La IA como herramienta para el ahorro en producción en la Industria del Retail
Artículo de Analyticalways
El ahorro de millones de dólares que iban a ser invertidos innecesariamente en nuevas fabricaciones, que pueden ser derivados a estrategias con mayor índice de retorno y se consigue eliminando la inversión innecesaria que habrían realizado las empresas si no contaran con herramientas predictivas que determinan qué producto no es necesario producir porque no será rentable.
El objetivo principal de esta adecuación del stock disponible a la demanda real es optimizar el proceso de venta desde el momento de la concepción del producto, de modo que se erradique la producción excesiva, toxic stock o slow movers.
Las 3 consecuencias principales de implementar analítica de datos adecuada para la gestión de los stocks:
- Conseguir una inversión en stock adecuada con ahorro de millones de dólares en producciones innecesarias.
- La reducción drástica del overstock( hasta 40%)
A nivel global, estaríamos hablando de un impacto medioambiental cero, es decir, no se fabricarían aquellos materiales o productos que las predicciones indiquen que no son necesarios crear.
En términos de sostenibilidad, se puede evitar que se incinere o deseche el 73% de la producción de moda
- Laoptimización del stock aumenta la rentabilidad del Retailer.
En contexto empresarial actual, en el que la producción de algunos sectores, como por ejemplo el de la moda, se ha duplicado en la última década, la gestión eco-friendly desencadena realidades como la reducción de los agentes contaminantes, del consumo energético o de agua durante la producción (cada año se usan 93.000 millones de metros cúbicos de agua, lo que equivale al suministro de cinco millones de personas según la ONU). Desafortunadamente, según la plataforma Greenpeace, hasta el 73% de la ropa producida anualmente termina incinerada o en basureros.
