La gestión de inventario es una función crítica para cualquier negocio que se ocupe de productos físicos. El principal desafío al que se enfrentan las empresas con la gestión de inventario es equilibrar el costo de mantener el inventario con la necesidad de garantizar que los productos estén disponibles cuando los clientes los demanden.

Las consecuencias de una mala gestión del inventario pueden ser graves. El exceso de existencias puede generar mayores costos de mantenimiento y desperdicio, mientras que la falta de existencias puede provocar la pérdida de ventas, una reducción de la satisfacción del cliente y daños a la reputación de la empresa. La gestión de inventario ineficiente también puede comprometer recursos valiosos, incluido el capital y el espacio de almacenamiento, y puede afectar la rentabilidad.

La previsión es otro componente crítico de la gestión eficaz del inventario. La predicción precisa de la demanda de productos permite a las empresas optimizar los niveles de inventario, minimizar los desabastecimientos y reducir los costos de almacenamiento. Sin embargo, la previsión puede ser un proceso complejo y las predicciones inexactas pueden provocar la pérdida de oportunidades y la pérdida de ingresos.

Para hacer frente a estos desafíos, las empresas necesitan una solución de previsión y gestión de inventario que pueda proporcionar información en tiempo real sobre los niveles de inventario, las tendencias de la demanda y el comportamiento de los clientes. Dicha solución debe usar las últimas tecnologías, incluidos los sensores de Internet de las cosas (IoT), la computación en la nube y el aprendizaje automático (ML), para proporcionar datos precisos, oportunos y procesables. Al implementar una solución de este tipo, las empresas pueden mejorar sus procesos de gestión de inventario, reducir los costos de mantenimiento, aumentar los ingresos y mejorar la satisfacción del cliente.

En esta publicación, analizamos cómo optimizar los sistemas de previsión de gestión de inventario con los servicios de análisis, IA/ML y bases de datos administrados por AWS.

Resumen de la solución

En el panorama empresarial altamente competitivo de hoy, es esencial que los minoristas optimicen sus procesos de gestión de inventario para maximizar la rentabilidad y mejorar la satisfacción del cliente. Con la proliferación de dispositivos IoT y la abundancia de datos generados por ellos, se ha vuelto posible recopilar datos en tiempo real sobre los niveles de inventario, el comportamiento del cliente y otras métricas clave.

Para aprovechar estos datos y crear una solución eficaz de previsión y gestión de inventario, los minoristas pueden utilizar una variedad de servicios de AWS. Al recopilar datos de los sensores de la tienda usando Núcleo de AWS IoT, ingiriéndolo usando AWS Lambda a Amazon Aurora sin servidor, y transformarlo usando Pegamento AWS de una base de datos a una Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3), los minoristas pueden obtener información detallada sobre su inventario y el comportamiento de los clientes.

Con Atenea amazónica, los minoristas pueden analizar estos datos para identificar tendencias, patrones y anomalías, y usar Amazon ElastiCache para aplicaciones orientadas al cliente con latencia reducida. Además, al crear una aplicación de punto de venta en Amazon QuickSight, los minoristas pueden incorporar vistas de 360° de los clientes en la aplicación para brindar experiencias de compra personalizadas e impulsar la lealtad del cliente.

Finalmente, podemos usar Amazon SageMaker para construir modelos de pronóstico que puedan predecir la demanda de inventario y optimizar los niveles de existencias.

Con estos servicios de AWS, los minoristas pueden crear una solución integral de pronóstico y administración de inventario que brinda información en tiempo real sobre los niveles de inventario y el comportamiento del cliente, lo que les permite tomar decisiones informadas que impulsan el crecimiento del negocio y la satisfacción del cliente.

El siguiente diagrama ilustra una arquitectura de muestra.

Con los servicios de AWS apropiados, su sistema de pronóstico y administración de inventario puede optimizar la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos de múltiples fuentes. La solución incluye los siguientes componentes.

Ingestión y almacenamiento de datos

Las empresas minoristas tienen datos basados ​​en eventos que requieren la acción de los procesos posteriores. Es fundamental que una aplicación de gestión de inventario maneje la ingesta y el almacenamiento de datos para demandas cambiantes.

El proceso de ingesta de datos generalmente se desencadena por un evento, como la realización de un pedido, lo que inicia el flujo de trabajo de administración de inventario, que requiere acciones de los servicios de back-end. Los desarrolladores son responsables de la sobrecarga operativa de tratar de mantener la carga de ingesta de datos de una aplicación basada en eventos.

El volumen y la velocidad de los datos pueden cambiar en la industria minorista cada día. Eventos como el Black Friday o una nueva campaña pueden crear una demanda volátil en lo que se requiere para procesar y almacenar los datos del inventario. Los servicios sin servidor diseñados para adaptarse a las necesidades de las empresas ayudan a reducir los desafíos operativos y de arquitectura que generan las aplicaciones minoristas de alta demanda.

Al comprender los desafíos de escalamiento que ocurren cuando la demanda de inventario aumenta, podemos implementar Lambda, un servicio de cómputo sin servidor y basado en eventos, para desencadenar el proceso de ingesta de datos. A medida que ocurren eventos de inventario, como compras o devoluciones, Lambda escala automáticamente los recursos informáticos para cumplir con el volumen de datos entrantes.

Después de que Lambda responde a la solicitud de acción de inventario, los datos actualizados se almacenan en Aurora Serverless. Aurora Serverless es una base de datos relacional sin servidor diseñada para adaptarse a las necesidades de la aplicación. Cuando las cargas máximas alcanzan durante eventos como el Black Friday, Aurora Serverless implementa solo la capacidad de la base de datos necesaria para cumplir con la carga de trabajo.

Las aplicaciones de gestión de inventario tienen demandas en constante cambio. La implementación de servicios sin servidor para manejar la ingesta y el almacenamiento de datos no solo optimizará los costos, sino que también reducirá los gastos generales operativos para los desarrolladores, liberando ancho de banda para otras necesidades comerciales críticas.

Rendimiento de datos

Las aplicaciones orientadas al cliente requieren baja latencia para mantener experiencias de usuario positivas con tiempos de respuesta de microsegundos. ElastiCache, una base de datos en memoria totalmente administrada, ofrece recuperación de datos de alto rendimiento a los usuarios.

El almacenamiento en caché en memoria proporcionado por ElastiCache se usa para mejorar la latencia y el rendimiento de las aplicaciones de lectura intensiva que experimentan los minoristas en línea. Al almacenar piezas críticas de datos en la memoria, como la información del producto a la que se accede comúnmente, el rendimiento de la aplicación mejora. La información del producto es un candidato ideal para un almacenamiento en caché debido a que los datos permanecen relativamente iguales.

La funcionalidad se agrega a menudo a las aplicaciones minoristas para recuperar productos de tendencia. Los productos de tendencia se pueden alternar en el caché dependiendo de los patrones de acceso de los clientes. ElastiCache administra el almacenamiento en caché de datos de aplicaciones en tiempo real, lo que permite a sus clientes experimentar tiempos de respuesta de microsegundos mientras admite el manejo de alto rendimiento de cientos de millones de operaciones por segundo.

Transformación de datos

La transformación de datos es esencial en las soluciones de previsión y gestión de inventario, tanto para el análisis de datos sobre ventas e inventario, como para el aprendizaje automático para la previsión. Esto se debe a que los datos sin procesar de varias fuentes pueden contener inconsistencias, errores y valores faltantes que pueden distorsionar los resultados del análisis y el pronóstico.

En la solución de previsión y gestión de inventario, se recomienda AWS Glue para la transformación de datos. La herramienta aborda problemas como la limpieza, la reestructuración y la consolidación de datos en un formato estándar que se puede analizar fácilmente. Como resultado de la transformación, las empresas pueden obtener una comprensión más precisa del inventario, las tendencias de ventas y el comportamiento de los clientes, lo que influye en las decisiones basadas en datos para optimizar la gestión del inventario y las estrategias de ventas. Además, los datos de alta calidad son cruciales para que los algoritmos de ML hagan pronósticos precisos.

Al transformar los datos, las organizaciones pueden mejorar la precisión y la confiabilidad de sus modelos de pronóstico, lo que en última instancia conduce a una mejor gestión del inventario y al ahorro de costos.

El análisis de datos

El análisis de datos se ha vuelto cada vez más importante para las empresas porque permite a los líderes tomar decisiones operativas informadas. Sin embargo, analizar grandes volúmenes de datos puede ser una tarea que requiera mucho tiempo y recursos. Aquí es donde entra Athena. Con Athena, las empresas pueden consultar fácilmente datos históricos de ventas e inventario almacenados en lagos de datos S3 y combinarlos con datos transaccionales en tiempo real de las bases de datos de Aurora Serverless.

Las capacidades federadas de Athena permiten a las empresas generar información mediante la combinación de conjuntos de datos sin necesidad de crear canalizaciones ETL (extracción, transformación y carga), lo que ahorra tiempo y recursos. Esto permite a las empresas obtener rápidamente una comprensión integral de sus tendencias de inventario y ventas, que se puede utilizar para optimizar la gestión y el pronóstico del inventario, mejorando en última instancia las operaciones y aumentando la rentabilidad.

Con la facilidad de uso y las poderosas capacidades de Athena, las empresas pueden analizar rápidamente sus datos y obtener información valiosa, impulsando el crecimiento y el éxito sin la necesidad de complejos canales ETL.

Previsiones

La previsión de inventario es un aspecto importante de la gestión de inventario para las empresas que se ocupan de productos físicos. La predicción precisa de la demanda de productos puede ayudar a optimizar los niveles de inventario, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente. ML puede ayudar a simplificar y mejorar la previsión de inventario al hacer predicciones más precisas basadas en datos históricos.

SageMaker es una poderosa plataforma de ML que puede usar para crear, entrenar e implementar modelos de ML para una amplia gama de aplicaciones, incluida la previsión de inventario. En esta solución, usamos SageMaker para crear y entrenar un modelo de ML para la previsión de inventario, cubriendo los conceptos básicos de ML, el proceso de preparación de datos, la formación y evaluación del modelo y la implementación del modelo para su uso en un entorno de producción.

La solución también introduce el concepto de previsión jerárquica, que implica generar pronósticos coherentes que mantengan las relaciones dentro de la jerarquía o reconciliar pronósticos incoherentes. El taller proporciona un proceso paso a paso para usar las capacidades de capacitación de SageMaker para realizar pronósticos jerárquicos utilizando datos minoristas sintéticos y el paquete scikit-hts. Se utilizó el modelo FBProphet junto con métodos de agregación y desagregación jerárquicos ascendentes y descendentes. Nosotros usamos Experimentos de Amazon SageMaker para entrenar múltiples modelos, y el mejor modelo fue seleccionado de los cuatro modelos entrenados.

Aunque el enfoque se demostró en un conjunto de datos minorista sintético, puede usar el código proporcionado con cualquier conjunto de datos de series temporales que muestre una estructura jerárquica similar.

Seguridad y autenticación

La solución aprovecha la escalabilidad, la confiabilidad y la seguridad de los servicios de AWS para brindar una solución integral de pronóstico y administración de inventario que puede ayudar a las empresas a optimizar sus niveles de inventario, reducir los costos de retención, aumentar los ingresos y mejorar la satisfacción del cliente. Al incorporar la autenticación de usuario con Cognito Amazonas y Puerta de enlace API de Amazon, la solución garantiza que el sistema sea seguro y accesible solo para usuarios autorizados.

Próximos pasos

El siguiente paso para crear una solución de previsión y gestión de inventario en AWS sería pasar por el Taller de gestión de inventario.. En el taller, se familiarizará con los servicios de base de datos, IA/ML y análisis administrados de AWS para profundizar en una solución de administración de inventario integral. Al final del taller, habrá pasado por la configuración y el despliegue de las piezas críticas que componen un sistema de gestión de inventario.

Conclusión

En conclusión, crear una solución de pronóstico y administración de inventario en AWS puede ayudar a las empresas a optimizar sus niveles de inventario, reducir los costos de mantenimiento, aumentar los ingresos y mejorar la satisfacción del cliente. Con servicios de AWS como IoT Core, Lambda, Aurora Serverless, AWS Glue, Athena, ElastiCache, QuickSight, SageMaker y Amazon Cognito, las empresas pueden usar tecnologías escalables, confiables y seguras para recopilar, almacenar, procesar y analizar datos de diversas fuentes. .

La solución de extremo a extremo está diseñada para personas en diversos roles, como usuarios comerciales, ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos, que son responsables de comprender, crear y supervisar procesos relacionados con la previsión de inventario minorista. En general, una solución de previsión y gestión de inventario en AWS puede proporcionar a las empresas los conocimientos y las herramientas que necesitan para tomar decisiones basadas en datos y mantenerse competitivos en un panorama minorista en constante evolución.

Acerca de los autores

jason d'alba es un líder de arquitectura de soluciones de AWS centrado en bases de datos y aplicaciones empresariales, que ayuda a los clientes a diseñar soluciones escalables y de alta disponibilidad.

Navnit Shukla es un arquitecto de soluciones especializado en AWS, Analytics, y le apasiona ayudar a los clientes a descubrir información a partir de sus datos. Ha estado creando soluciones para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos.

Vetri Natarajan es un arquitecto de soluciones especializado para Amazon QuickSight. Vetri tiene 15 años de experiencia en la implementación de soluciones de inteligencia empresarial (BI) empresarial y productos de datos totalmente nuevos. Vetri se especializa en la integración de soluciones de BI con aplicaciones comerciales y permite decisiones basadas en datos.

Sindhura Palakodety es arquitecto de soluciones en AWS. Le apasiona ayudar a los clientes a crear soluciones de buena arquitectura a escala empresarial en la plataforma de AWS y se especializa en el dominio de análisis de datos.

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