Minería de texto para mejores previsiones de demanda
Estamos orgullosos de anunciar que Lokad ahora cuenta con capacidades de minería de texto que asisten a su motor de previsión en la entrega de previsiones precisas de demanda, incluso cuando se consideran productos asociados con demanda esporádica e intermitente que no se benefician de atributos como categorías y jerarquías. Esta función está activa, consulta la label option de nuestro motor de previsión.
El principal desafío de previsión al que se enfrentan las supply chain es la escasez de datos: la mayoría de los productos no disponen de una década completa de datos históricos relevantes y no son servidos por miles de unidades al considerar los bordes de la red de supply chain. Los métodos tradicionales de previsión, que se basan en la suposición de que las series de tiempo son tanto largas como no esparsas, tienen un rendimiento deficiente por esta misma razón.
Lokad está analizando los datos históricos de supply chain desde otro ángulo: en lugar de fijarnos en la profundidad de los datos, que tiende a ser inexistente, nos centramos en la amplitud de los mismos, es decir, en todas las correlaciones que existen entre los productos. Dado que frecuentemente hay miles de productos, se pueden aprovechar muchas correlaciones para mejorar significativamente la precisión de la previsión. Sin embargo, al establecer esas correlaciones, no podemos contar con la historia de la demanda, ya que muchos productos, como aquellos que están a punto de ser lanzados, aún no disponen de datos históricos. Por ello, el motor de previsión de Lokad ha introducido un mecanismo para aprovechar en cambio las categorías y jerarquías.
Aprovechar las categorías y jerarquías para incrementar la precisión de la previsión funciona de maravilla. Sin embargo, este enfoque sufre una limitación específica: depende de la disponibilidad de categorías y jerarquías. De hecho, muchas empresas no han invertido mucho en configuraciones de master data, y, como resultado, no pueden beneficiarse de información tan detallada sobre los productos que circulan por la supply chain. Anteriormente, cuando no había disponible ni categoría ni jerarquía, nuestro motor de previsión se veía esencialmente limitado en su capacidad para hacer frente a la demanda esporádica e intermitente.
Las nuevas capacidades de minería de texto del motor de previsión de Lokad son un cambio radical: el motor ahora es capaz de procesar la descripción en plain-text de los productos para establecer las correlaciones entre ellos. En la práctica, observamos que, aunque a las empresas les pueda faltar una categorización adecuada para sus productos, casi siempre está disponible una descripción en plain-text, lo que mejora de manera dramática la aplicabilidad de la perspectiva de previsión basada en la amplitud de Lokad.
Por ejemplo, si un conjunto diverso de productos resulta llamarse Something Christmas y todos esos productos exhiben un pico estacional consistente antes de Navidad, entonces el motor de previsión puede identificar este patrón y aplicar automáticamente la estacionalidad inferida a un nuevo producto que tenga la palabra clave Christmas en su descripción. Esto es exactamente lo que ocurre internamente en Lokad cuando se alimenta al motor de previsión con etiquetas en plain-text.
Nuestro ejemplo anterior es simplista, pero, en la práctica, la minería de texto implica descubrir relaciones complejas entre palabras y patrones de demanda que se pueden observar en los datos históricos. Los productos que comparten descripciones similares pueden compartir tendencias, ciclos de vida y estacionalidades similares. Sin embargo, dos productos con descripciones parecidas pueden compartir la misma tendencia pero no la misma estacionalidad, etc. El motor de previsión de Lokad se basa en algoritmos de aprendizaje automático que identifican automáticamente la información relevante a partir de las descripciones en plain-text de los productos. El motor no requiere ningún preprocesamiento de las descripciones de los productos.
Nuestro lema es aprovechar al máximo los datos que tienes. Con capacidades de minería de texto, una vez más estamos reduciendo los requisitos para llevar a tu empresa a la era de la Supply Chain Quantitativa. ¿Alguna pregunta? Simplemente escríbenos a contact@lokad.com.
