Adaptar la demanda a la oferta: hay más en juego que nunca
Los crecientes costos de capital y las crecientes expectativas de los clientes significan que los desajustes en el inventario (desde el exceso de existencias hasta los estantes vacíos) son una amenaza directa a las ganancias y la reputación. Así es como las marcas líderes abordan el desafío.
Las empresas exitosas han trabajado durante mucho tiempo para igualar con precisión oferta y demandasabiendo que los desajustes pueden provocar un exceso de existencias o una pérdida de ventas, lo que reduce las ganancias. Ahora, sin embargo, hacer coincidir la oferta y la demanda lo más estrechamente posible se ha vuelto aún más crítico.
Un factor importante es el creciente costo del capital, dice Matt Wilson, director de la práctica industrial y de cadena de suministro de SSA y compañíauna firma de consultoría de gestión global.
Los mayores costos de capital empujan a muchos clientes a administrar más estrictamente el efectivo, por lo que están menos dispuestos a comprometerse con pedidos grandes y prospectivos o a mantener el exceso. inventariodice Wilson. En cambio, compran más cerca del momento en que necesitan los productos y, a menudo, en cantidades más pequeñas, al mismo tiempo que ajustan los pedidos a medida que cambia la demanda.
Esto significa que las señales de demanda llegan más tarde y son más propensas a cambiar. Sin embargo, muchos proveedores tienen menos capacidad para absorber la variabilidad. Dado que el inventario, la capacidad y la mano de obra son más caros, los proveedores están administrando sus redes con control estricto. ¿El resultado? Las cadenas de suministro tienen menos tolerancia al error, afirma Wilson.
Los proveedores también deben lidiar con las crecientes expectativas de los compradores, dice Michael Zimmerman, socio en la práctica de operaciones estratégicas de Kearneyuna firma de consultoría global. Con la proliferación de personas influyentes, los que tienen un desempeño deficiente son castigados con golpes a su reputación.
Para abordar estos desafíos, las empresas buscan cada vez más análisis avanzados y Soluciones de IA que puede modelar dinámicamente la oferta y la demanda casi en tiempo real e impulsar una rápida toma de decisiones, dice Marc Palazzolo, director de la práctica de operaciones estratégicas de Kearney. Utilizan IA para detectar la demanda, así como para modelar los escenarios de oferta correspondientes para poder proyectar rápidamente los niveles de inventario y las implicaciones para el capital de trabajo.
IA generativa Las soluciones pueden reunir datos de oferta y demanda de fuentes internas y externas y hacer recomendaciones que los planificadores pueden considerar, utilizar y perfeccionar, afirma Zimmerman.
Cuando forma parte de un proceso más amplio de varios pasos, la IA generativa puede asumir múltiples funciones, como adquirir y conciliar datos de diversas fuentes, sugerir qué método de pronóstico utilizar y probar su rendimiento, y ejecutar escenarios, entre otras capacidades.
Algunas empresas también están «reglobalizando» sus cadenas de suministro y localizándose más cerca de los clientes finales, dice Brian Deming, analista industrial senior de RSM EE. UU.. Además de acortar el tiempo de cumplimiento, esto ayuda a las empresas a captar los cambios en el sentimiento del consumidor que se producen sobre el terreno.
Las empresas destacadas aquí están implementando hábilmente herramientas y ajustando operaciones para pronosticar con mayor precisión la oferta y la demanda. Sus iniciativas están reduciendo los costos y los niveles de inventario, al tiempo que aumentan la satisfacción del cliente y las ventas.
CDW: gestión de inventario, capital de trabajo y obsolescencia
Los pronósticos más precisos ayudan a CDW a satisfacer la demanda de los clientes, al mismo tiempo que protegen el flujo de caja y minimizan el exceso o el stock obsoleto. La empresa lleva inventario a sus centros de distribución según sea necesario. Luego configura productos y aplica servicios de valor agregado, como kitting o etiquetado de activos.
«El trabajo de nuestra cadena de suministro es simple: cumplimos nuestras promesas a los clientes», dice Ray Nair, vicepresidente senior de operaciones de la cadena de suministro de CDWun proveedor de Soluciones TI y servicios.
«No fabricamos, organizamos. Y la orquestación exige tanta precisión, experiencia y compromiso como cualquier operación de producción», añade.
Si bien siempre ha sido fundamental hacer coincidir la oferta y la demanda, CDW recientemente puso mayor énfasis en las implicaciones financieras de la gestión de los niveles de inventario, el capital de trabajo y la obsolescencia. Debido a que la empresa tiene menos inventario, se vuelve más importante comprender con precisión qué necesitarán los clientes y cuándo lo necesitarán. Los pronósticos más precisos ayudan a CDW a satisfacer la demanda de los clientes, al mismo tiempo que protegen el flujo de caja y minimizan el exceso o el stock obsoleto.
Hace varios años, CDW pasó de un proceso de planificación basado en hojas de cálculo a Azul allácuya plataforma de planificación de oferta y demanda impulsada por IA impulsa la demanda de CDW pronóstico y procesos de optimización de inventarios. El cambio a un equipo y una plataforma dedicados proporciona una visión holística que tiene en cuenta eventos como grandes compras de clientes, ciclos de introducción de nuevos productos y estacionalidad.
Si bien los datos anteriores al cambio a Blue Yonder no son comparables, las líneas de tendencia muestran una mejora continua en la precisión de los pronósticos, afirma Nair.
El equipo de planificadores estadísticos y de demanda de CDW utiliza Blue Yonder para analizar patrones de ventas históricos y aislar anomalías, como pedidos inesperadamente grandes que distorsionarían los pronósticos tradicionales. El equipo aprovecha el sistema para generar planes de demanda de los clientes y luego los planificadores de suministro ejecutan compras estratégicas en función de estos planes, ajustando el tamaño de los pedidos en función de señales ascendentes en tiempo real.
«Esto garantiza que tengamos en stock sólo lo que nuestros clientes realmente necesitarán, cuando lo necesiten», afirma Nair. Se protege el flujo de caja y se minimiza el exceso de inventario.
Para mantener la conectividad en tiempo real con su red de más de 1000 socios proveedores, CDW utiliza EDI, API y feeds B2B. Las conexiones brindan visibilidad directa de los niveles de proveedores y ayudan a CDW a rastrear la disponibilidad, los tiempos estimados de llegada y los cambios en el ciclo de vida, dice Nair.
CDW introduce el inventario en la empresa centros de distribución según sea necesario. Se configuran los productos y se aplican todos los servicios de valor agregado, como el kitting o el etiquetado de activos.
Pasar de las hojas de cálculo a Blue Yonder requirió una inversión de tiempo y energía. Para ayudar a los empleados a dominar el software, CDW se asoció con consultores durante varios años mientras desarrollaba sus capacidades internas. La empresa logró la autosuficiencia total en 2025, afirma Nair.
El uso por parte de los proveedores de diferentes sistemas de planificación y estándares de datos puede complicar las integraciones. CDW aborda esto mediante el uso de API y EDI, manteniendo fuertes esfuerzos de higiene de datos y colaborando regularmente con OEM y distribuidores.
Los acontecimientos puntuales, como los picos pandémicos, pueden distorsionar los modelos. La estrecha gobernanza y conectividad con los socios upstream ayudan a CDW a interpretar estos eventos de manera consistente y ajustar los pronósticos rápidamente.
“Hemos mejorado constantemente la precisión de los pronósticos, lo que reduce los pedidos excesivos, los desabastecimientos y la obsolescencia, al tiempo que mejoramos el capital de trabajo. eficiencia y métricas”, añade Nair.
Electrodomésticos GE: distancia cero y un hilo digital
GE Appliances utiliza IA agente para analizar patrones y predecir mejor qué y cuándo harán pedidos los clientes en el futuro, adaptando sus operaciones en consecuencia.
Una clave para Electrodomésticos GELa estrategia comercial de «distancia cero», dice David Head, director ejecutivo de planificación y cumplimiento. Es decir, la fabricación se realiza cerca de los clientes. Para el mercado estadounidense, GE fabrica la mayoría de los productos en el país en uno de los nueve fabricación plantas o dos microfábricas, que se utilizan para la producción de lotes más pequeños.
A medida que GE Appliances continúa ampliando su huella de fabricación, también está haciendo crecer su cadena de suministro nacional, que actualmente incluye alrededor de 6.500 proveedores con sede en EE. UU., lo que la hace más fuerte y resiliente, afirma Head. Trabajar con proveedores que están cerca de las instalaciones de GE permite tener agilidad cuando la demanda fluctúa o los eventos externos afectan la cadena de suministro global.
La “estrategia de hilo digital” de la empresa conecta a sus socios y sistemas de la cadena de suministro dentro de un sistema de circuito cerrado sin interrupciones que permite la coordinación y el intercambio de datos en tiempo real. Cada día, Head y su equipo verifican que todos los miembros de la red estén conectados y tengan información actualizada sobre planificación de la demandaprevisión y métricas de producción.
Al implementar IA, GE Appliances puede corregir problemas en tiempo real e incluso evitar que ocurran.
Por ejemplo, el sistema de planificación de recursos empresariales de GE está integrado con herramientas integradas en IA de Oráculo, fuerza de ventasy Profecíael sistema interno de la empresa, que proporciona visibilidad de las operaciones del día a día. Entre otros beneficios, esto ayuda a optimizar la productividad al determinar exactamente qué se debe producir y dónde se debe distribuir. El sistema también garantiza que las actualizaciones lleguen a las partes interesadas adecuadas y que el cronograma de producción se ajuste según sea necesario.
La inteligencia artificial también ha ayudado a aumentar la precisión de los pronósticos, particularmente en el mercado de viviendas unifamiliares, donde los patrones de pedidos fluctúan más.
«Con IA agentepodemos analizar patrones para predecir mejor qué y cuándo harán pedidos nuestros clientes en el futuro y adaptar nuestras operaciones en consecuencia”, afirma Head.
Anteriormente, las operaciones estaban menos integradas, lo que hacía difícil identificar exactamente dónde la empresa necesitaba fortalecer su cadena de suministro. Cuando la gerencia obtuvo visibilidad sobre la causa de un problema operativo, a menudo ya era demasiado tarde para reaccionar de manera efectiva para evitar interrupciones.
«El hilo digital y la visibilidad impulsada por la IA han transformado las operaciones de la cadena de suministro de reactivas a proactivas», afirma Head. El sistema integrado y los procesos de planificación mejorados han generado múltiples beneficios, como reduciendo el inventario niveles entre un 20% y un 25%, incluso cuando los ingresos han aumentado.
La satisfacción del cliente, particularmente en el segmento multifamiliar, ha aumentado notablemente debido a una mejor gestión, ejecución y disponibilidad de productos de los proyectos, afirma Head.
Grainger: La agilidad es clave
Grainger mejora las habilidades de los miembros de su equipo para que dominen las últimas técnicas analíticas.
Los clientes confían en Graingerun distribuidor líder de línea amplia, para un servicio estelar y acceso a una amplia cartera de productos, independientemente de las condiciones económicas o de suministro, dice Anand Lal, vicepresidente del grupo, cadena de suministro.
“Comprender los patrones de demanda y optimizar el inventario en todos nuestros red de distribución Son objetivos siempre vigentes, pero ahora aún más importantes”, añade.
La agilidad es fundamental, ya que las fluctuaciones continuas en el entorno macro significan que Grainger debe detectar los cambios en la demanda y ajustar las posiciones de inventario de manera rápida y sin problemas, al tiempo que garantiza que su red siga siendo resistente a cualquier shock de oferta global.
También es importante que Grainger utilice eficientemente sus activos a medida que aumenta su variedad de productos, su red de centros de distribución y su negocio. Por ejemplo, Grainger intenta constantemente minimizar el inventario improductivo, dice Lal.
Para alcanzar estos objetivos, Grainger ha realizado importantes inversiones en IA. esta aplicando análisis avanzado para ayudar en las decisiones de diseño estratégico a medida que evoluciona su red de distribución.
Grainger también utiliza cada vez más herramientas de optimización para tomar decisiones inteligentes y automatizadas en los procesos clave de la cadena de suministro, incluido el pronóstico de la demanda y en planificación de inventario. Los miembros del equipo están siendo «mejorados», dice Lal, para que dominen las últimas técnicas analíticas y, al mismo tiempo, comprendan el contexto empresarial y funcional en el que opera la empresa.
Al implementar estas soluciones, el punto de partida es sólido, datos de calidad que puede alimentar los modelos de Grainger. «Hemos recopilado datos sobre información de productos, demanda de los clientes y parámetros de la cadena de suministro durante años», afirma Lal.
Los modelos de optimización de inventario de Grainger han aumentado los niveles de servicio al cliente en múltiples puntos porcentuales, mientras que una mayor eficiencia del inventario está extendiendo la vida útil de los centros de distribución existentes.
“Mejoramos significativamente la toma de decisiones de un extremo a otro con la modelos de optimización implementados en toda la cadena de suministro”, dice Lal.
Ice Mobility: ayudar a los clientes a mantener la rentabilidad
La planificación predictiva de la demanda ha dado lugar a menos desabastecimientos y devoluciones en Ice Mobility. La precisión de los pedidos es consistentemente superior al 99,8%.
En Movilidad en hielola precisión en la planificación de la oferta y la demanda ya no es opcional. “Hacer coincidir la oferta y la demanda a un SKU (unidad de mantenimiento de existencias) y a nivel de canal es la forma en que nuestros clientes mantienen la rentabilidad y protegen el valor de la marca”, dice el CEO Michael Magner.
La plataforma ClearIce de la compañía aplica planificación de la cadena de suministro impulsada por IA y en tiempo real. visibilidad a sus socios. Analiza las señales de demanda, las posiciones de inventario y el desempeño histórico para recomendar niveles óptimos de existencias y rutas de cumplimiento, hasta la puerta de venta individual o comercio electrónico canal.
Por ejemplo, si la plataforma detecta un aumento en las ventas de un SKU específico en una región mientras el inventario permanece inactivo en otra, señalará el desequilibrio y recomendará un reequilibrio. ClearIce también incorpora datos históricos y tendencias estacionales anticipar los cambios en la demanda antes de los períodos pico, para que la empresa pueda tomar decisiones de inventario y reabastecimiento de manera proactiva.
Para permitir un intercambio de datos fluido y una alineación de canales, ClearIce está integrado con los principales mercados y plataformas ERP.
Para afrontar el desafío de fragmentación de datosIce Mobility desde el principio invirtió mucho en middleware e integraciones de API que permiten que sus sistemas se comuniquen con los sistemas de los socios en tiempo real. «Esto ha dado sus frutos en una toma de decisiones más rápida y una mayor precisión del inventario», afirma Magner.
La empresa también se esfuerza por equilibrar la flexibilidad con la estandarización. Si bien cada socio tiene requisitos únicos de empaquetado, enrutamiento y/o cumplimiento, las operaciones de Ice Mobility aún deben escalar. «Al utilizar los flujos de trabajo modulares de ClearIce, la personalización no ralentiza el rendimiento», afirma Magner.
La planificación predictiva de la demanda también ha dado lugar a menos desabastecimientos y devoluciones. Con la ayuda de ClearIce, la precisión de los pedidos de la empresa es consistentemente superior al 99,8%.
Los clientes ahora ven la logística no como un centro de costos sino como un motor de crecimiento. “La integración de la IA y la planificación en tiempo real ha ayudado a las marcas a lanzarse más rápido, minoristas venden a través de productos más limpios y los transportistas mantienen una mayor disciplina en los lineales durante las temporadas de alto volumen”, dice Magner.
Ice Mobility no sólo cumple. «Hacemos de la distribución una ventaja competitiva», añade Magner.
La sofisticación importa menos que la practicidad
La forma en que se utilizan las herramientas para la planificación de la oferta y la demanda importa más que cuán sofisticadas sean, dice Matt Wilson, director de la práctica industrial y de cadena de suministro de SSA & Co. El objetivo es aprovechar el conocimiento generado para informar e incluso rediseñar los procesos de planificación, como los cronogramas de producción, las cantidades de reabastecimiento y implementación de inventario.
Con ese fin, la solución de análisis debe responder preguntas prácticas sobre qué construir y comprar, y dónde es necesario actuar. “Se discute sobre un modelo que vive en un tablero”, dice. «Se utiliza un modelo que alimenta las decisiones de producción, reabastecimiento o implementación».