Impulsan el uso de la Inteligencia Artificial ante desabasto

La temporada alta de consumo, que va de noviembre a enero, pone a prueba la capacidad logística de las marcas para estar presentes en los anaqueles, las cuales presentan entre un 8 y 10% de desabasto de sus productos, lo que se traduce en pérdidas millonarias, de acuerdo con LDM, firma de consultoría en logística y cadena de suministro.
 
De acuerdo con datos de la Asociación Nacional de Tiendas de Autoservicio y Departamentales (ANTAD), la asociación la conforman más de 59 mil tiendas, las cuales suman más de 23.3 millones de metros cuadrados de superficie de venta.
 
En su estudio sobre Desabasto Cero, de GS1 México, se calculó que en 2015 las empresas de autoservicio perdieron 19 mil millones de pesos por desabasto en sus anaqueles, un calculó que consideró que las cadenas minoristas tuvieron en promedio un 2.51% de mercancías faltantes.
 
El mismo análisis de GS1 demostró que casi el 50% de las causas que originan esos faltantes son porque el producto se encuentra en tránsito del centro de distribución a la tienda y que el producto está en la bodega.
 
Entre otras causas por grado de importancia (mayor a menor): no hay pedido; diferencia de inventario; el proveedor no ha entregado; el producto no se ha despachado del centro de distribución del detallista; otra exhibición no primaria; y, merma.
 

“La falta de información en tiempo real es un factor que provoca que las compañías experimenten de manera regular el agotamiento de sus productos (8 al 10 %), pero si a esto le sumamos fechas clave que impulsan el consumo, las marcas dejan huecos que ocupará su competencia y les hará perder la fidelidad del consumidor final. Lo ideal es que se preparen, una manera de hacerlo es con el uso de la Inteligencia Artificial”, indicó David Lati, Director Comercial para México y Latam de LDM.

 
Utilizar este tipo de tecnologías aumentan en un 3% la disponibilidad de los productos en anaquel, lo que les representaría incrementos iniciales del 1% en sus ventas, de acuerdo con LDM.
 
Un ejemplo de las soluciones tecnológicas es el aprendizaje automático o Machine Learning, el cual mide la rentabilidad del personal operativo al calcular su productividad por cada tienda que visitan, lo que contribuye a que los productos estén a la mano de los consumidores.
 
La disponibilidad del producto en anaquel es uno de los principales retos que tienen las tiendas, por lo que compartir información bidireccional con sus proveedores hace que los tiempos de reabastecimiento sean cortos y precisos.
 
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