Pronóstico Mejorado para Neveras Inteligentes

En muchas situaciones, las empresas necesitan predecir la demanda futura de artículos como comida. Esto es especialmente cierto para los frigoríficos inteligentes. Estos frigoríficos pueden rastrear cuánto se vende la comida con el tiempo, pero a menudo, no tienen suficientes datos históricos para hacer predicciones precisas. Para enfrentar este desafío, se puede usar un método que combina información de datos de series temporales similares de diferentes frigoríficos.

#El Desafío

La demanda de comida puede variar mucho de un frigorífico a otro. Algunos frigoríficos pueden tener patrones de ventas consistentes, mientras que otros pueden mostrar picos de ventas en ciertos momentos. Al tratar de pronosticar las ventas futuras, los modelos tradicionales pueden tener dificultades porque suelen suponer que todos los datos históricos se comportan de manera similar. Sin embargo, debido a las diferencias en los patrones de ventas, la longitud de los datos y los efectos estacionales, obtener una predicción precisa para cada frigorífico por separado puede ser complejo.

#Enfoques Tradicionales

Normalmente, hay dos estrategias principales para pronosticar: modelos locales y globales. Los modelos locales predicen la demanda de cada frigorífico por separado, basado en sus datos individuales. Los modelos globales, por otro lado, combinan datos de todos los frigoríficos para crear una predicción general. Aunque a veces los modelos globales pueden hacerlo mejor, a menudo requieren muchos datos, que pueden no estar disponibles para cada frigorífico.

Si un frigorífico tiene solo un historial de ventas corto, puede ser especialmente complicado pronosticar su demanda con precisión. Al depender únicamente de sus datos individuales, se pueden pasar por alto valiosas ideas de otros frigoríficos similares. Esto puede llevar a previsiones que no son tan sólidas como podrían ser.

#Un Nuevo Método

Para mejorar las previsiones, un nuevo método sugiere usar modelos locales para cada frigorífico y luego promediar los resultados según las similitudes entre frigoríficos. Al observar cuán similares son los patrones de ventas de diferentes frigoríficos, se pueden hacer previsiones más fiables.

Este método comienza midiendo las similitudes entre los datos de ventas de diferentes frigoríficos. Una forma de determinar cuán similares son dos conjuntos de datos es usando una técnica llamada Dynamic Time Warping (DTW). DTW ayuda a alinear dos series de datos de tiempo, incluso si son de diferentes longitudes. Por ejemplo, si un frigorífico vendió más de un artículo una semana pero menos la siguiente, DTW puede ayudar a comparar esto con otro frigorífico que tiene un patrón de ventas diferente.

Después de identificar qué frigoríficos tienen patrones de demanda similares, sus previsiones pueden promediarse. Este promedio puede hacerse de varias maneras:

1. Promedio Simple: Este método toma una media directa de las previsiones de frigoríficos similares.
2. Promedio Ponderado por Distancia: Este método da más importancia a las previsiones de frigoríficos que son más similares en cuanto a sus patrones de ventas.
3. Promedio Ponderado por Error: Este analiza cuán precisas fueron las previsiones anteriores y otorga más peso a las previsiones que tuvieron mejor desempeño en el pasado.
4. Pronóstico Basado en Vecindarios: Este enfoque utiliza un grupo de frigoríficos similares para informar la previsión de un frigorífico individual.

#Los Pasos Involucrados

1. Identificación de Frigoríficos Similares: Usando DTW, el método evalúa cuán similar es cada frigorífico a los demás basándose en sus datos de ventas.
2. Construcción de Previsiones: Para cada frigorífico, se construyen modelos de pronóstico locales. Estos modelos pueden ser modelos simples que no necesitan muchos datos para funcionar, como un modelo de Suavizado Exponencial.
3. Promediando Previsiones: Las previsiones de frigoríficos similares se promedian según el método elegido (simple, ponderado por distancia o ponderado por error).
4. Evaluación: Se prueba el desempeño de las previsiones usando datos de un período de tiempo separado para asegurarse de que las previsiones sean confiables.

#Evaluación del Método

Para averiguar si este nuevo método está funcionando, las previsiones se comparan con los datos de ventas reales. Esta evaluación observa cuánto se desvían las ventas predicadas de las ventas reales. Usando un Error Cuadrático Medio Escalado (RMSSE), se puede evaluar la precisión de las previsiones. Valores RMSSE más bajos indican un mejor pronóstico.

#Beneficios del Nuevo Método

El nuevo método ofrece un enfoque flexible para pronosticar la demanda de comida en frigoríficos inteligentes. Aquí hay algunos de sus beneficios:

• Combina Fortalezas: Al aprovechar tanto datos locales como combinados de frigoríficos similares, este método captura más información que los datos de un solo frigorífico por sí solos.
• Se Adapta a Historias Cortas: No depende de historias largas, lo que lo hace adecuado para frigoríficos con datos limitados.
• Mejora la Precisión: A través del promedio, las predicciones se vuelven más estables y pueden reflejar mejor las tendencias de ventas reales.

#Aplicación en el Mundo Real

Los frigoríficos inteligentes pueden beneficiarse significativamente de este método mejorado de pronóstico. A medida que aumenta el número de frigoríficos inteligentes, tener una forma eficiente de estimar la demanda se vuelve esencial. Este marco puede ayudar a las empresas a gestionar mejor su inventario, reducir desperdicios y satisfacer las necesidades del cliente con mayor precisión.

#Direcciones Futuras

Aunque este método muestra promesas, aún hay espacio para mejoras. La investigación futura podría explorar:

• Selección Dinámica de Vecinos: Adaptar el número de frigoríficos similares utilizados en el pronóstico podría refinar aún más las predicciones. Variar este número según el entorno de ventas actual puede dar mejores resultados.
• Robustez ante Valores Atípicos: Encontrar maneras de hacer que el método sea menos sensible a picos o caídas inusuales de ventas puede mejorar su fiabilidad.

#Conclusión

El nuevo enfoque para pronosticar la demanda de comida en frigoríficos inteligentes ofrece a las empresas una forma de predecir ventas futuras de manera efectiva. Al combinar datos de frigoríficos similares y utilizar métodos de promediado, aborda los desafíos que enfrentan los métodos de pronóstico tradicionales. Este método no solo es adaptable para series de tiempo cortas, sino que también mejora la precisión general de las predicciones, permitiendo a las empresas tomar decisiones informadas sobre la gestión de inventarios y la cadena de suministro. A medida que se recopilan más datos y se mejoran los métodos, el potencial para mejores pronósticos solo crecerá.