Los profesionales de la industria deben tener como prioridad el desarrollo de proyectos de inversión en tecnología de nueva generación y priorizar la analítica avanzada, así como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML).
De esta manera podrán equilibrar dinámicamente la cadena de suministro y responder con la agilidad necesaria ante una crisis emergente, ya que contarán con plataformas analíticas visuales precisas, fiables, automatizadas, descriptivas, espaciales, predictivas y sin necesidad de programación, para crear modelos concretos de toda la operación, predecir la demanda y posicionar la oferta para responder a un panorama rápidamente cambiante o a algún nuevo brote viral.
En este contexto, la previsión dinámica de la demanda permite a las empresas anticipar la escasez de productos y las tendencias de compra antes de que se produzcan, permitiéndoles mejorar la planificación y gestión de su inventario.
Diferentes escenarios hipotéticos pueden predecir una amplia gama de proyecciones de mercado y comparar escenarios para reducir los riesgos posibles y proporcionar información. Por ejemplo, dicha previsión dinámica podría funcionar en el caso de que se deba aplazar una reducción de inventario prevista para el invierno días antes de un frente frío importante, o bien puede ayudar a evitar una escasez de inventario en lugares clave durante un día festivo de clima cálido, planificando una entrega anticipada.
Por medio de la combinación de datos internos y externos, como las previsiones meteorológicas, el tráfico de envíos, los días festivos y eventos, las empresas pueden preparar modelos predictivos y automatizar sus procesos de análisis de datos para prever la demanda de forma dinámica.
Cuando una empresa tiene la capacidad de modelar la oferta y la demanda puede centrarse en colocar su inventario en los lugares adecuados y evitar la escasez analizando qué productos tienen mayor volatilidad o acortar los plazos de entrega utilizando previsiones precisas para aumentar la eficiencia en toda la cadena de suministro.
