Aprovechamiento de los datos de la cadena de suministro para el análisis predictivo

El análisis predictivo es una potente herramienta que ayuda a utilizar los datos de la cadena de suministro para tomar más décisions éclairées sobre el futuro. Esto puede implicar el análisis de datos sobre inventario, cumplimiento de pedidos, plazos de entrega, equipos y procesos de fabricación, proveedores, clientes y otros factores que afectan a su cadena de suministro. El análisis predictivo puede ayudarle a afrontar con mayor eficacia algunos de los retos de su cadena de suministro, como la volatilidad de la demanda, la escasez de suministros, temps d'arrêt en la fabricación y los elevados costes de mano de obra en los almacenes.

Seis pasos para fundamentar el análisis predictivo

Saber lo que va a ocurrir en el futuro puede ayudarle a transformar su cadena de suministro, pero primero tendrá que comprender cómo aprovechar los datos de su cadena de suministro para fundamentar el análisis predictivo. Estos son algunos pasos básicos que le ayudarán a empezar:

1. Recopilar datos

El análisis predictivo se basa en datos históricos para predecir acontecimientos futuros. La cantidad de datos que necesitará dependerá del tipo de problema que intente resolver, de la complejidad del modelo, de la precisión de los datos y de muchos otros factores. Los tipos de datos necesarios dependen de lo que se intente predecir. Por ejemplo, para prever la demanda, es necesario recopilar datos sobre ventas anteriores, pedidos de clientes, estudios de mercado, promociones previstas, etc.

2. Limpiar y preprocesar los datos

La calidad de los datos es clave para que el análisis predictivo realice previsiones precisas. El proceso de recopilación de datos debe garantizar que estos sean precisos, completos, únicos, válidos, coherentes y procedan del periodo de tiempo adecuado.

3. Seleccionar una técnica de análisis predictivo

El aprendizaje automático utiliza algoritmos y modelos estadísticos para identificar patrones en los datos y hacer predicciones. Debe seleccionar la técnica de aprendizaje automático adecuada en función de sus datos y de la naturaleza de su caso de uso. Aquí tienes las principales entre las que elegir:

• Análisis de regresión: Encuentra una relación entre una o más variables independientes y una variable dependiente.
• Árbol de decisión: Tipo de aprendizaje automático utilizado para hacer predicciones basadas en cómo se respondió a un conjunto anterior de preguntas.
• Redes neuronales: Simula el funcionamiento del cerebro humano para analizar conjuntos de datos complejos. Crea un sistema adaptativo que los ordenadores utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente.
• Análisis de series temporales: Analiza datos temporales para predecir valores futuros.
• Clasificación: Técnica de predicción que utiliza el aprendizaje automático para calcular la probabilidad de que un elemento pertenezca a una categoría determinada.
• Agrupación: Utiliza el aprendizaje automático para agrupar objetos en categorías en función de sus similitudes, dividiendo así un gran jeu de données en subconjuntos más pequeños.

4. Entrenar el modelo

Entrenar un modèle de machine learning es un proceso en el que un algoritmo de aprendizaje automático se alimenta con datos a partir de los cuales puede aprender.

5. Validar el modelo

Después del entrenamiento, hay que validar el modelo para asegurarse de que puede predecir con exactitud el futuro. Esto implica comparar las predicciones del modelo con los datos reales de un periodo de prueba.

6. Utilizar el modelo para predecir el futuro

Una vez validado el modelo, puede empezar a utilizarlo para predecir datos de periodos futuros.

También necesitará la plataforma de aprendizaje automático adecuada para ejecutar estos seis pasos de análisis predictivo con éxito. Nuestro blog "What Makes a Great Machine Learning Platform" le ayuda a descubrir cómo evaluar una solución y conocer las capacidades de Actian Data Platform.

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, impulsando el conocimiento de las capacidades de integración, gestión y análisis de Actian Data Platform. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones analíticas, de seguridad y en la nube en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos con los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en análisis en múltiples sectores verticales. Consulte sus publicaciones para conocer historias reales de transformación.