Predicción meteorológica vs predicción empresarial

La borrasca Filomena nos ha dejado una bonita y llamativa imagen de satélite que ha corrido como la pólvora en redes sociales y medios de comunicación; y ha suscitado multitud de comentarios, tertulias y discusiones sobre si se han tomado o no las medidas necesarias para minimizar el impacto de “la gran nevada”, anunciada por los modelos de predicción meteorológica.

Sea como fuere, en ese debate no vamos a entrar, lo cierto es que desde hace décadas convivimos y consultamos día a día predicciones que nos adelantan, con altos porcentajes de acierto, el tiempo que va a hacer a una semana vista, mejorando el índice de coincidencia en previsiones de dos o tres días.

Los modelos de predicción meteorológica, como los conocemos, nacieron en la década de los ’50 con la puesta en órbita del primer satélite destinado a este fin, el Vanguard 2, y la aparición y rápida evolución de los ordenadores. Su desarrollo hasta las altísimas cotas de efectividad con las que cuentan hoy en día, va parejo al avance de las nuevas tecnologías que, también, ha permitido extender los fundamentos de la predicción meteorológicas a otros ámbitos, como el empresarial.

Al igual que a nadie se le ocurre salir de viaje o planificar cualquier tipo de actividad al aire libre sin consultar el tiempo, es decir, lo que va a suceder en un futuro cercano, la industria cuenta ya, como decimos, gracias al imparable desarrollo de la tecnología y al desarrollo del Big Data y la Inteligencia Artificial, con sistemas predictivos que otorgan mayor efectividad a sus complejas operativas.

Herramientas predictivas en las empresas

La predicción de la demanda y el mantenimiento predictivo, por ejemplo, son una realidad en las empresas, con una creciente implantación debido a sus innumerables beneficios. Al igual que los modelos meteorológicos cruzan los datos disponibles de temperatura, presión atmosférica, humedad, viento y precipitaciones; aplicar algoritmia a los históricos de actividad, campañas promocionales, época del año, situación socioeconómica, stock disponible, time load de proveedores, etc… posibilita conocer cual van a ser la demanda estimada de productos y las necesidades de la empresa en cuestión para satisfacerlas.

Con el mantenimiento predictivo sucede exactamente lo mismo, la sensórica, internet of things (Iot), la analítica avanzada y la Inteligencia Artificial aumentan el rendimiento de las máquinas mediante pronósticos de lo que les sucederá. Se eliminan las revisiones y cambios de piezas calendarizados, y se pasa a intervenir solo cuando es necesario, ahorrando tiempo y dinero, y aumentando el rendimiento de la maquinaria.

En lo meteorológico, toda la información que nos facilitan las previsiones nos permite tomar mejores decisiones: coger ropa adecuada, cancelar planes, modificar fechas y horarios, adecuar la actividad a las condiciones previstas… y, por tanto, estar preparados para los hechos que se producirán con alta probabilidad. Si lo trasladamos al mundo de la empresa sucede exactamente lo mismo. Conocer el rendimiento real de determinada maquinaria y predecir su estado futuro posibilita eliminar las paradas programadas y actuar cuando realmente es necesario, ahorrando tiempo (dedicación cuando efectivamente se requiere, menos periodos inoperativos, aumento de la productividad…) y dinero (aumento de la vida útil de las piezas, identificación temprana de posibles desgastes o averías, aumento del tiempo productivo…).

Evitar paralización de flota y desabastecimiento

Más clara es, aún si cabe, la similitud con los sistemas de predicción de la demanda. Saber que requerimiento de producto va a tener una determinada entidad permite planificar compras, espacio en almacén, optimizar la logística, organizar los recursos humanos, lanzar o contener campañas promocionales… es decir, simplifica la toma de decisiones que será más acertada.

Los modelos predictivos empresariales cuentan con las previsiones meteorológicas, entre otras variables, para optimizar  todos los segmentos de la cadena de suministro. Ante el anuncio de una nevada histórica, estas herramientas valoran los parámetros atmosféricos, evalúan el stock disponible, la demanda prevista, las entregas pendientes, las rutas planificadas, y todos aquellos indicadores productivos y logísticos necesarios. Interrelacionados los datos se muestra, en sencillas visualizaciones, información útil a las personas encargadas de la toma de decisiones en distintas áreas y jerarquías, y se trasladan sugerencias, por ejemplo, para acopiar materia prima, adelantar o retrasar envíos, redefinir rutas, adecuar fechas y horarios, planificar recursos… evitando paros en la producción, flota inmovilizada en carretera, perdidas por caducidad, desabastecimiento de los productos de la entidad en los lineales, mayores cotos por operación.

Conclusión

En definitiva, al igual que para garantizar el éxito de cualquier actividad que realizamos al aire libre consultamos la predicción meteorológica, a partir de la que decidiremos si seguir adelante con los planes, retrasarlos o adelantarlos, cambiar la ubicación, armarnos de equipamiento adecuado, utilizar o no vehículo, etc. las empresas que realmente quieran ser eficientes y competitivas deben de contar con sistemas de previsión que les faciliten y optimicen la toma de decisiones. Saber lo que va a suceder con altos índices de probabilidad, permite fijar el rumbo de la entidad sobre hechos ciertos, y no sobre suposiciones, lo que garantiza una mejor planificación, eficiencia y rentabilidad.

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