Los sistemas de inventario tradicionales se basan en reglas estáticas que se rompen cuando las condiciones cambian considerablemente. Sin embargo, los sistemas basados en AI evolucionan continuamente su comprensión a medida que el paisaje se mueve, extremadamente lo que es necesario en nuestra nueva realidad arancelaria.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden recalibrar rápidamente las políticas de inventario para dar cuenta de plazos más largos, mayores costos de transporte y posibles perturbaciones de suministro. Estos sistemas analizan los modelos de demanda de proveedores, precios y rendimiento para optimizar los niveles de stock de seguridad, los puntos de reorganización y las cantidades de comandos.
A diferencia de los sistemas de inventario tradicionales que asumen condiciones estables, las soluciones basadas en IA pueden identificar cambios sutiles en los modelos de rendimiento o demanda de proveedores y ajustar las recomendaciones en consecuencia.
La magia ocurre cuando los gerentes de inventario humano colaboran con estos sistemas de aprendizaje … los humanos que proporcionan un contexto y limitaciones, AI descubriendo modelos invisibles para el ojo humano.