Machine learning juega un papel importante en la mejora y optimización de los modelos de pronósticos en una amplia gama de industrias. Al emplear algoritmos avanzados y técnicas estadísticas, los modelos de machine learning pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y encontrar patrones complejos que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Esto permite a las empresas realizar pronósticos más precisos y confiables sobre una variedad de variables, desde ventas y demanda de productos hasta precios, promociones, condiciones climáticas y comportamiento del mercado financiero.
Existen dos razones fundamentales por las cuales su empresa debería considerar la adopción de este tipo de herramientas. En primer lugar, al contar con una calidad óptima de información adicional, es posible mejorar considerablemente la precisión de los pronósticos. Sin embargo, actualmente son pocas las empresas que tienen claridad sobre qué información recopilar y cómo aplicarla a los datos de la demanda, convirtiendo esta situación en una oportunidad para iniciar el proceso. En segundo lugar, un sólido modelo global de machine learning puede incrementar la eficiencia del equipo de planeación de la demanda al emplear un solo modelo para un conjunto de SKU (unidades de stock mantenidas en inventario). Estos modelos globales pueden adaptarse a las tendencias y estacionalidades sin la necesidad de analizar cada SKU de manera individual, lo que simplifica el proceso, agiliza la toma de decisiones y permite concentrarse en los SKU´s de difícil pronóstico.
En ds2c, lo capacitamos y acompañamos para que genere su propio modelo global de machine learning en Python y comienze a mejorar los resultados a la vez que libera carga operativa a su equipo de planeación.
