Análisis Predictivo para el Pronóstico de la Demanda

Mediante la inteligencia artificial y el análisis predictivo, los minoristas están mejorando la previsión de la demanda y la gestión del inventario. La previsión de la demanda es un proceso que utiliza datos de diversas fuentes para garantizar que los productos correctos estén en la tienda correcta en el momento correcto. Al aumentar la precisión, los minoristas pueden optimizar la cadena de suministro y tener un impacto significativo en sus resultados.​

Los minoristas deben poder comprender qué productos necesitan almacenar en qué tiendas con un nivel de detalle realmente bajo para asegurarse de que están sirviendo a sus clientes, que los productos están en el estante, para que los clientes puedan obtenerlos cuando los quiero. El talentoso equipo de la cadena de suministro de Tesco ayudó a implementar nuevos algoritmos de pronóstico basados en el machine learning, lo que brinda la capacidad de administrar más de 3000 tiendas y más de 30 millones de productos en un horizonte de 21 días".

— Rob Armstrong, Director de Ciencia de Datos, Tesco

Previsión de la Demanda

Walmart ha entrenado sus algoritmos de machine learning 20 veces más rápido con el procesamiento de datos de código abierto RAPIDS™ y las bibliotecas de machine learning. Basado en CUDA-X AI y aprovechando las GPU NVIDIA, RAPIDS ha permitido a Walmart llevar los productos correctos a las tiendas correctas de manera más eficiente, reaccionar en tiempo real a las tendencias de los compradores y lograr ahorros de costos de inventario a escala.

Pronóstico de Pedidos de Clientes

Los comportamientos de compra de los consumidores están cambiando rápidamente y más minoristas desean ejecutar pronósticos diarios sobre millones de combinaciones de artículo a tienda y mejorar la precisión de sus pronósticos. Es importante que los minoristas aumenten la agilidad de sus cadenas de suministro con pronósticos más rápidos y confiables y optimicen la administración de inventario. Una forma de aumentar la agilidad es predecir los nuevos pedidos de comestibles según el historial de compras de un cliente.

Pronóstico para Mismo Día en Restaurantes de Servicio Rápido (QSR)

Una cadena de restaurantes líder con más de 2,000 restaurantes estaba experimentando problemas con su enfoque de modelado de pronósticos para garantizar la preparación del producto para los pedidos del mismo día. El motor de pronóstico heredado era inexacto, se retrasaba en las tendencias de ventas, no podía tener en cuenta las influencias externas o las estacionalidades y no se adaptaba a los modelos personalizados.

Quantiphi entregó un motor de pronóstico que aprovecha el deep learning en las GPU de NVIDIA. Ha mejorado la precisión en más del 20% y permite la visualización, el análisis, las alertas y el establecimiento de variables de control. 

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