Experimenta la nueva generación de planificación de la demanda con Flowlity & IA

La planificación de nuevos productos es un desafío porque hay poco o ningún historial de ventas.

Flowlity aborda este desafío combinando la experiencia humana y la inteligencia artificial.

La solución permite el uso de productos análogos (sustitutos) o datos de mercado para crear una previsión de demanda inicial para un nuevo producto. Además, Flowlity proporciona previsiones incluso para referencias con muy poco historial, basándose en algoritmos inteligentes capaces de generar tendencias a partir de información parcial.

Concretamente, el planificador puede ajustar manualmente las hipótesis iniciales de demanda de un nuevo producto en Flowlity (por ejemplo, basándose en el lanzamiento de un producto similar) y, a continuación, la IA refina estas previsiones sobre la marcha tan pronto como lleguen los primeros datos de ventas reales. Este enfoque híbrido garantiza que lanzamientos de nuevos productos se tienen en cuenta en el plan de suministro, evitando que se agoten las existencias durante el lanzamiento y se evite el exceso de existencias de un producto cuyo éxito aún es incierto.

Por lo tanto, Flowlity garantiza planificación ágil de nuevos productos, muy apreciados en el comercio minorista y B2B, donde las renovaciones de gama son frecuentes.

La calidad de los datos históricos es un factor clave para la fiabilidad de las previsiones.

Por lo tanto, Flowlity ofrece una proceso de limpieza de datos antes de la modelización.

Concretamente, esto implica identificar y corregir anomalías en su historial de ventas o consumo. Por ejemplo, detectamos valores atípicos (un repunte excepcional de ventas debido a una promoción o a un error de entrada), periodos inexistentes o inconsistentes, y los gestionamos de forma adecuada. La limpieza implica varios pasos: estandarizar las unidades y los formatos, eliminar o suavizar los valores atípicos e imputar los datos faltantes si es necesario. Como enfoque general de limpieza de datos describe, implica «identificar y corregir errores, rellenar los valores que faltan y colocar los datos en un formato coherente» antes del análisis.

Para ello, Flowlity utiliza reglas empresariales (por ejemplo, ignorar las ventas cero durante el cierre de una fábrica) y algoritmos: por ejemplo, un método estadístico puede reemplazar un pico anormal por un valor más representativo de la tendencia.

Además, nuestro IA de previsión de demanda es capaz de integrar datos externos (tendencias del mercado, clima, etc.) y detección de roturas en la historia para evitar sesgar las previsiones. En la práctica, durante la incorporación, nuestros equipos le ayudan a auditar su historial: identificamos con usted datos poco fiables (por ejemplo, una referencia cuya codificación haya cambiado durante el año) para ajustarlos o excluirlos.

Esta fase de limpieza garantiza que el modelo de previsión funcione sobre una base sólida.

Por último, dado que Flowlity es una solución de aprendizaje, la limpieza es continua: con el tiempo, el algoritmo aprende nuevos comportamientos y puede descartar anomalías futuras por sí solo.

Por supuesto, conservará el control sobre la validación o el ajuste de cualquier procesamiento de datos históricos.

Sí, Flowlity integra la planificación de promociones en sus capacidades de previsión de la demanda.

La solución le permite tener en cuenta los aumentos de la demanda relacionados con las campañas promocionales o los cambios de precios, a fin de ajustar las previsiones y el inventario en consecuencia. Puedes introducir los próximos eventos promocionales (rebajas, promociones, operaciones de venta) para que la IA de Flowlity pueda anticipar el aumento de la demanda y ofrecer recomendaciones de abastecimiento personalizadas.

Esto permite a los gerentes de la cadena de suministro de la distribución minorista y B2B garantizar que los niveles de inventario estén optimizados para cumplir con los picos de ventas promocionales sin crear un exceso de inventario después del hecho. Flowlity ayuda a evitar que se agoten las existencias durante las promociones y, al mismo tiempo, limita el exceso de existencias después de un evento, lo que mejora la disponibilidad de los productos y las tasas de servicio al cliente durante estos períodos críticos.

Sumérgete más

Para saber cómo Flowlity puede adaptarse a las especificaciones de tu promoción, solicite una demostración personalizada.

Sí, estos elementos son una parte integral del datos tomados en cuenta.

Flowlity te permite configurar calendarios de proveedores, es decir, los días laborables y no laborables de sus socios. Por ejemplo, si un proveedor cierra en agosto o solo hace entregas de lunes a jueves, el plan de suministro lo tendrá en cuenta automáticamente: no se programará ninguna entrega fuera de sus franjas horarias.

Esto evita un exceso de existencias innecesario o la espera de entregas imposibles.

Del mismo modo, la solución gestiona las fechas de lanzamiento y fin de vida útil de los productos. Nuestros algoritmos integran el ciclo de vida del artículo: puedes indicar que un nuevo producto comienza en una fecha determinada (con un posible perfil de aumento) o que una referencia existente quedará obsoleta a partir de una fecha determinada.

Flowlity «rastrea los ciclos de vida de los productos (nuevos productos, fin de vida útil, etc.)» y adapta las previsiones y recomendaciones en consecuencia.

Por ejemplo, a medida que se acerca el final de su vida útil, la herramienta reducirá gradualmente las propuestas de reposición y, a continuación, dejará de generarlas después de la fecha de finalización, para evitar que los artículos no se vendan. Por el contrario, durante un lanzamiento, Flowlity puede usar analogías (productos similares) o datos de mercado para inicializar la previsión y no empezar de cero.

En resumen, Flowlity gestiona bien las restricciones de calendario, ya provengan de los proveedores o del ciclo de productos. Esto garantiza una planificación realista y alineada con las realidades operativas.

Sí: se pueden configurar calendarios (días laborables o de cierre de los proveedores) y se tienen en cuenta las fechas de inicio y fin de la vida útil de los productos para activar o desactivar las recomendaciones de suministro para estas referencias.

Estos parámetros técnicos se configuran una vez en el sistema y, a continuación, el algoritmo los tiene en cuenta automáticamente durante el cálculo de las necesidades.

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La previsión de la demanda es el proceso de estimar las ventas futuras utilizando datos históricos, tendencias del mercado y otros factores relevantes.
En la gestión de la cadena de suministro, permite a las empresas anticipar la demanda de sus productos para planificar la producción, el aprovisionamiento y los niveles de inventario.

Contar con previsiones precisas ayuda a evitar desabastos y excesos de inventario, mejorando así el nivel de servicio y el control de costos.