Gestión de pedidos más inteligente: Cómo la IA optimiza las cantidades de los pedidos para lograr la máxima eficiencia

El reto: equilibrar la cantidad de pedidos en un mercado impredecible

Pedir inventario es un acto de equilibrio. Si pide demasiado, se encontrará con un exceso de existencias, elevados costes de transporte y una posible obsolescencia. Si pide demasiado poco, corre el riesgo de quedarse sin existencias, perder ventas y provocar la insatisfacción del cliente.

La gestión de pedidos tradicional se basa en puntos de pedido fijos y modelos de previsión estáticos, que no tienen en cuenta las fluctuaciones de la demanda, las interrupciones del suministro y las cambiantes condiciones del mercado. Para seguir siendo competitivas, las empresas necesitan un enfoque dinámico de la optimización de pedidos basado en IA.

Cómo la modelización probabilística transforma la gestión de pedidos

Previsión más inteligente de la demanda con IA

La modelización probabilística analiza miles de escenarios de demanda, garantizando que las decisiones de pedido se ajustan a las tendencias en tiempo real y no a suposiciones estáticas. Esto permite a las empresas:

• Identificar las fluctuaciones estacionales de la demanda
• Ajuste dinámicamente el tamaño de los pedidos en función de las probabilidades
• Minimizar las roturas de stock y evitar el exceso de existencias

Aprovisionamiento optimizado de múltiples proveedores

Los modelos basados en IA evalúan los riesgos de los proveedores, la variabilidad de los plazos de entrega y las diferencias de costes, lo que permite a las empresas:

• Desplazar los pedidos a proveedores alternativos cuando surjan riesgos ‍
• Equilibrio entre rentabilidad y fiabilidad
• Reducir la dependencia de un único proveedor, reforzando la resistencia de la cadena de suministro .

Ajustes de pedidos en tiempo real

Los ciclos de pedido estáticos generan ineficiencias. La modelización probabilística garantiza los negocios:

• Aumentar o disminuir la frecuencia de los pedidos en función de las condiciones del mercado
• Ajustar dinámicamente las existencias de seguridad para minimizar los costes
• Optimice el espacio de almacenamiento y el flujo de caja manteniendo los niveles de servicio
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Éxito en el mundo real: La gestión de pedidos con IA en acción

Johnson Controls optimiza el inventario para la gestión de piezas de mantenimiento

Johnson Controls, líder mundial en sistemas de construcción, se enfrentaba a problemas de ineficacia y falta de existencias en el inventario de piezas de mantenimiento. Al aprovechar el modelado probabilístico basado en IA, obtuvieron una visibilidad precisa de la variabilidad de la demanda y los plazos de entrega. Esto les permitió optimizar los niveles de inventario en toda su red, reduciendo el exceso de existencias y garantizando que las piezas críticas estuvieran siempre disponibles. El resultado fue una mayor satisfacción de los clientes y un servicio más ágil.

Cosmetica logra una planificación ágil de la cadena de suministro

Cosmetica, un fabricante líder en el sector de la belleza y el cuidado personal, luchaba contra la fluctuación de la demanda y la complejidad de la cadena de suministro. Con la modelización probabilística, ajustaron dinámicamente los planes de producción, mejoraron la precisión de la previsión de la demanda y alinearon los niveles de inventario con las necesidades del mercado. Este enfoque redujo el exceso de inventario en un 18% y mejoró la capacidad de respuesta a los cambios en las tendencias de los consumidores.

MobilityWorks mejora la planificación adaptativa de inventarios

MobilityWorks, proveedor líder de soluciones de transporte accesible, necesitaba un enfoque más flexible de la gestión de inventarios. Mediante la aplicación de modelos probabilísticos, simularon múltiples escenarios de demanda, garantizando que las existencias estuvieran en el lugar adecuado en el momento oportuno. Esta estrategia redujo el tiempo de inactividad, minimizó los costes y mejoró los niveles de servicio a sus clientes.

quip mejora el cumplimiento y la eficacia de la cadena de suministro

quip, una innovadora marca de cuidado bucal, se enfrentaba a retrasos en la entrega e interrupciones en la cadena de suministro a medida que ampliaba sus operaciones. Utilizando modelos probabilísticos basados en IA, identificaron los cuellos de botella y desarrollaron estrategias proactivas para mitigar las interrupciones. Esto les permitió mantener altos niveles de servicio al tiempo que apoyaban el crecimiento del negocio y la expansión de los productos.

El futuro de la gestión de pedidos: La toma de decisiones impulsada por la IA

Las empresas que siguen confiando en métodos anticuados de gestión de pedidos se arriesgan:

• Exceso de existencias y elevados costes de inventario ‍
• Agotamiento de existencias y pérdida de ingresos ‍
• Relaciones ineficaces con los proveedores e interrupciones

Con el modelado probabilístico basado en IA, las empresas pueden:

• Reducir los costes de la cadena de suministro manteniendo los niveles de servicio ‍
• Optimizar dinámicamente el tamaño de los pedidos y las estrategias de abastecimiento ‍
• Mejorar la precisión de las previsiones para una gestión más eficaz del inventario

Optimice hoy su estrategia de pedidos

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