¿Cómo ayuda el análisis predictivo en las cadenas de suministro?A diferencia de los análisis históricos, el análisis predictivo de la cadena de suministro permite anticiparse y prepararse para el futuro, eliminando las conjeturas de los procesos de planificación y mejorando la toma de decisiones.Viernes 3 de Setiembre de 2021
El análisis predictivo de la cadena de suministro utilizando herramientas tecnológicas avanzadas como el machine learning, geomarketing y minería de datos permite a las organizaciones identificar patrones y tendencias ocultas para comprender las tendencias del mercado, identificar la demanda, establecer estrategias de precios, conseguir un alto rendimiento de su inversión, optimizar y reducir los costos de inventario.
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Permite mejorar la previsión de la demanda mediante el análisis de las tendencias pasadas y actuales y junto con la inteligencia de mercado y las previsiones económicas, prever la demanda.
El análisis predictivo permite a las organizaciones determinar los niveles óptimos de inventario para satisfacer la demanda y minimizar las existencias, permitiendo a los gestores de la cadena de suministro determinar los requisitos de inventario detallados por región, ubicación y uso, reduciendo los niveles de existencias de seguridad y colocar el inventario donde sea necesario. También lea:"Análisis y caracterización de puntos de interés"
En PREDIK Data-Driven ayudamos a las empresas a implementar análisis para mejorar su eficiencia dentro de los procesos de cadenas de suministro. [formulario_9001 Necesita un análisis para mejorar su eficiencia Más sobre este tema¿Cómo mejorar los canales distribución con analítica de datos?Noviembre de 2021 La analítica de movilidad y geolocalización ayuda a los distribuidores mayoristas a maximizar los beneficios, permitiendo revelar dónde están las ineficiencias operativas para luego implementar soluciones en las áreas problemáticas. ¿Cómo mitigar la escasez en las cadenas de suministro?Octubre de 2021 La actual crisis mundial en las cadenas de suministro está obligando a las empresas a gestionar sus métodos de distribución adoptando un enfoque proactivo basado en Big Data y analítica avanzada. Analítica de datos para entender al clienteSetiembre de 2021 El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data. Retail: Beneficio de monetizar datosSetiembre de 2021 Cada vez más organizaciones minoristas están monetizando sus datos para incrementar sus ingresos, aumentar la productividad y optimizar gastos, permitiendo el aprovechamiento efectivo de activos, herramientas tecnológicas e información externa para generar mejores resultados.
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