La visión de un futuro en el que los fabricantes de alimentos sean capaces de adaptarse a las cambiantes preferencias de los consumidores, minimizar los residuos, optimizar las cadenas de suministro y garantizar una excelente calidad de los productos es cada vez más realista. Mediante el uso de inteligencia artificial, análisis de datos y algoritmos predictivos avanzados, las empresas alimentarias tienen ahora una oportunidad extraordinaria de alcanzar estos objetivos.
¿Cómo están contribuyendo los sofisticados algoritmos de IA y aprendizaje automático al crecimiento de los ingresos y la optimización de costes en la industria alimentaria?
Productos frescos y de rápida rotación
En la industria alimentaria, los productos frescos y de rápida transformación son la columna vertebral, el motor del éxito y la competitividad de las empresas. Sin embargo, la gestión de la demanda de productos sujetos a limitaciones temporales se caracteriza por retos únicos.
El pronóstico de la demanda basado en inteligencia artificial y Machine Learning permite utilizar algoritmos avanzados que analizan datos históricos, teniendo en cuenta la estacionalidad, las tendencias de consumo, los pronósticos meteorológicas, las vacaciones y eventos especiales y otros factores que afectan a la demanda. Los modelos son capaces de analizar grandes cantidades de datos, detectar patrones y tendencias y, a partir de ahí, generar pronósticos precisos. Gracias al aprendizaje continuo a partir de nuevos datos, los modelos mejoran el pronóstio de la demanda de productos frescos y de rápida rotación.
Así, la estrategia para los productos frescos, que tienen una vida útil corta y una alta susceptibilidad al deterioro, consiste en almacenar la producción de forma óptima. Para estos productos, la clave es entregarlos a los clientes en las condiciones más frescas posibles, garantizando al mismo tiempo un desperdicio mínimo.
Con un almacenamiento óptimo de la producción, los productores de alimentos pueden adaptar con precisión sus procesos de producción a la demanda real del mercado. En la práctica, esto significa que pueden evitar el exceso de existencias, que reduciría la calidad y aumentaría el riesgo de deterioro del producto. Por otro lado, minimizan el riesgo de escasez de productos, lo que podría suponer una pérdida de clientes y de la posibilidad de aumentar las ventas.
Un almacenamiento óptimo de la producción también permite una mejor gestión de la cadena de suministro. Con pronósticos precisos de la demanda, los fabricantes pueden planificar el suministro de materias primas y materiales necesarios para la producción de forma que se garantice la continuidad del suministro y se minimicen los tiempos de inactividad de la producción. Esta estrategia proporciona a los fabricantes un mayor control sobre el proceso de producción y venta, permitiéndoles utilizar los recursos de forma eficiente y minimizar los costes.
Generación automática de pedidos de compra y órdenes de fabricación
La rapidez, precisión y eficacia de los procesos logísticos y de gestión de suministros desempeñan un papel igualmente importante. En este contexto, cada vez se habla más del apoyo de la inteligencia artificial para introducir soluciones innovadoras y mejoras en la generación de pedidos automatizados a proveedores y órdenes de producción.
Los productores de alimentos, que utilizan IA y ML en sus tareas diarias, tienen la capacidad de analizar grandes cantidades de datos sobre la demanda, las tendencias del mercado, la disponibilidad de materias primas y muchos otros factores. Esto hace posible pronosticar de forma automática y precisa la demanda de productos frescos, lo que permite un almacenamiento óptimo de los productos necesarios para la producción.
Además, como siguiente paso, se generan órdenes de producción automáticas. Algoritmos avanzados analizan la disponibilidad de materias primas, la eficacia de los procesos de producción, así como los costes y los plazos de entrega. Sobre esta base, se toman decisiones sobre las cantidades de materias primas que deben pedirse, el programa de producción óptimo y los plazos de entrega.
Como resultado, los fabricantes de alimentos pueden optimizar sus procesos de producción, minimizando el desperdicio y las pérdidas. También tienen un mayor control sobre sus procesos de producción y la capacidad de almacenar y generar pedidos de producción con precisión en función de las necesidades reales del mercado. Como resultado, pueden ofrecer productos frescos y de alta calidad, cumpliendo las expectativas de los clientes y aumentando su satisfacción.
Ventas B2B, B2C y exportación
En el actual entorno empresarial global, los fabricantes de bienes de consumo de alta rotación se enfrentan a numerosos retos en las relaciones de exportación, B2B y B2C. En este contexto, la inteligencia artificial tiene un gran potencial para contribuir a una mejor colaboración en estos ámbitos.
La IA, por ejemplo, permite a los fabricantes generar pronósticos precisos de la demanda para mercados específicos. Mediante el análisis de datos históricos, los sistemas aprenden las relaciones entre diversos factores y la demanda de productos. A partir de estos patrones, se generan pronósticos de demanda para mercados concretos, teniendo en cuenta las características individuales de cada mercado. Los fabricantes pueden así ajustar sus planes de exportación, centrándose en los mercados con mayor potencial de ventas y minimizando el riesgo de exceso de existencias o escasez de productos.
Estos pronósticos pueden generarse para cada canal de ventas y mercado por separado, especialmente si las características específicas de las ventas difieren entre canales y mercados. Esto permite captar las tendencias generales y pasar por alto los valores atípicos. A veces también es útil combinar algunos mercados en un grupo si las ventas específicas de cada mercado son las mismas o el volumen de ventas es aún pequeño (mercado emergente).
Es importante tener en cuenta tres aspectos a la hora de establecer procesos: qué, dónde y cuándo. Esto significa desglosar qué se pronostica (SKU, categoría de producto), dónde (canal de ventas, mercado de ventas) y cuándo (granularidad, horizonte, frecuencia).
La capacidad de respuesta de la inteligencia artificial y el ML es también un aspecto importante de la generación de pronósticos de la demanda. Mediante el análisis y la actualización continuos de los datos, es posible ajustar los pronósticos en tiempo real, teniendo en cuenta las condiciones cambiantes del mercado y los impulsores de la demanda. Esto permite a los fabricantes responder rápidamente a las tendencias cambiantes y a las necesidades de los consumidores en diferentes mercados, lo que se traduce en una mayor competitividad y éxito de las exportaciones.
Pronósticos a largo plazo
Los algoritmos de aprendizaje automático son también la base para generar pronósticos a largo plazo. Gracias a algoritmos avanzados de aprendizaje automático, análisis de datos y modelamiento predictivo, es posible analizar enormes cantidades de información y generar pronósticos para un horizonte temporal más amplio.
Estos pronósticos a largo plazo aportan muchas ventajas a los fabricantes de FMCG. En primer lugar, permiten mejorar la planificación y la gestión de la producción. Les permiten anticiparse a los cambios del mercado y ajustar su capacidad de producción para satisfacer la demanda. De este modo, el fabricante evita el exceso de existencias o la escasez de productos, lo que redunda en un uso más eficiente de los recursos y minimiza los costes.
Además, y lo que es más importante, es posible generar estos pronósticos para una gran variedad de combinaciones de productos y plazos. Siguiendo determinadas reglas empresariales y en función del horizonte, los pronósticos se realizan por canal de ventas, mercado de ventas y también para SKU individuales. Para los pronósticos semanales, el horizonte suele ser de seis meses, y para las mensuales, de 12 meses. Por supuesto, esto se determina de forma individual y depende de las necesidades del fabricante, teniendo en cuenta las estrategias comerciales, los planes de producción o la frecuencia de almacenamiento.
En última instancia, pues, los pronósticos a largo plazo generados mediante inteligencia artificial pueden ayudar a fundamentar las decisiones estratégicas. Al conocer la demanda prevista, los fabricantes pueden planificar inversiones, desarrollar nuevos productos y expandirse a nuevos mercados con mayor confianza y seguridad de éxito.
