En un mundo digitalizado y altamente competitivo, la gestión de inventario se ha convertido en un desafío crucial para las empresas de todos los sectores y en particular, en el sector de la moda textil. Afortunadamente, gracias a los avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), la optimización de la gestión de inventario ha dado un gran salto.
LKS Next, compañía líder en transformación digital de la industria textil, ha colaborado con reconocidas marcas como Rip Curl, Boardriders (Quiksilver, Roxy, Billabong, DC Shoes…) para elevar su eficiencia incorporando IA en su suite integral AKOLADE.
Gracias a los avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), la optimización de la gestión de inventario ha dado un gran salto
Suite integral AKOLADE
El módulo de construcción de la oferta de AKOLADE se enfoca en la previsión de la demanda y planificación de colecciones, optimizando los presupuestos y los planes de compra y aprovisionamiento. Por su parte, el módulo de Supply Chain AKOLADE se encarga de la gestión y operación de toda la cadena de aprovisionamiento, a partir de la inteligencia aportada por el módulo de construcción de la oferta.
AKOLADE incorpora modelos predictivos de alta precisión para la predicción de la demanda en el sector textil. Inspirándose en trabajos previos de Vashishtha et al. (2020) y Chen y Lu (2021), se ha adoptado un enfoque innovador que combina técnicas de clustering, redes neuronales y series temporales.
AKOLADE optimate incorpora modelos predictivos de alta precisión para la predicción de la demanda en el sector textil
Los datos de entrenamiento se obtienen de empresas de moda colaboradoras. Estos datos se preprocesan para generar un conjunto de datos limpio que incorpora variables exógenas como clima, redes sociales y tendencias. A partir de este conjunto de datos, se agrupan los tipos de artículos en clústeres utilizando técnicas de agrupamiento como K-Means. Posteriormente, se desarrollan modelos predictivos basados en series temporales y redes neuronales.
La colaboración estrecha con empresas líderes del sector de la moda textil como Rip Curl permite incorporar factores como los plazos de entrega, los costos de almacenamiento y las capacidades de producción, para determinar la cantidad óptima de prendas necesarias en cada punto de la cadena de suministro. Esto permite a las marcas reducir los costos asociados con el exceso de inventario y mejorar la eficiencia en sus operaciones.
Mediante el análisis continuo de datos y la detección de patrones inusuales, se toman medidas correctivas rápidas y eficientes, evitando roturas de stock en la cadena de suministro
La IA y el ML también desempeñan un papel fundamental en la detección temprana y gestión de anomalías en la demanda, las ventas y los niveles de inventario. Así, mediante el análisis continuo de datos y la detección de patrones inusuales, se toman medidas correctivas rápidas y eficientes, evitando roturas de stock en la cadena de suministro.
LKS Next propone implementar métodos de predicción de la demanda en una interfaz que refleje los resultados de las temporadas venideras. Esto automatiza el análisis de la predicción de la demanda, minimizando el error humano que podría cometerse. Esta automatización supone un avance significativo en comparación con enfoques anteriores y permitirá aplicar la predicción de la demanda a gran escala. En definitiva, la evolución de soluciones de analítica predictiva, combinada con la aplicación de tecnologías IoT, procesamiento cloud y automatización robótica de procesos (RPA) que LKS Next está implantado con éxito en otras industrias, permitirá acelerar la transformación digital del sector de la moda textil.
