Supply Chain science and tech
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Pronóstico de Promociones
Es necesario pronosticar la demanda promocional para asignar la cantidad correcta de stock. Sin embargo, los modelos de pronóstico de series temporales generalmente no son adecuados para abordar los patrones de demanda relacionados con los precios. Se necesitan modelos de pronóstico de aprendizaje automático más complejos para tener en cuenta adecuadamente las promociones pasadas y reflejar el impacto próximo de las que están planeadas.
La Paradoja de la Experiencia del Usuario
Los sistemas de Gestión de la Cadena de Suministro (SCM) cuentan con interfaces de usuario complejas. Entre ellas, los subsistemas de pronóstico de la demanda no solo son complejos, sino también complicados. Se necesitan interfaces de usuario mejores para abordar esta complejidad.
Silos y Decisiones en la Supply Chain
Las cadenas de suministro modernas son complejas, y la respuesta más directa a la complejidad es la 'especialización del trabajo'. Desafortunadamente, este enfoque resulta en 'silos' que no logran tomar decisiones que maximicen los retornos para la empresa.
El Data Scientist en la Supply Chain
Los desafíos de la cadena de suministro son frecuentemente cuantitativos y basados en datos. Esto los convierte en un buen ajuste para la práctica de la ciencia de datos. Sin embargo, comprender el negocio es un aspecto frecuentemente pasado por alto en la práctica de la ciencia de datos en la cadena de suministro.
Blockchain y Bitcoins
Las blockchains y Bitcoin tienen aplicaciones para las cadenas de suministro, pero no las que más destacan los proveedores de software.
Inteligencia Artificial para la cadena de suministro
La Inteligencia Artificial (IA) es un término general que abarca muchos métodos estadísticos de alta dimensionalidad, como el Aprendizaje Profundo o la Programación Diferenciable. Estos métodos se pueden utilizar de diversas formas para mejorar el rendimiento operativo de las cadenas de suministro. Sin embargo, tanto los problemas como las soluciones difieren en gran medida de los problemas de IA convencionales, como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
Precisión de la Previsión de Demanda
Lograr una previsión de demanda altamente precisa se considera clásicamente como el primer paso hacia la optimización de una cadena de suministro. Se espera que las previsiones más precisas reduzcan los niveles de stock y mejoren los niveles de servicio.