En un mundo donde la tecnología evoluciona a pasos agigantados, el machine learning se ha convertido en un aliado fundamental para las empresas que buscan optimizar sus operaciones. Pero, ¿qué es el machine learning? ¿Cómo puede ayudarte?
En este artículo, veremos en detalle qué es el machine learning y descubriremos las cinco maneras principales en las que puede transformar tus compras y mejorar la eficiencia de tu cadena de suministros. Sigue leyendo para saber cómo el machine learning está abriendo nuevas posibilidades para una gestión de compras más inteligente y ágil en un mercado global en constante cambio.
¿Qué es el machine learning?
El Machine Learning, o aprendizaje automático, es una rama esencial de la Inteligencia Artificial que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de aprender y mejorar por sí mismos a partir de los datos disponibles. El término machine learning fue introducido por primera vez en 1959, y en los últimos años, gracias al avance tecnológico y al aumento del volumen de datos disponibles, ha ganado más relevancia.
En el ámbito de las compras y la cadena de suministro, donde se manejan grandes volúmenes de datos como de compras, ventas, gestión de inventarios y relaciones con proveedores, el machine learning ofrece herramientas potentes para la optimización de procesos. Mediante algoritmos avanzados, estos sistemas analizan y aprenden de los datos de forma continua, lo que les permite adaptarse y responder a las dinámicas cambiantes del mercado.
El proceso comienza con el análisis de datos masivos, desde donde el machine learning identifica patrones y tendencias. Esta capacidad para procesar y aprender de la información permite a las empresas prever necesidades futuras de manera precisa, ajustando sus estrategias de compras y abastecimiento acorde a las demandas anticipadas.
Además, el aprendizaje automático se apoya en modelos matemáticos que se refinan a medida que se exponen a nuevos datos. Esta constante evolución mejora la capacidad de los sistemas para realizar análisis predictivos, una ventaja clave en entornos tan competitivos y complejos como los de la cadena de suministros.
La implementación del machine learning en la cadena de suministro tiene muchos usos y beneficios, y como en este punto tendremos que extendernos, lo veremos con más detalle a continuación.
¿Cómo puede el machine learning ayudarte a mejorar tus compras y aportar valor a tu cadena de suministro?
Ahora que ya sabes mejor qué es el machine learning, es momento de explorar cómo puede revolucionar tu gestión de compras y cadena de suministro. Este conjunto de técnicas avanzadas ofrece una oportunidad única para afinar procesos, reducir costes y aumentar la eficiencia en toda la cadena de suministros, comenzando por las compras.
Predicción de demanda
El machine learning transforma radicalmente la capacidad de predecir la demanda, un elemento clave para la optimización de la cadena de suministro y la gestión de compras. A diferencia de los métodos tradicionales que se basan principalmente en datos históricos, el machine learning integra y analiza una amplia variedad de variables exógenas con datos en tiempo real. Estas pueden incluir tendencias de mercado, cambios estacionales, eventos geopolíticos y otros factores que influyen directamente en la demanda futura.
En concreto, Valerdat emplea algoritmos avanzados que generan predicciones probabilísticas, ofreciendo así una perspectiva más flexible y detallada sobre futuros escenarios posibles. Gracias a esta capacidad de integrar y analizar la incertidumbre, las empresas no solo pueden ajustar sus planes basándose en historiales, sino que también están mejor equipadas para manejar y anticipar cómo afectarán los eventos inesperados y las variaciones del mercado a la demanda futura.
Además, los algoritmos de machine learning en Valerdat están diseñados para predecir la demanda de productos nuevos antes de su lanzamiento al mercado. Esto es vital para la planificación de la producción y el inventario, asegurando que las empresas puedan responder de manera proactiva y no reactiva. También tenemos en cuenta la dinámica de cross-selling y el canibalismo entre productos, lo cual es esencial para empresas con un amplio catálogo de productos.
En pocas palabras, al emplear esta tecnología, las empresas pueden responder de manera más ágil y precisa a las variaciones de la demanda, evitando tanto el sobreabastecimiento como la falta de stock. En última instancia, el ML permite tener una estrategia proactiva que mejora significativamente la eficiencia y la rentabilidad de las compras en la cadena de suministro.
Análisis de los proveedores
Utilizando algoritmos avanzados de ML se puede analizar una amplia gama de datos para evaluar la fiabilidad y el rendimiento de los proveedores. Este análisis no solo considera si los proveedores cumplen con los contratos o entregan a tiempo, sino que también evalúa la calidad y los costes asociados con cada uno.
En otras palabras, con la implementación del machine learning, Valerdat puede realizar un análisis exhaustivo que va más allá de la simple revisión de cumplimiento. Al integrar múltiples variables, como la frecuencia y la puntualidad en las entregas, la conformidad de la calidad del producto y la consistencia en los costes, se puede conseguir una visión holística del rendimiento del proveedor.
Esta capacidad de análisis profundo es clave para la toma de decisiones estratégicas, permitiendo seleccionar los proveedores que verdaderamente se alinean con las necesidades de la empresa y sus expectativas.
Además, el ML facilita la predicción de los tiempos de entrega y los costes futuros, lo que es esencial para planificar y asegurar la continuidad del negocio. La plataforma también modela la fiabilidad de cada proveedor, permitiendo a las empresas anticipar y mitigar posibles riesgos, como rupturas de stock o retrasos que podrían impactar negativamente en la operación.
Este enfoque proactivo no solo optimiza las relaciones con los proveedores sino que también refuerza la resiliencia de la cadena de suministro. Al tener una comprensión más clara y precisa de la capacidad y fiabilidad de los proveedores, las empresas pueden adaptar sus estrategias de compra para responder de manera efectiva ante cualquier cambio en el mercado o en sus propias necesidades.
Optimización de stocks
Gracias a la capacidad de predecir con precisión la demanda futura y entender el comportamiento de los proveedores, el machine learning puede ofrecer sugerencias para ajustar los niveles de stock de manera óptima, manteniendo un equilibrio entre el coste y la disponibilidad.
Este enfoque no sólo garantiza que los niveles de stock estén alineados con las necesidades reales de la empresa, sino que también ayuda a evitar la sobreacumulación de stock innecesario. Esto reduce los costes asociados con el almacenamiento y la obsolescencia de productos. Al implementar estrategias de reabastecimiento ajustadas, Valerdat asegura que se mantenga un alto nivel de servicio mientras se minimiza el capital inmovilizado en inventario.
Además, el machine learning permite ofrecer una gestión de inventario mucho más precisa y personalizada. Cada SKU puede ser monitorizado y gestionado individualmente, lo que permite a la empresa responder de manera más eficaz a las fluctuaciones del mercado y a las necesidades cambiantes de los clientes.
Esto es especialmente valioso en entornos altamente competitivos y dinámicos, donde la capacidad de adaptación rápida puede ser un diferenciador clave.
En resumen, la optimización de stock facilitada por el machine learning no solo mejora la eficiencia operativa y reduce costes, sino que también eleva el nivel de servicio al cliente. Al prever con precisión la demanda y ajustar los niveles de inventario de manera proactiva, Valerdat permite a las empresas operar con mayor agilidad, asegurando que los productos correctos estén disponibles en el momento y lugar adecuados.
Automatización de procesos
La implementación del machine learning en la gestión de compras transforma radicalmente las operaciones, automatizando procesos que tradicionalmente necesitaban una intervención manual. Esta tecnología facilita la ejecución de tareas repetitivas y susceptibles de error como la entrada de datos, y la generación de órdenes de compra, lo cual no sólo acelera estos procesos, sino que también mejora su precisión.
El verdadero poder del machine learning con respecto a la automatización está en su capacidad para liberar recursos valiosos, como el tiempo del personal, que no tienen que perder más tiempo en tareas operativas y administrativas. Al reducir la carga de estas actividades rutinarias, el machine learning permite que los profesionales de compras se enfoquen en actividades estratégicas de mayor valor añadido.
En pocas palabras, la automatización a través del machine learning es una herramienta transformadora que maximiza la productividad en los departamentos de compras.
Además, la automatización que ofrece el machine learning en la cadena de suministro no solo se traduce en una mayor eficiencia operativa, sino que también permite a las empresas ser más ágiles. Como se automatiza la recolección y el análisis de datos, las empresas pueden responder más rápidamente a los cambios del mercado, adaptar sus estrategias de compra en tiempo real y, en última instancia, mantener una ventaja competitiva en el mercado.
Gestión de riesgos
El machine learning permite analizar datos en tiempo real y detectar señales tempranas de posibles interrupciones. Las empresas pueden aprovechar esta información para implementar estrategias de gestión de riesgo proactivas y mantener la continuidad del servicio.
Utilizando machine learning, Valerdat analiza tanto datos históricos como datos actuales, incluyendo aspectos logísticos y detalles específicos del proveedor, como los lead times y la ubicación geográfica. Este análisis profundo ayuda a identificar desviaciones en los tiempos de entrega, la disponibilidad del proveedor, y otros problemas potenciales antes de que afecten gravemente las operaciones.
En pocas palabras, cuando incorporan algoritmos de machine learning las empresas mejoran la precisión en la detección de riesgos y fortalecen la resiliencia de su cadena de suministros. Esto resulta en una operación más estable y confiable.
Conclusión
A lo largo de este artículo, hemos explorado cómo el machine learning puede revolucionar las compras y la gestión de la cadena de suministro. Como hemos visto, los beneficios de incorporar esta tecnología son muy significativos, desde la reducción de costes y el aumento de la productividad hasta la mejora de la agilidad y la capacidad de tomar decisiones más precisas y fundamentadas.
En Valerdat, hemos incorporado el machine learning en nuestra innovadora solución para ayudarte a alcanzar todos esos beneficios. Nuestro sistema propone órdenes de compra perfectas mientras actúa como un copiloto de compras que elimina la carga de trabajo extra y libera a los compradores para que se centren en los aspectos más estratégicos de su trabajo. Así es como Valerdat está encabezando el futuro de las compras inteligentes.
