El cliente ha observado mejoras en la precisión del forecasting, lo que ha dado como resultado:

Desafío de negocio

Un retailer de productos premium, parte de Fortune 500 manejaba un proceso manual para el forecasting de pedidos, generando una cantidad inexacta de pedidos, lo que producía:

• Mala planificación de recursos debido a pronósticos inexactos, lo que llevó a
• La incapacidad de cumplir con la capacidad máxima durante temporadas altas.
• Fechas de entrega de pedidos inexactas debido a pronósticos no disponibles.

Solución

Nisum desarrolló un marco para la optimización eficaz de recursos utilizando indicadores clave de rendimiento (KPI) como la disponibilidad en sitio, alteraciones del servicio y cobertura de turnos. Nisum también empleó un enfoque impulsado por la inteligencia artificial para gestionar datos; se desarrolló, probó y ajustó un modelo iterativo de alta precisión, lo que resultó en

• Procesamiento de forecasting más rápido con un mejor seguimiento de los tiempos de inactividad y una mayor disponibilidad en todo el ecosistema al consolidar datos históricos, así como información adicional para un pronóstico efectivo. 
• También se utilizó Análisis Exploratorio de Datos (EDA) para el tratamiento de valores faltantes y valores atípicos.
• Mejora en la fecha estimada de entrega (EDD) con una optimización en el pronóstico de recursos utilizando la ingeniería de características. Se derivaron características con impacto en las variables de respuesta para crear variaciones de tendencia, estacionales y cíclicas de pronósticos para simulaciones óptimas.
• Amento en la precisión del forecasting mediante el seguimiento periódico de la precisión del pronóstico y el rendimiento del modelo utilizando métricas de precisión como MAPE, MSE, RMSE y R-Cuadrado.

No dudes en ponerte en contacto con nosotros para obtener más información acerca de cómo Nisum puede generar resultados óptimos para tu compañía.