IA, SMART ERP

AKOLADE

Contexto

El sector de la moda se enfrenta a un entorno cada vez más dinámico, donde las tendencias cambian rápidamente y la demanda resulta difícil de prever. En este escenario, una planificación ineficiente puede traducirse en exceso de inventario, roturas de stock y un incremento de los costes operativos.

Con el objetivo de ayudar a las empresas textiles a tomar decisiones más precisas, LKS NEXT desarrolló una solución basada en Inteligencia Artificial capaz de anticipar la demanda y optimizar la planificación de colecciones y la gestión de la cadena de suministro.

El reto

El principal desafío consistía en mejorar la capacidad de previsión de la demanda en un sector condicionado por numerosos factores externos y una elevada variabilidad estacional.

La solución debía ser capaz de:

• predecir la demanda futura de los diferentes artículos;
• facilitar la planificación de nuevas colecciones;
• optimizar la gestión del inventario y del aprovisionamiento;
• reducir tanto el exceso de stock como las roturas de inventario;
• mejorar la eficiencia global de la cadena de suministro.

Enfoque de LKS NEXT

LKS NEXT abordó el proyecto combinando técnicas de Machine Learning y Deep Learning dentro del ERP AKOLADE, incorporando modelos predictivos capaces de analizar grandes volúmenes de información procedente de distintas fuentes.

El proyecto reunió a un equipo multidisciplinar formado por científicos de datos, desarrolladores y especialistas del sector textil, integrando conocimiento tecnológico y experiencia de negocio para construir modelos adaptados a la realidad de la industria de la moda.

La solución

La solución se estructura en dos módulos complementarios.

Construcción inteligente de la oferta

El primer módulo utiliza modelos predictivos para estimar la demanda futura de cada tipo de artículo.

Para ello analiza información histórica de ventas y demanda junto con variables externas como:

• condiciones meteorológicas;
• tendencias del mercado;
• actividad en redes sociales;
• comportamiento histórico de productos similares.

Mediante técnicas de clustering, series temporales y redes neuronales, el sistema agrupa productos con comportamientos similares y genera predicciones que sirven de apoyo a la planificación de colecciones.

Optimización de la cadena de suministro

El segundo módulo utiliza esa inteligencia para determinar la cantidad óptima de prendas que debe existir en cada punto de la cadena de suministro.

El sistema tiene en cuenta factores como los plazos de entrega, los costes de almacenamiento o la capacidad de producción para optimizar el aprovisionamiento y reducir tanto el exceso de inventario como las roturas de stock.

La solución puede desplegarse tanto en entornos cloud como on-premise, adaptándose a la arquitectura tecnológica de cada organización.

Resultados y beneficios

La aplicación de modelos predictivos permite tomar decisiones más informadas en todas las fases de planificación y aprovisionamiento.

Entre los principales beneficios destacan:

• mejora de la precisión en la previsión de demanda;
• optimización de la planificación de colecciones;
• reducción del exceso de inventario;
• disminución de las roturas de stock;
• mayor eficiencia de la cadena de suministro;
• reducción de costes asociados al almacenamiento y al aprovisionamiento.

Gracias a la integración de la Inteligencia Artificial en el proceso de planificación, las organizaciones disponen de una visión más fiable sobre la demanda futura y pueden adaptar su producción y distribución con mayor anticipación.

Escalabilidad y evolución

La solución ha sido diseñada para evolucionar continuamente a medida que incorpora nuevos datos y nuevas variables externas.

La arquitectura permite enriquecer los modelos predictivos con información procedente de nuevas fuentes, aumentando progresivamente su capacidad de anticipación y adaptándose a los cambios del mercado y a las particularidades de cada marca o colección.

Aprendizajes del proyecto

Uno de los principales retos fue integrar y preparar información procedente de múltiples fuentes con diferentes formatos y niveles de calidad.

Asimismo, el proyecto puso de manifiesto la necesidad de adaptar las técnicas de Inteligencia Artificial a las particularidades del sector textil, donde la estacionalidad, las tendencias y el comportamiento del consumidor tienen un peso determinante en la demanda.

Tecnologías

• Machine Learning
• Deep Learning
• Redes neuronales
• Series temporales
• Clustering (K-Means)
• Analítica predictiva

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