- Predicci\u00f3n automatizada de la demanda<\/a><\/li>
- Los algoritmos predictivos<\/a><\/li>
- Elecci\u00f3n del m\u00e9todo \u00f3ptimo<\/a><\/li>
- Evaluaci\u00f3n de las predicciones<\/a>
- COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n
<\/span>Predicci\u00f3n automatizada de la demanda<\/span><\/h2>\n
\u00bfCu\u00e1nto material necesitamos comprar las pr\u00f3ximas semanas? \u00bfCu\u00e1ndo vamos a necesitar producir un determinado producto? \u00bfTenemos suficientes capacidades para cubrir la demanda? Estas son algunas de las preguntas que tratan de dar respuesta las empresas diariamente. La predicci\u00f3n de la demanda<\/strong> de sus productos es esencial para una planificaci\u00f3n eficiente dentro de las empresas y puede dar la soluci\u00f3n \u00f3ptima a esas preguntas. Es com\u00fan tener cientos de productos de los cu\u00e1les se necesita conocer la demanda al menos mensualmente. Incluso cuando se requiere un n\u00famero menor de pron\u00f3sticos, puede que no haya nadie lo suficientemente capacitado en el uso de modelos predictivos. En estas circunstancias, un algoritmo de pron\u00f3stico autom\u00e1tico puede ser una herramienta muy valiosa.<\/p>\n
<\/span>Los algoritmos predictivos<\/span><\/h2>\n
En general existen dos tipos de m\u00e9todos para hacer predicciones: los m\u00e9todos cualitativos y los m\u00e9todos cuantitativos. Mientras que los m\u00e9todos cualitativos, como puede ser el m\u00e9todo Delphi, est\u00e1n basados en el conocimiento y la opini\u00f3n de expertos, los m\u00e9todos cuantitativos utilizan datos del pasado dentro de modelos matem\u00e1ticos para hacer las predicciones. En el caso de tener un producto nuevo sobre el que no existen datos o en proyectos estrat\u00e9gicos en los que muchos factores son de importancia, los m\u00e9todos cualitativos pueden mostrar un mejor desempe\u00f1o. No obstante, con la disponibilidad de m\u00e1s datos y el aumento de las capacidades computacionales los m\u00e9todos cuantitativos son cada vez m\u00e1s habituales. Adem\u00e1s, estos m\u00e9todos pueden ser automatizados y no dependen del conocimiento de expertos. Por lo tanto, vamos a describir algunos m\u00e9todos cuantitativos en detalle.<\/p>\n
Las predicciones son un \u00e1rea de investigaci\u00f3n con mucha tradici\u00f3n y se han desarrollado gran cantidad de modelos y algoritmos. Aun as\u00ed, al haber muchas diferencias entre la demanda de un producto y la demanda de otro, no hay ning\u00fan modelo que sea perfecto para la predicci\u00f3n de todos los productos. Por eso en LIS-Solutions utilizamos diferentes algoritmos predictivos para asegurar as\u00ed la calidad predictiva. Los m\u00e9todos se pueden agrupar en las siguientes familias:<\/p>\n
- \n
- M\u00e9todos Ingenuos.<\/li>\n
- M\u00e9todos de Exponential Smoothing.<\/li>\n
- M\u00e9todos de ARIMA.<\/li>\n
- Otros m\u00e9todos.<\/li>\n<\/ul>\n
Todos ellos se basan \u00fanicamente en el hist\u00f3rico de la demanda para calcular la predicci\u00f3n. Su ajuste para cada producto puede ser automatizado y por lo tanto son ideales para la automatizaci\u00f3n de las predicciones.<\/p>\n
Los\u00a0m\u00e9todos Ingenuos<\/strong><\/b><\/a>\u00a0son muy simples y utilizan valores del hist\u00f3rico para la predicci\u00f3n. Uno de estos m\u00e9todos es el m\u00e9todo Ingenuo b\u00e1sico, en el que, la predicci\u00f3n corresponde al \u00faltimo valor observado. Otro m\u00e9todo, es el m\u00e9todo Ingenuo estacional, \u00e9ste utiliza el valor durante la misma \u00e9poca de a\u00f1o anterior como predicci\u00f3n. Aunque muchas veces estos m\u00e9todos no son muy precisos hay situaciones en las que su uso puede ser adecuado. Por ejemplo, se usan frecuentemente en el sector financiero.<\/p>\n
Los\u00a0m\u00e9todos Exponential Smoothing<\/strong><\/b><\/a>\u00a0est\u00e1n basados en el modelo de componentes de las series temporales. En este modelo, la serie temporal se divide en la tendencia, las estaciones y un componente de error, los cuales son extrapolados para crear la predicci\u00f3n. Mediante f\u00f3rmulas de recursi\u00f3n en las que el \u00faltimo valor es combinado con una media m\u00f3vil de los valores hist\u00f3ricos se calculan los valores futuros. Estos m\u00e9todos son muy frecuentes y se adecuan sobre todo para la predicci\u00f3n de la demanda regida por tendencias y estaciones claras.<\/p>\n
Prophet<\/a>\u00a0<\/strong><\/b>es un algoritmo basado en las mismas ideas. Fue desarrollado por ingenieros de Facebook. Igual que en los m\u00e9todos de Exponential Smoothing la serie temporal es dividida en componentes permitiendo adicionalmente incluir la influencia de vacaciones y estaciones en m\u00faltiples niveles temporales. Las diferentes componentes son modelados mediante diferentes funciones (crecimiento log\u00edstico, series de Fourier, auto-regresiones). Este algoritmo consigue predecir demandas con patrones estacionales superpuestos, es decir, patrones que se integran entre s\u00ed y tendencias a nivel de horas (predicci\u00f3n de visitas a p\u00e1gina web), de d\u00edas o semanas.<\/p>\n
Igual que los m\u00e9todos de Exponential Smoothing los modelos de\u00a0ARIMA<\/a><\/strong><\/b>\u00a0tienen una larga tradici\u00f3n en la predicci\u00f3n de series temporales y la demanda. Estos modelos combinan modelos de auto-regresiones (AR) y medias m\u00f3viles (MA) con datos integrados (I). Los modelos de auto-regresiones representan una combinaci\u00f3n lineal de los valores pasados a corto plazo. En los modelos de medias m\u00f3viles se combinan factores aleatorios pasados. Para funcionar correctamente los datos deben ser estacionarios. Para eliminar posibles tendencias o estaciones los datos se integran. Estos factores son agregados de nuevo al final del c\u00e1lculo. Los modelos de ARIMA se adecuan para series temporales en las que la influencia de valores pasados a corto plazo es significativa.<\/p>\n
<\/span>Elecci\u00f3n del m\u00e9todo \u00f3ptimo<\/span><\/h2>\n
Todos estos m\u00e9todos tienen sus fortalezas y debilidades. Usar solo uno de estos algoritmos no llevar\u00eda a un resultado satisfactorio. Entonces: \u00bfCu\u00e1ndo debemos usar que m\u00e9todo? Esta pregunta a veces se puede responder observando la serie temporal de la demanda y sus caracter\u00edsticas. No obstante, esto es imposible si se necesitan miles de predicciones. Para estos casos podemos generar un modelo de clasificaci\u00f3n creado con algoritmos de Machine Learning. Los algoritmos de Machine Learning (ejemplo: Support Vector Machine o \u00c1rboles de Clasificaci\u00f3n) son alimentados con metadatos del hist\u00f3rico que incluyen por un lado las caracter\u00edsticas de la serie temporal (fuerza de la tendencia, estaciones, autocorrelaci\u00f3n, entrop\u00eda, etc.) y por otro lado el m\u00e9todo \u00f3ptimo para cada serie temporal. Los algoritmos de Machine Learning reconocen relaciones entre las caracter\u00edsticas de la serie temporal y el m\u00e9todo \u00f3ptimo y as\u00ed crean un modelo de clasificaci\u00f3n. Este modelo de clasificaci\u00f3n puede ser aplicado a cualquier serie temporal y sus caracter\u00edsticas para obtener el m\u00e9todo a aplicar para la predicci\u00f3n.<\/p>\n
<\/span>Evaluaci\u00f3n de las predicciones<\/span><\/h2>\n
Usando m\u00faltiples m\u00e9todos de predicci\u00f3n y eligiendo siempre el m\u00e1s adecuado conseguimos optimizar las predicciones y minimizar su error. No obstante, no es posible eliminar el error completamente. Por ese motivo, es esencial calcular el error de la predicci\u00f3n para que el usuario pueda evaluar la predicci\u00f3n y su fiabilidad. Con la ayuda de una validaci\u00f3n cruzada del m\u00e9todo de predicci\u00f3n elegido conseguimos estimar el error de la predicci\u00f3n en el futuro. Para calcular el error de la predicci\u00f3n se calculan predicciones de prueba dentro de los datos hist\u00f3ricos. Estas predicciones de prueba son comparadas con los datos disponibles calculando el error estimado de la predicci\u00f3n real.<\/p>\n
Definiendo l\u00edmites para el error de la predicci\u00f3n se puede evaluar si la predicci\u00f3n es fiable o no. Adicionalmente, los algoritmos predictivos calculan rangos de confianza que igualmente transmiten la fiabilidad de la predicci\u00f3n.<\/p>\n
En\u00a0LIS-Solutions<\/strong><\/b>\u00a0desarrollamos sistemas automatizados con diferentes m\u00e9todos de predicci\u00f3n que pueden predecir la demanda de miles de productos regularmente reduciendo a un m\u00ednimo el error de predicci\u00f3n y comunicando transparentemente su fiabilidad. Con esta informaci\u00f3n podemos saber cu\u00e1ndo debemos de producir, qu\u00e9 producto o cu\u00e1nto material deberemos comprar. Finalmente optimizamos la planificaci\u00f3n aumentando su eficiencia y reduciendo los costes.<\/p>\n
Para m\u00e1s informaci\u00f3n cont\u00e1ctenos en\u00a0\u00a0<\/a>info@lisdatasolutions.com<\/a><\/p>\n
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