¿Qué es la detección de la demanda?
La detección de la demanda, es decir, la previsión de la demanda en tiempo real, es un método avanzado que utiliza datos de la cadena de suministro, inteligencia artificial y aprendizaje automático para crear previsiones de demanda a corto plazo basadas en señales actuales del mercado. Se diferencia de la previsión tradicional basada en datos históricos de ventas, ya que analiza información actual, como transacciones en puntos de venta, tendencias meteorológicas, opiniones en redes sociales o cambios en el comportamiento de los consumidores. En el sector alimentario, ayuda a minimizar el desperdicio de alimentos, optimizar las existencias y responder a las fluctuaciones de la demanda, por ejemplo, las causadas por promociones o condiciones meteorológicas.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia la detección de la demanda de la previsión tradicional de la demanda?
La previsión tradicional se basa en series temporales de datos históricos de muchos años, asumiendo la repetición de la estacionalidad, mientras que la detección de la demanda integra datos en tiempo real de múltiples fuentes, mejorando la precisión de las previsiones a corto plazo hasta en un 40 %. Este método reduce el tiempo de respuesta a los acontecimientos del mercado, como tendencias repentinas o interrupciones en el suministro.
¿Cómo ayuda la detección de la demanda al sector alimentario?
En el sector alimentario, la detección de la demanda analiza datos del comercio electrónico, los niveles de existencias de los distribuidores y los indicadores macroeconómicos, lo que permite planificar con precisión la producción, la reposición y la asignación de existencias, lo que reduce los desabastecimientos y los excedentes de productos periféricos, como la fruta fresca. Las empresas alimentarias ganan en agilidad, por ejemplo, mediante la adaptación dinámica de los calendarios de producción a la demanda real.
¿Qué tecnologías utiliza la detección de la demanda?
Las clave son la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de big data para procesar señales como las ventas en tiempo real, las previsiones meteorológicas o los datos de la competencia; por ejemplo, los modelos de autoaprendizaje actualizan las previsiones automáticamente. En el contexto de Foodcom, esto favorece una gestión eficaz de las existencias de materias primas alimentarias.
