente volatilidad de las cadenas de suministro actuales, en las que las perturbaciones derivadas de la inestabilidad geopolítica, los cambios en las preferencias de los consumidores y los retrasos de los proveedores son más habituales que nunca.

Los métodos tradicionales de stock de seguridad tienen dificultades:

• Puntos de pedido fijos que no se ajustan a los cambios de la demanda en tiempo real.
• Limitaciones de los datos históricos, que conducen a previsiones inexactas para productos nuevos o de lenta evolución.
• Puntos ciegos en la cadena de suministro, donde la variabilidad del plazo de entrega no se tiene en cuenta en la planificación del inventario.

Este planteamiento anticuado conduce a menudo a un almacenamiento excesivo o a la falta de existencias, lo que perjudica a la eficacia operativa y a la rentabilidad.

Un enfoque más inteligente: Planificación probabilística de las existencias de seguridad

En lugar de utilizar suposiciones estáticas, el modelado probabilístico aprovecha la IA y el aprendizaje automático para evaluar miles de escenarios de demanda y plazos de entrega, proporcionando un enfoque más dinámico y receptivo a la gestión de inventarios.

Con este método basado en datos, las empresas pueden:

• ‍Ajustelos niveles de existencias de seguridad exactamente donde se necesiten, garantizando la disponibilidad de los artículos críticos y evitando excesos innecesarios.‍
• Recalibrar las reservas de inventario de forma dinámica, reaccionando en tiempo real a las fluctuaciones de la demanda, el rendimiento de los proveedores y las interrupciones logísticas.
• Optimizar las existencias de seguridad para artículos de baja rotación o alta variabilidad, utilizando técnicas avanzadas como el bootstrapping, que proporciona mejores estimaciones incluso cuando los datos históricos son escasos.

Mediante el aprendizaje y la adaptación continuos, la optimización de las existencias de seguridad con IA garantiza que las empresas estén siempre preparadas, ya se enfrenten a picos de demanda estacionales, retrasos en la cadena de suministro o interrupciones inesperadas.

El impacto empresarial

Se calcula que los minoristas de todo el mundo pierden anualmente 1,77 billones de dólares debido a la distorsión del inventario (IHL Group). Esta asombrosa cifra pone de manifiesto las ineficiencias causadas por estrategias obsoletas de gestión de inventarios.

Al adoptar modelos probabilísticos basados en IA, las empresas ganan:

• Menores costes de transporte: reducción del exceso de existencias al tiempo que se mantiene la fiabilidad del servicio
• Mayores niveles de servicio, garantizando la disponibilidad de los productos adecuados en el momento oportuno.
• Respuesta más rápida a los cambios del mercado: ajuste dinámico del inventario a la evolución de la demanda.

Estudio de caso: Transportista

El reto: Carrier, líder mundial en soluciones de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC), tenía dificultades para gestionar las existencias de seguridad en sus operaciones de Asia-Pacífico. Con diversos patrones de demanda regional y plazos de entrega impredecibles, mantener unos niveles óptimos de existencias suponía un reto importante.

Solución: Al implantar la optimización de existencias de seguridad impulsada por IA de ketteQ, Carrier consiguió:

• Mayor visibilidad del inventario, lo que reduce el exceso de existencias y los residuos
• Optimización de los niveles de servicio, garantizando la disponibilidad sin sobrecargar el capital circulante.
• Planificación adaptativa, que permite ajustes en tiempo real en función de las fluctuaciones de la demanda.

Estudio de caso: Ciudad de Piezas

Desafío: Parts Town, un distribuidor de piezas de equipos de reparación y mantenimiento OEM en rápido crecimiento, tenía dificultades para equilibrar la disponibilidad de inventario y los costes de mantenimiento. Los métodos tradicionales daban lugar a frecuentes excesos de existencias de piezas de baja rotación e infraexistencias de artículos de alta demanda.

Solución: Con la optimización inteligente del stock de seguridad de ketteQ, Parts Town:

• Reducción de los costes generales de inventario manteniendo altos niveles de servicio
• Garantizó que las piezas críticas estuvieran siempre disponibles, mejorando la satisfacción del cliente.
• Eliminación de las roturas de stock sin tener que acumular excedentes innecesarios

Estos resultados demuestran cómo la planificación de inventarios basada en IA mejora directamente la eficiencia, la satisfacción del cliente y los resultados financieros.

Por qué ahora es el momento de optimizar su estrategia de inventario

Con las interrupciones de la cadena de suministro convirtiéndose en la norma y no en la excepción, las empresas ya no pueden permitirse confiar en métodos anticuados de existencias de seguridad. Los modelos probabilísticos basados en IA ofrecen un enfoque proactivo y rentable de la gestión de inventarios que garantiza la resistencia, la eficiencia y una fuerte ventaja competitiva.

Descubra cómo los líderes del sector reducen los costes de inventario y mejoran los niveles de servicio. Descargue aquí el libro blanco completo: Dominar lo impredecible.