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Optimización de la planificación de recursos
basada en modelos predictivos
Lander Ibarra Iriondo
Director de Modelación en Bayes Forecast
La marca de la
Inteligencia es
la capacidad
para prever
Modelos
-3-
¿Para qué?
Funciones de los modelos
Decisión
Medida
Toma de decisiones
Evaluación de políticas
y actuaciones
Fuerte control
diagnóstico
Identificación precoz
de los cambios
Innovación
Alerta
¿Dónde?
Mercados
Productos
Operaciones
Clientes
Proceso de aprendizaje
La modelación es un proceso de aprendizaje controlado por los datos.
Información
a priori
Datos
Mundo Real
Preguntas de
negocio
Decisión
Modelo
tentativo
Reformulación,
conjeturas
Inferencia
estadística
Modelo
insatisfactorio
Previsión
Diagnosis
Modelo
explicativo
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Enfoque Económico
El mantenimiento y explotación de los modelos es la continuación exigida
por las innovaciones del mercado
Producción de
Modelos
Sistema de
Explotación
Mantenimiento y Explotación :
diagnosticar permanentemente los errores de previsión, decidiendo si los modelos requieren cambios en su formulación o
simplemente calibración en los parámetros.
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Enfoque Dinámico
Cambios en el tiempo.
Mercado
Competidores
Operaciones
Productos
Clientes
… todos cambian!
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Enfoque Bayesiano
Método de acumulación de conocimiento.
Herramienta del aprendizaje.
Evidencia
Conocimiento
 Uso exhaustivo de la información
 Censura
 Jerarquías de modelos
http://www.ted.com
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Nuevo
Conocimiento
Contexto
¿Cómo puedo mejorar
la planificación de
recursos para la
recogida y envío de
expediciones?
¿Cómo varía mi
demanda de
expediciones según las
variaciones del
mercado?
Objetivos
Construir un sistema de previsión de la
demanda
para la mejora en la planificación de
recursos
Solución
Inputs (X)
Publicidad
Precio
Calendario
Economía
Modelo
Y = f(X) + e
Output (Y)
Volumen Ventas
(Explicativo y Predictivo)
Competencia
No lineales
Los efectos son en su
mayoría no lineales.
Ej. Doblar la Publicidad no
doblará las ventas. Ley de
incrementos
decrecientes.
Distribución
Dinámicos
Los efectos no son
constantes, varían en cada
instante del tiempo.
Existen efectos
instantáneos, otros de
medio plazo y de largo
plazo
Jerárquicos
Introduce información de
semejanza de perfiles de
consumo de zonas,
productos y tipo de
clientes.
-Ej. Unas
regiones
pueden tener
más semejanza
entre sí que
otras
Bayesianos
Combina la evidencia
(dados históricos) con
sentido común y la
experiencia.
Permite que el modelo no
sea totalmente abstracto,
que tenga sentido de
negocio
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Solución
Flujo a modelar:
Puntos de
recogida
Inicio
Franquicias
de origen
Naves de
transbordo
Franquicias
de destino
Puntos de
entrega
Fin
Solución
Sistema de
información
 Selección y
validación de fuentes
 Construcción de
base de datos y carga
inicial de datos
 Desarrollo de
procesos de
extracción y
comunicación
Modelos
 Modelo global
(expediciones, bultos
y peso)
 Modelo de destinos
(bultos y exp por
clase) para cada
franquicia
 Modelo de mercancía
trasbordada (Bultos y
Peso) por Nave de
Transbordo (punto
intermedio)
Sistema
 Modelo de Outsourcing.
El proveedor hace el
ajuste permanente de los
modelos y de remitir
semanalmente las
previsiones
 Interfaz de usuario, perfil
analista.
Solución
Sistema de
información
Modelos
Sistema
Previsiones Diarias de:
Producción Global
Llegada, por producto, por franquicia
Kilos
Mercancía transbordada
Bultos
Salida, por producto, por franquicia
Expediciones
Órdenes de recogida, por zona
Órdenes de entrega, por zona
Las previsiones se realizan en todas y cada una
de las etapas del proceso recogida-entrega
Las previsiones se realizan en cualquier
magnitud y horizonte de tiempo.
El modelo
U
E
B
K
G
E
B
K
D
R
F
U
R
F
P
OD
Previsión
Aplicaciones:
 Estudios de Marketing y efectos de las
campañas en la demanda. Análisis de
elasticidades (precio – demanda, por
ejemplo).
 Previsión y planificación de los recursos
necesarios en nave y para el reparto.
 Optimización de los recursos necesarios en
plataformas y red de transporte.
Planificación de Recursos en
el Ámbito de las Operaciones
Inputs:





Calendario
Festivos
Campañas
Altas y bajas
Huelgas
 Climatología
 Economía
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Solución
Sistema de
información
Modelos
Sistema
Interfaz de Usuario: Perfil Modelador
Solución
Sistema de
información
Modelos
Informe de previsiones diarias
Sistema
Beneficios
Planificación de los recursos
en función de la demanda
futura.
Comprensión de mercado a
partir de los modelos
explicativos.
Ahorro de costes de recursos
para atender la demanda.
¡Gracias!
Lander Ibarra Iriondo
Director de Modelación en Bayes Forecast
Sistemas de decisión e Inteligencia de Negocio
Antonio Cerdán
Account Director en Bayes Forecast