Especialmente para los agentes de la industria alimentaria, es importante reconocer las oportunidades y los riesgos del mercado en una fase temprana y planificar y calcular adecuadamente. Unas previsiones de ventas más precisas y mejoradas dan a las empresas una ventaja decisiva en un entorno de mercado muy dinámico y volátil .
El valor añadido más importante y al mismo tiempo el mayor reto es conocer la demanda con la mayor precisión posible, ¡y hacerlo con antelación!
Mi especialidad.
Agnes Tholen
Jefe de marketing y ventas
Mail: agnes.tholen@companymind.de
La planificación de ventas es un ámbito de aplicación popular de la IA aplicada en la industria alimentaria: gracias a la capacidad de las tecnologías de IA para gestionar incluso correlaciones y evaluaciones complejas, es posible una planificación de inventarios fundamentalmente diferente y significativamente mejor, con previsiones más precisas.
Así se minimizan los costes y aumentan los beneficios, y es posible controlar la producción, la demanda y las capacidades de forma optimizada. Además, la empresa que lo utiliza se aleja de la planificación basada en personas y de los programas que sirven de ayuda a la planificación, como Excel.
Y: ¡la precisión y la calidad de las previsiones aumentan con vehemencia!
El uso de modelos de IA permite realizar previsiones más precisas analizando grandes cantidades de datos e identificando patrones y relaciones complejas en ellos.
Los métodos tradicionales de previsión suelen basarse en datos históricos y métodos estadísticos simples, como análisis de tendencias o regresiones lineales. Sin embargo, estos métodos pueden ser inexactos porque no tienen en cuenta las relaciones complejas o los cambios en los datos.
En cambio, los modelos de IA pueden tener en cuenta diversos factores que pueden afectar a la previsión, como los patrones estacionales, las condiciones meteorológicas, el comportamiento de los clientes y otras influencias externas. Los modelos también podrán actualizarse y adaptarse a medida que se disponga de nuevos datos.
Mediante el uso de la IA, las empresas pueden crear previsiones más precisas que les ayuden a planificar y tomar decisiones. Por ejemplo, pueden hacer previsiones de ventas más precisas para optimizar sus niveles de producción e inventario o anticiparse a la demanda de determinados productos. Al mejorar la previsión, las empresas también pueden mejorar la eficiencia operativa y reducir costes.
La capacidad de aprendizaje de los algoritmos de aprendizaje automático hace que las previsiones sean más precisas con el tiempo. Esto se consigue proporcionando a los algoritmos información en forma de ventas reales. Los algoritmos aprenden continuamente a ponderar mejor los distintos factores del proceso y llegar así a previsiones de ventas precisas.
Mediante el uso de la IA, las empresas pueden crear previsiones más precisas que les ayuden a planificar y tomar decisiones. Por ejemplo, pueden hacer previsiones de ventas más precisas para optimizar sus niveles de producción e inventario o anticiparse a la demanda de determinados productos. Al mejorar la previsión, las empresas también pueden mejorar la eficiencia operativa y reducir costes.
Ventajas competitivas en mercados dinámicos.
Conocer la demanda con la mayor precisión posible – ¡de antemano!
Minimizar los costes.
Posibilidad de controlar la producción, la demanda y las capacidades de forma optimizada.
Desapego de la planificación basada en la persona y de los programas que sirven de ayuda a la planificación.
Aumento vehemente de la precisión y la calidad de las previsiones, porque los algoritmos aprenden continuamente.
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