Cada fin de año, junto con las alegres fiestas navideñas y las esperanzas para el nuevo año, otro “entretenimiento” que ahora parece ser una tradición arraigada en las celebraciones modernas del Año Nuevo son las predicciones para el próximo año. De psíquicos a expertos industriales, la gente está cautivada por todos esos pronósticos, ansiosa por obtener información sobre el futuro inminente.
De manera similar, en un mundo ahora saturado de datos, el pronóstico estadístico (el método científico de analizar datos históricos para predecir tendencias futuras en diversos campos, ya sean finanzas y economía o cadena de suministro y logística) es a menudo el eje para predecir el futuro industrial. Sin embargo, con el avance del aprendizaje automático, las cosas se vuelven más intrigantes hoy en día, ya que infunde vitalidad y profundidad a la previsión estadística.
Continúe leyendo para descubrir las conexiones entre el aprendizaje automático y el pronóstico estadístico, las aplicaciones del aprendizaje automático en el pronóstico estadístico en la actualidad y cómo el aprendizaje automático puede mejorar el pronóstico estadístico.
Índice del contenido
1. Introducción al aprendizaje automático y la previsión estadística
2. Aplicaciones clave del aprendizaje automático en la previsión estadística
3. Cómo el aprendizaje automático mejora la previsión estadística
4. Predicciones precisas al alcance
Introducción al aprendizaje automático y la previsión estadística
Breve descripción general del aprendizaje automático
El aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial y la informática, permite a la IA aprender de una manera similar al aprendizaje humano. Al aprovechar algoritmos y datos, el aprendizaje automático mejora continuamente su precisión. La capacidad de procesar y analizar grandes cantidades de datos, detectar patrones y realizar predicciones son algunas de sus características más destacadas. Por ejemplo, aproximadamente la mitad de los Las 10 mejores aplicaciones de aprendizaje automático Los aspectos importantes tanto para los profesionales de la industria como para los usuarios cotidianos están relacionados con las predicciones y pronósticos, incluidas las condiciones del tráfico, las preferencias de los clientes y los movimientos de las acciones.
En esencia, el aprendizaje automático representa un avance significativo en la tecnología predictiva, ya que puede discernir patrones y relaciones complejos en los datos que pueden no ser detectables por los analistas humanos. También es capaz de mejorar continuamente las predicciones a lo largo del tiempo, refinando su eficacia a medida que se procesan más datos.
Los fundamentos de la previsión estadística
Pronóstico Estadístico Utiliza datos históricos combinados con metodologías estadísticas que incluyen muestreo y pruebas de hipótesis para identificar tendencias, patrones estacionales y correlaciones. Estos elementos se utilizan para modelar relaciones y predecir resultados futuros. Este método opera bajo el supuesto de que los patrones futuros reflejarán los pasados.
Los métodos estadísticos, como el análisis de series temporales y los modelos de regresión, prevalecen y se utilizan ampliamente en diversos campos. Al analizar datos pasados, estos modelos extrapolan y pronostican eventos futuros con distintos niveles de precisión, dependiendo de la claridad y coherencia de los patrones de datos.
En la gestión de la cadena de suministro, la Previsión Estadística es esencial para la planificación de la demanda, la gestión de inventarios y la asignación de recursos, optimizando los procesos de la cadena de suministro. Técnicas de pronóstico de series de tiempo como ARIMA (Promedio Móvil Integrado Autoregresivo) y suavizado exponencial son partes integrales de este enfoque, en vista de su solidez en el análisis de tendencias y ajustes por estacionalidad. En pocas palabras, el pronóstico estadístico sirve como piedra angular en la planificación estratégica y la eficiencia operativa de la gestión de la cadena de suministro, aprovechando metodologías probadas para mejorar la previsibilidad.
Aprendizaje automático y previsión estadística: evolución y relación
La gestión moderna de la cadena de suministro integra modelos estadísticos y de aprendizaje automático cada vez más sofisticados para abordar las complejidades de la logística global, las diversas fuentes de datos y los flujos de datos en tiempo real. Este cambio de métodos estadísticos tradicionales a pronósticos impulsados por el aprendizaje automático marca una evolución significativa, destacando el potencial de la gestión de la cadena de suministro para adoptar procesos de toma de decisiones más dinámicos y basados en datos.
Inicialmente, investigación y competencia sugirió que los métodos clásicos de series de tiempo eran superiores a los métodos de aprendizaje automático en la precisión de los pronósticos. sin embargo, el Competición M2020 5 demostró que la capacidad del aprendizaje automático, si bien se basa en los cimientos de los pronósticos de series temporales clásicas, ha alcanzado e incluso superado los métodos clásicos.
Hasta la fecha, el aprendizaje automático se integra cada vez más con la previsión estadística y se utiliza junto con métodos estadísticos para mejorar la eficiencia general. Este enfoque no consiste en sustituir por completo los métodos tradicionales; más bien, complementa esos métodos mejorando de forma adaptativa las predicciones a lo largo del tiempo, algo crucial para entornos dinámicos en la cadena de suministro.
La evolución de la previsión ha hecho que los modelos de aprendizaje automático se vuelvan más prominentes, desafiando el dominio de los métodos estadísticos tradicionales como ARIMA y Exponential Smoothing. Con sus capacidades para procesar y analizar grandes conjuntos de datos, descubrir patrones complejos y predecir tendencias, los algoritmos de aprendizaje automático han ofrecido mejoras significativas para facilitar decisiones basadas en datos y refinar continuamente los pronósticos.
Aplicaciones clave del aprendizaje automático en la previsión estadística
En las cadenas de suministro, Machine Learning mejora la predicción de la demanda a través de técnicas como Detección de demanda, crucial para planificar y optimizar la logística y el inventario. Esta aplicación mejora la gestión de inventario al predecir el comportamiento del consumidor y las tendencias del mercado, reducir el exceso o el desabastecimiento y permitir el análisis de tendencias en tiempo real.
El aprendizaje automático es conocido por su capacidad superior para manejar datos de alta dimensión sin una especificación preliminar extensa del modelo. Destaca en el procesamiento de datos diversos, incorporando no linealidad y detección de anomalías, convirtiéndose así en un valor inestimable para tareas predictivas complejas como reconocimiento de imágenes y detección de fraude, donde los métodos estadísticos tradicionales a menudo tienen problemas.
Básicamente, Machine Learning es capaz de identificar estos patrones complejos a través de fases de aprendizaje realizadas por redes neuronales, mejorando las capacidades predictivas más allá de las de los modelos tradicionales. Al emplear una variedad de algoritmos, Machine Learning ofrece un procesamiento de datos mejorado y adaptabilidad a entornos de datos complejos. Esto enriquece las capacidades de los métodos de pronóstico tradicionales e impulsa una toma de decisiones más basada en datos.
Cómo el aprendizaje automático mejora la previsión estadística
Precisión de pronóstico mejorada
Machine Learning mejora significativamente la precisión de los pronósticos a través de su capacidad para procesar y analizar conjuntos de datos grandes y complejos, adaptándose continuamente a nuevos datos para refinar las predicciones. En la cadena de suministro, dicha precisión en los pronósticos impacta directamente en la eficiencia al reducir el exceso y el desabastecimiento, lo que garantiza una mejor gestión del inventario.
Además, se ha comprobado que Modelos de aprendizaje automático como Random Forest, Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) y eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) mejoran la precisión de los pronósticos al agregar predicciones de múltiples modelos. Estos modelos, utilizados en métodos de conjunto, combinan predicciones de varios modelos más simples, mejorando sustancialmente la precisión de los pronósticos. Lo logran utilizando diversas interpretaciones de datos y reduciendo el sobreajuste, superando así consistentemente los métodos de pronóstico tradicionales.
Además, los modelos de aprendizaje automático como las redes XGBoost y Long Short-Term Memory (LSTM) han demostrado Rendimiento superior al estadístico tradicional. modelos capturando patrones complejos en los datos que mejoran significativamente la precisión de los pronósticos. Estos modelos de aprendizaje automático proporcionan predicciones más precisas al identificar patrones complejos que normalmente no son discernibles con los métodos tradicionales.
Por otro lado, una ejemplo de implementación demuestra que un proceso de clasificación de dos pasos que utiliza árboles de decisión y redes neuronales multitarea permite que el aprendizaje automático determine de manera efectiva el modelo estadístico óptimo y sus parámetros para series temporales de SKU específicas. Este método muestra cómo la previsión puede utilizar estrategias de aprendizaje avanzadas para alinear de forma inteligente los modelos estadísticos más adecuados e imparciales con tendencias de demanda particulares, mejorando notablemente la forma en que el aprendizaje automático y los métodos de previsión tradicionales funcionan juntos.
Granularidad y adaptabilidad
La previsión estadística se ha basado inherentemente en su enfoque integral para evaluar y analizar datos históricos a largo plazo. Como resultado, normalmente se ha utilizado para predicciones a largo plazo en lugar de fluctuaciones a corto plazo. En concreto, la micropredicción tradicionalmente no ha sido su fuerte. Por el contrario, la adaptabilidad dinámica de los modelos de aprendizaje automático, en particular los que emplean el aprendizaje en línea, les permite adaptarse rápidamente a nuevos datos.
Esta capacidad admite predicciones más granulares y específicas de situaciones, adaptando los pronósticos a las condiciones del mercado en tiempo real. Esta flexibilidad se ejemplifica en Detección de demanda, mejorando la capacidad de proporcionar pronósticos más granulares y adaptables, cruciales para respuestas rápidas a interrupciones en la cadena de suministro o cambios en la demanda de los consumidores.
En general, Machine Learning mejora la microprevisión en la cadena de suministro al adaptarse a los cambios en tiempo real. Maneja y se ajusta eficazmente a una amplia gama de patrones de datos complejos, variados y dinámicos, optimizando aún más el inventario y reduciendo el desperdicio. En consecuencia, el aprendizaje automático se erige como una herramienta fundamental en la gestión de la cadena de suministro moderna, que permite a las empresas reaccionar de forma rápida y eficiente a los cambios del mercado y las fluctuaciones de la demanda.
Eficiencia de costo
El impacto del aprendizaje automático en la mejora de la rentabilidad en la previsión estadística está estrechamente relacionado con su capacidad para mejorar la precisión. Al automatizar los procesos de análisis de datos, el aprendizaje automático no solo aumenta la precisión de los pronósticos, sino que también reduce significativamente los costos de pronóstico, lo cual es crucial para las operaciones de la cadena de suministro a gran escala.
El despliegue del metaaprendizaje, también llamado “aprender a aprender rápido”, un subconjunto del aprendizaje automático, también mejora el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje al realizar ajustes basados en resultados experimentales. Este enfoque ayuda a disminuir aún más los costos computacionales al minimizar la necesidad de búsquedas exhaustivas en múltiples modelos y parámetros de pronóstico durante cada ciclo de pronóstico, ahorrando así tiempo y recursos y mejorando notablemente la eficiencia de costos.
Visto desde una perspectiva más amplia, el aprendizaje automático también contribuye a la reducción de costos relacionados con el exceso de inventario y la pérdida de ventas. Por ejemplo, el aprendizaje automático reduce los costos asociados con el exceso o la falta de existencias mediante pronósticos de demanda más precisos. Además, a través del descubrimiento automatizado de funciones, los modelos de aprendizaje automático también reducen la necesidad de ingeniería manual de funciones, lo que indirectamente puede conducir a mayores reducciones de costos en la fase de desarrollo del modelo.
Apoyo a las decisiones
Los modelos de aprendizaje automático, capaces de analizar de forma rápida y precisa conjuntos de datos vastos y complejos, brindan un sólido soporte para la toma de decisiones en entornos dinámicos. Estos modelos mejoran los procesos de toma de decisiones donde las predicciones rápidas y precisas son cruciales, ofreciendo conocimientos más profundos y predicciones más confiables. En la gestión de la cadena de suministro, específicamente, este tipo de pronósticos oportunos subraya la importancia de una mejor toma de decisiones para la planificación de adquisiciones y distribución, elementos cruciales en la gestión eficiente de la logística.
Además de eso, Machine Learning equipa a los tomadores de decisiones con pronosticadores y herramientas que identifican rápidamente los métodos de pronóstico más efectivos, mejorando su comprensión de los patrones de demanda y los resultados de los pronósticos. Esto les permite centrarse en perfeccionar las previsiones donde más importa, optimizando el proceso general de planificación estratégica.
Finalmente, una característica esencial e innegable del Machine Learning para apoyar la toma de decisiones es su capacidad para garantizar predicciones imparciales basadas únicamente en datos. Esta es una ventaja específica del aprendizaje automático: produce predicciones que se basan puramente en datos, libres de sesgos, emociones o interpretaciones subjetivas humanas.
Si bien el pronóstico estadístico también se basa en datos y métodos cuantitativos, el potencial de sesgos humanos durante la selección del modelo, el establecimiento de parámetros y la interpretación de los resultados podría influir en los resultados hasta cierto punto. El aprendizaje automático, particularmente con sus sistemas automatizados y adaptativos, mitiga esto al procesar grandes volúmenes de datos de forma continua y adaptativa en respuesta a nueva información. Siempre que los datos en sí estén libres de sesgos, este enfoque puede conducir a predicciones más objetivas e imparciales.
Predicciones precisas al alcance
La integración del aprendizaje automático en la previsión estadística representa un avance significativo en el análisis predictivo. Esta combinación mejora la precisión de los pronósticos y al mismo tiempo introduce un enfoque sin precedentes.Nivel alto de adaptabilidad y precisión en el manejo de diversos conjuntos de datos y escenarios de pronóstico. Los algoritmos de aprendizaje automático contribuyen a crear predicciones precisas al alcance al permitir procesos de toma de decisiones más refinados y contextualmente conscientes, ambos esenciales para las necesidades dinámicas de las empresas modernas.
Los beneficios del aprendizaje automático van más allá de la precisión; incluyen mejoras en la rentabilidad y la capacidad de utilizar conjuntos de datos completos de manera efectiva. Estos avances facilitan una comprensión más profunda de las tendencias del mercado y los comportamientos de los consumidores, lo que respalda una toma de decisiones más estratégica en varios sectores. A través del aprendizaje automático, las organizaciones están equipadas para tomar decisiones más informadas, optimizando las operaciones y reduciendo los riesgos asociados con una previsión deficiente. El futuro de la previsión está destinado a lograr una integración aún mayor de estas tecnologías, mejorando continuamente el alcance y la precisión del análisis predictivo.
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