A las empresas industriales les permite incrementar la eficiencia y el control sobre la producción, asegurar tiempos de entrega, optimizar la gestión del inventario y proporcionar un mejor servicio al cliente.

La mayoría de los departamentos de ventas de cualquier empresa si pudiera pedir un deseo sería saber cuánto iban a vender ese año y así perder la incertidumbre que tanto les acecha. Pero ¿qué pueden hacer las compañías para adelantarse a los acontecimientos y poder prever cualquier imprevisto? Realizar un Demand Plan basado en la analítica predictiva, lo que les ayudará a tener una toma de decisión más ágil.

Gracias al Big Data y su posibilidad de recoger grandes cantidades de datos, a las herramientas de Business Analytics para gestionarlos o a técnicas de Machine Learning, se puede prever qué va a ocurrir en su negocio y, en consecuencia, mejorar la toma de decisiones.

La posibilidad de elaborar de forma precisa un Demand Plan de los productos facilita una planificación más eficiente de las operaciones. Además de una mejor gestión de los costes asociados, se mejoran los planes de inversión y plazos de entrega, por consiguiente, su impacto en el precio final, que repercute al cliente.

Grandes firmas del sector retail ya han comenzado a hacer uso de técnicas de Analítica Avanzada, por lo que están perfeccionando sus previsiones y, como resultado, disminuyendo los stocks de seguridad y reduciendo los costes. A través de Machine Learning es posible predecir la demanda con exactitud, así como administrar y controlar el inventario, optimizando la distribución del producto y su reposición en la red de puntos comerciales.

Aplicar un análisis predictivo al Demand Plan permite que empresas industriales incrementen la eficiencia y el control sobre la producción, asegurando los tiempos de entrega, optimizando la gestión de inventario y, en definitiva, proporcionado un mejor servicio al cliente de la industria manufacturing. Además, va a permitir que la empresa no cometa errores tales como disponer de exceso de stock en productos con baja demanda, no contar con cierto producto en el momento solicitado, o realizar una previsión más ajustada en épocas de promociones y nuevos productos con el fin de controlar su impacto.