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Optimización de los almacenes basada en el aprendizaje automático

La solución de aprendizaje automático de Fayrix para una gestión eficiente de almacenes minimiza el riesgo de falta de producto y los costos de almacenamiento
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La gestión de almacenes basada en el enfoque individual a los datos corporativos utilizando la ciencia de datos puede aumentar significativamente la rotación del inventario, disminuir el excedente y los pedidos "de emergencia", mejorar el servicio al cliente y, finalmente, la satisfacción general del cliente. La previsión basada en estrategias de gestión de almacenes convencionales no ofrece resultados precisos. Los analistas a menudo tienen que ajustar sus resultados manualmente según sus conocimientos y experiencia. Las tecnologías modernas y los conocimientos acumulados en el análisis predictivo permiten procesar una amplia gama de datos corporativos mejor y de manera más efectiva y personalizar los pronósticos para las necesidades comerciales de cierta empresa o industria.
RIESGOS DE MALA
gestión de almacenes

DATOS FUENTE
La clave para una correcta gestión del almacenes es una solución avanzada de aprendizaje automático basada en la multitud de datos comerciales internos y externos
Tipo de producto
Artículos similares e intercambiables
Almacenes afiliados
Datos históricos de rebajas y amortizaciones
Datos históricos de las razones de las amortizaciones
Costo de productos
Tiempo de envío
Casos de escasez de inventario
Plan de producción
Los parámetros para pronosticar la demanda de los artículos en el almacén se seleccionan automáticamente en función de los datos corporativos únicos. Preferiblemente, los datos históricos de los 3 años anteriores deben analizarse y utilizarse como un conjunto de datos de entrenamiento para el modelo de aprendizaje automático con el fin de identificar la estacionalidad y hacer un pronóstico preciso.
OPTIMIZACIÓN DE ALMACENES
HITOS DEL PROYECTO

1
Análisis de datos
Análisis de ventas, amortizaciones, rutas de entrega, identificación de tendencias y factores estacionales, análisis de casos de escasez, identificación de existencias permanentes, de patrones de correlación de datos, detección de casos anormales
2
Desarrollo del modelo predictivo
El pronóstico de la demanda, el tiempo de envío, el suministro y otros factores que tienen un impacto significativo en los costos de almacenamiento
3
Desarrollo de un modelo de recomendación
Desarrollo de un modelo de optimización que minimiza los costos de almacenamiento al recomendar el valor de los pedidos y los proveedores apropiados
4
Implementación
Desarrollo de una interfaz de usuario y/o integración con sistemas relacionados para enviar los resultados del modelado

SOLUCIÓN
de problemas

Como resultado de la integración de un modelo basado en el aprendizaje automático, se obtienen recomendaciones automatizadas para resolver los problemas más vitales en la gestión de almacenes que incluyen:
¿Qué artículos hay que ordenar y cuántos?
¿Cuál es el momento óptimo para hacerlo?
¿Cuál es el volumen óptimo de inventario?
¿Cuál es el costo total de la gestión de almacenes?
BENEFICIOS DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN EL desarrollo
DE MODELOS PREDICTIVOS

ENFOQUE CONVENCIONAL
y Aprendizaje automático

El aprendizaje automático reduce los costos de almacenamiento un 10 % más en comparación con los métodos convencionales.
El aprendizaje automático utilizado para la gestión de almacenes ayuda a calcular de forma profunda y precisa los parámetros óptimos para cada artículo evitando el factor humano. Esto se traduce en una mayor precisión de los pronósticos, disminución del riesgo de falta de bienes, mayor volumen de la demanda satisfecha y la satisfacción general del cliente. Además, los algoritmos de aprendizaje automático permiten lograr un equilibrio óptimo entre los costos mínimos de almacenamiento (liberación de activos), pérdidas minimizadas debido a la falta de algunos artículos y costos minimizados de pedidos debido a los descuentos por compras en grandes cantidades.
Gestión de almacenes
convencional
  • La fórmula para estimar un punto y el tiempo de pedido se crea por un humano
  • La fórmula se basa en los datos corporativos de las empresas que comenzaron su negocio en el siglo XX
  • La estructura de la fórmula es rígida y no tiene en cuenta los detalles corporativos del cliente y no cambiará, cuando cambien las características relevantes del mercado
  • La fórmula es única para todos los artículos (grupos de artículos) del almacén
Gestión de almacenes con
el aprendizaje automático
  • La fórmula para estimar un punto y el tiempo de pedido se basa en los algoritmos del aprendizaje automático
  • La fórmula se basa en los datos generalizados del cliente de los últimos 2-5 años
  • La estructura de la fórmula se define durante el proceso de aprendizaje del modelo a base de los datos del cliente y cambiará si cambia el mercado
  • La fórmula puede ser diferente para diferentes artículos (grupos de artículos) del almacén
BENEFICIOS
de la optimización en la gestión de almacenes

Costes laborales sustancialmente más bajos
Menor riesgo de falta de bienes
Mayor y más rápida rotación del inventario
Mejor servicio al cliente
Mayor rentabilidad
Menos exceso de inventario
Menores costos de almacenamiento
Más satisfacción del cliente

¿Cómo minimizar los riesgos y reducir los costes de gestión de almacenes?

Usar análisis predictivo basado en el aprendizaje automático. ¡Contáctenos ahora mismo para empezar a optimizar la gestión de sus almacenes!