Hay una nueva "herramienta" que está quemando Internet llamada ChatGPT. Debes haber oído de esto. Responde consultas no en enlaces, como Google, sino en contenido, utilizando inteligencia artificial. Los niños están usando esto para elaborar trabajos finales, hacer trampa en los exámenes y, en general, tomar el camino más fácil. Lo mismo puede decirse de los negocios. Por ejemplo, le pedí a ChatGPT que me dijera qué es la demanda intermitente y cómo solucionarla. Aquí está la respuesta que se proporcionó:
La demanda intermitente se refiere a un patrón de demanda de un producto o servicio que no es continuo o consistente. Puede ser impredecible y variar significativamente con el tiempo, a menudo con largos períodos de baja demanda seguidos de breves picos de alta demanda.
En una cadena de suministro intermitente, este patrón de demanda puede crear desafíos para la gestión del inventario, la previsión y la planificación de la producción. Por ejemplo, una empresa con una demanda intermitente puede tener dificultades para predecir con precisión qué cantidad de un producto producir y cuándo provocar un exceso de inventario o escasez.
Hay varias estrategias que las empresas pueden utilizar para gestionar la demanda intermitente en sus cadenas de suministro:
Producción justo a tiempo
Esto implica producir y entregar productos lo más cerca posible del momento de la demanda, lo que reduce la necesidad de grandes cantidades de inventario.
Stock de seguridad
Esto implica mantener un búfer de inventario para cubrir picos inesperados en la demanda.
Planificación, Pronóstico y Reabastecimiento Colaborativos (CPFR)
Esto implica una estrecha coordinación con los clientes y proveedores para mejorar la previsión de la demanda y la gestión del inventario.
Sistemas avanzados de planificación y programación (APS)
Estos sistemas utilizan algoritmos y aprendizaje automático para analizar datos sobre demanda, producción y niveles de inventario para optimizar las operaciones de producción y cadena de suministro.
Segmentación de clientes
Las empresas pueden segmentar su base de clientes en diferentes grupos en función de sus patrones de demanda y adaptar sus estrategias de producción y gestión de inventario en consecuencia.
Fabricación flexible
Las empresas pueden adoptar procesos de fabricación que les permitan aumentar o reducir la producción rápida y fácilmente en respuesta a la demanda cambiante.
Network Design
Las empresas pueden optimizar su red de cadena de suministro para reducir el impacto de la demanda intermitente ubicando la producción y el inventario más cerca de los clientes, utilizando múltiples fuentes de suministro o implementando cross-docking y otras estrategias.
En general, la gestión de la demanda intermitente requiere una combinación de estas estrategias y la voluntad de ser flexible y adaptarse a los patrones de demanda cambiantes en tiempo real.
Guay.
Ahora consideremos la utilidad de la respuesta generada por ChatGPT. Al igual que una hoja de cálculo de Excel, ChatGPT proporciona información básica y objetiva. Pero, ¿proporciona una respuesta procesable? ¿Puede llevar los hallazgos de esta "investigación" a la oficina de la esquina y asegurar un presupuesto para inversiones que generarán mejoras tangibles en la cadena de suministro? Por supuesto, la respuesta es no. La información recibida fue descriptiva sin un ápice de significado o relación con los retos de negocio que se enfrentaban. Las soluciones proporcionadas solo describen aspectos de la solución y no su impacto.
Es fácil observar una cadena de suministro y planificar artículos con previsibilidad. Es fácil marcar esos artículos con una demanda impredecible. Comprender cómo manejar estos elementos requiere herramientas avanzadas y experiencia profesional. Por ejemplo, una vez trabajé con una empresa de HVAC que tenía un SLA de 24 horas sobre la disponibilidad de piezas desde hace 20 años. Esto resultó en una gran cantidad de existencias de seguridad en los centros de distribución que pesaban sobre el flujo de caja. Después de realizar una inversión en tecnología, tenían la capacidad de evaluar las compensaciones entre stock y servicio. En última instancia, identificaron un grupo de artículos que siempre tendrían a mano para cumplir con los niveles de servicio y al mismo tiempo reducir el inventario general. Por el contrario, hubo algunos artículos en los que era más rentable arriesgar los niveles de servicio y no tener el inventario completo.
En un blog reciente y Webinar serie, Arkieva se sumergió profundamente en la mejor manera de calcular stock de seguridad y planificar la demanda futura. Aunque el stock de seguridad está en el título, estos blogs tratan realmente sobre la demanda. Cómo sentirlo, actuar sobre él y construir a partir de él. Hay mucha más información contenida en esta serie que la que un chatbot genérico puede extraer de cientos de artículos.
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