DHL aplica Demand Forecasting para dimensionar necesidades futuras en la cadena de suministro - ERP Spain.com - España y América Latina

DHL Supply Chain Iberia puso en marcha el modelo Demand Forecasting que utiliza Big Data, analítica avanzada de datos y machine learning. Esta herramienta logra una ratio de acierto del 90% en la planificación de flotas y la previsión de gestión de la demanda en almacén, logrando una estimación muy exacta de los recursos necesarios para mejorar las operaciones logísticas que la compañía proporciona a sus clientes.

DHL Supply Chain Iberia puso en funcionamiento el modelo Demand Forecasting que utiliza Big Data, analítica avanzada de datos y machine learning. La compañía ha implementado esta herramienta para optimizar la gestión de dos aspectos clave para la actividad logística: la planificación de flotas y la previsión de gestión de la demanda en almacén, logrando una estimación muy exacta de los recursos necesarios para alcanzar los objetivos de productividad acordados con cada cliente, que puede garantizar la provisión al mercado de sus productos y, a su vez, no tener que incurrir en costes extra ante posibles eventualidades inesperadas.

Como explica Roberto Gamero, director de TI e Innovación de DHL Supply Chain Iberia, “DHL Supply Chain fue pionera en incluir soluciones Big Data, analítica de datos y machine learning para la detección anticipada de riesgos potenciales en la cadena de suministro hace varios años. El nuevo proyecto que hemos iniciado ahora en España da un paso más e incorpora las tecnologías y modelos de análisis más innovadores para hacer estimaciones, modelar diferentes escenarios y realizar análisis de sensibilidad, lo que nos permite anticipar de manera muy exacta qué necesidades logísticas se tendrán en el corto, medio y largo plazo”.