Aprovechamiento de la IA para la previsión de la demanda y la optimización de inventarios

Descubra cómo MTE-THOMSON utiliza conocimientos basados en datos y soluciones de IA para revolucionar la forma en que mantienen y gestionan su inventario.
En el mercado posventa de la automoción, en constante evolución, reconocimos la necesidad de adoptar la revolución digital y aprovechar el poder de la IA. Nuestra visión era integrar la IA en nuestros procesos de predicción de la demanda y gestión de inventarios, anticipando ganancias significativas en estas áreas. RapidCanvas ha sido fundamental para convertir esta visión en realidad. La transición de los modelos basados en hojas de cálculo al sofisticado modelo de IA de RapidCanvas ha cambiado las reglas del juego. Hemos visto una mejora del 35% en la eficiencia operativa y una reducción del 50% en el tiempo dedicado a los ajustes manuales, eliminando los cuellos de botella operativos y agilizando nuestros procesos.
Arthur Strommer
Vicepresidente, MTE-THOMSON

Introducción

MTE-THOMSON, fundada en 1957 con el nombre de Metalúrgica Termo-Elétrica, es uno de los principales fabricantes brasileños de sistemas de control de temperatura y gestión de motores para automóviles. Con más de 3.000 productos, entre sensores y termostatos, atiende a clientes en más de 100 países. Su apuesta por la calidad y la innovación les ha convertido en el único fabricante de termistores PTC y NTC de América Latina.

Para seguir siendo competitiva en el mercado mundial, MTE-THOMSON adquiere materiales esenciales de forma eficiente utilizando datos y AI/ML. Este enfoque garantiza la calidad y fiabilidad de sus componentes de automoción especializados, impulsando su éxito en el sector.

Retosafrontados

MTE-THOMSON se enfrentaba a dos problemas interrelacionados que afectaban a su eficacia operativa y su rentabilidad. 

  1. El primero era predecir con exactitud la demanda de su variada gama de productos. Una previsión imprecisa de la demanda podía dar lugar a un exceso de producción o a una ruptura de existencias, dos situaciones con importantes repercusiones en los costes. 
  1. El segundo reto era gestionar el inventario a niveles óptimos. Sin una previsión precisa de la demanda, mantener el equilibrio adecuado de las existencias se convierte en una tarea de enormes proporciones. Un exceso de existencias aumenta los costes de almacenamiento y el riesgo de obsolescencia, mientras que un inventario insuficiente puede hacer perder oportunidades de venta y provocar la insatisfacción del cliente.

Solución aplicada

El equipo de RapidCanvas pudo terminar el proyecto en un plazo de sólo tres meses. La implantación se llevó a cabo de forma sistemática, avanzando a cada paso:

‍Recogida y limpieza de datos

El equipo empezó recopilando datos pertinentes de diversas fuentes. Estos datos se depuraron para garantizar su exactitud y fiabilidad, lo que resulta crucial para las fases posteriores.

‍Modelización automatizadade la previsión de la demanda

Con los datos depurados, el equipo construyó un modelo de aprendizaje automático diseñado específicamente para prever la demanda de los productos de MTE- THOMSON. Este modelo utiliza datos y patrones históricos para predecir la demanda futura, proporcionando una previsión más precisa y dinámica que los métodos tradicionales.

‍Desarrollodel sistema de optimización de inventarios

Una vez establecido el modelo de previsión de la demanda, el equipo desarrolló un sistema de optimización del inventario. Este sistema utiliza las previsiones de demanda para determinar los niveles óptimos de existencias de cada producto, teniendo en cuenta factores como los plazos de entrega, los ciclos de pedido y los niveles de existencias de seguridad.

‍Creación decuadros de mando con perspectivas

El último paso fue la creación de un panel de control fácil de usar. Esta herramienta facilita a MTE-THOMSON el seguimiento de las métricas clave, la visualización de las previsiones de demanda y la gestión del inventario, lo que permite tomar decisiones más informadas y eficaces.

Resultados y ventajas

Aumento de la eficacia operativa

Reducir el tiempo dedicado a los ajustes manuales y permitir que el equipo de la cadena de suministro se centre en tareas estratégicas se traduce en un ahorro de más de 200.000 dólares.

‍Reducciónde los errores de sugerencia de pedido

Con menos errores, ha disminuido el riesgo de ruptura de existencias y pérdida de ventas, lo que ha permitido recuperar 200.000 dólares anuales en ventas perdidas, y también ha aliviado casi 500.000 dólares con un almacenamiento óptimo.

‍Niveles de existencias optimizados

En el 67% de los casos, los niveles medios de existencias se redujeron sin que aumentaran las roturas de stock. Esto significa que la empresa pudo mantener un inventario más reducido sin comprometer la disponibilidad del producto.

‍Mayorprecisión de las previsiones

El porcentaje medio de error absoluto (MAPE), una medida de la precisión de las previsiones, mejoró un 9%. Esto indica una predicción más precisa de la demanda, lo que reduce la probabilidad de sobreproducción o infraproducción.

Mayor visibilidad y control

El nuevo sistema proporcionó una mayor visibilidad del proceso de gestión del inventario. Esto permitió un seguimiento y una toma de decisiones más eficaces, lo que se tradujo en un mejor control de los niveles de inventario.

Mayor productividad‍

La productividad del equipo de la cadena de suministro mejoró, ya que pudieron dejar de centrarse en la gestión de hojas de cálculo para centrarse en tareas más estratégicas. Esto no sólo mejoró la eficiencia, sino que también permitió una gestión del inventario más estratégica y proactiva.

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