El Datathon de Pronósticos VN1 tuvo una participación increíble, con casi 1,000 participantes registrados que enviaron más de 3,000 entradas en dos fases competitivas. El Datathon VN1 fue posible gracias al apoyo de nuestros estimados patrocinadores: Flieber, Syrup Tech y SupChains.
La reducción de errores de pronóstico se ha vuelto cada vez más valiosa en el mercado actual, donde la eficiencia de la cadena de suministro puede impactar directamente la rentabilidad de una empresa, la satisfacción del cliente y la ventaja competitiva. Una reducción en el error de pronóstico, como lo demostraron los ganadores de nuestro Datathon de Pronósticos VN1, es un activo estratégico con efectos tangibles en las operaciones de la cadena de suministro y logística.
Mejor planificación de la cadena de suministro con logística, compras y planificación de producción optimizadas.
Optimización de Inventario: Reducir el error de pronóstico significa que las empresas pueden optimizar sus niveles de inventario, encontrando un equilibrio entre el exceso de existencias y la falta de stock. Esta optimización previene los costos de almacenamiento excesivos y minimiza el riesgo de desabastecimiento, asegurando que los productos estén disponibles cuando y donde se necesiten.
Eficiencia de Costos: Un menor error de pronóstico se traduce directamente en la reducción de costos operativos. Una mayor precisión permite a las empresas planificar mejor la producción, minimizar el desperdicio y optimizar la adquisición de insumos. Esto significa menos envíos de emergencia, menos envíos acelerados y una cadena de suministro más esbelta, algo crucial a medida que los costos logísticos siguen aumentando globalmente.
Mejora de la Satisfacción del Cliente: En la era de la gratificación instantánea, los clientes esperan que los productos estén disponibles y se entreguen rápidamente. Un pronóstico preciso ayuda a mantener los niveles de stock adecuados y evitar el mensaje decepcionante de "agotado", contribuyendo a mejores experiencias de cliente y lealtad a largo plazo.
Mejor Gestión del Flujo de Caja: Mantener menos productos excedentes libera capital, permitiendo que las empresas asignen fondos a otras áreas, como I+D o expansión. Una menor carga de inventario también significa menos rebajas de precios, mejorando los márgenes de ganancia y proporcionando una mayor flexibilidad financiera a las empresas.
Agilidad en un Mercado Volátil: La cadena de suministro global ha enfrentado desafíos significativos en los últimos años, desde las interrupciones por la pandemia hasta problemas geopolíticos y fluctuaciones en la demanda de los consumidores. Un pronóstico mejorado permite a las empresas responder con agilidad a estos cambios, mejorando la resiliencia ante condiciones de mercado impredecibles.

Aspectos Destacados de la Competencia y Ganadores
El Datathon VN1 desafió a los participantes a explorar metodologías novedosas en pronóstico. En conjunto, los ganadores compartirán un total de $20,000 en premios. Después de una competencia intensa e innovaciones notables, aquí están los principales ganadores del Datathon de Pronósticos VN1:
Jakub Figura & Philip Stubbs - Alcanzaron una tasa de error del 46.4%
Justin Furlotte - 46.6%
Arsa Nikzad - 47.6%
Antoine Schwartz - 47.7%
An Hoang - 48.1%
Para poner estas puntuaciones en perspectiva, un punto de referencia estadístico logró un error de alrededor del 80% en este conjunto de datos. Nuestros ganadores demostraron un nivel excepcional de precisión, logrando un valor agregado de pronóstico (FVA) de alrededor del 40%.
Las innovaciones presentadas por nuestros ganadores del Datathon ilustran cómo el pronóstico basado en datos puede reducir significativamente las tasas de error.

Reconocimiento Especial: Mejor Documentación de Notebook
Una contribución destacada vino de Olivier Sprangers, quien fue premiado por su excepcional documentación de notebook. El trabajo de Olivier estableció un alto estándar, y sus notebooks fueron utilizados extensamente por los participantes. A continuación, algunos de sus aportes notables:
NeuralForecast Starter
Utiliza DeepNPTS para generar predicciones con un enfoque basado en redes neuronales, perfecto para capturar patrones complejos de datos.
MLForecast Starter
Utiliza LightGBM, un modelo de machine learning popular, optimizado para un pronóstico rápido y preciso en conjuntos de datos grandes.
StatsForecast Starter
Emplea AutoETS, un enfoque estadístico conocido por su efectividad en el pronóstico clásico de series temporales.
Estos notebooks estarán disponibles públicamente después del webinar, ofreciendo un recurso valioso para profesionales y estudiantes que deseen perfeccionar sus habilidades en pronóstico.

Únete a Nuestro Próximo Webinar
En celebración de estos logros y para profundizar en las estrategias ganadoras, organizaremos un Webinar el miércoles 13 de noviembre. Puedes registrarte aquí: https://events.teams.microsoft.com/event/e2021207-9598-45b7-8fae-9b023c319e8f@e4fddd24-e7c0-4641-9390-846430093ede
Como un beneficio adicional, publicaremos notebooks comunitarios. Esto proporcionará un recurso invaluable tanto para profesionales como para estudiantes que buscan practicar y perfeccionar sus habilidades en pronóstico de demanda.

Una Felicitación de Corazón
A todos los participantes, gracias por traer su dedicación, creatividad y talento a esta competencia. El trabajo colectivo presentado aquí representa un avance en las metodologías de pronóstico, empujando los límites de lo que es posible en el campo.
Felicitaciones nuevamente a nuestros ganadores, y gracias a todos los que ayudaron a hacer del Datathon de Pronósticos VN1 un éxito. Esperamos ver el impacto continuo de su trabajo en el futuro del pronóstico.

Conoce a Nuestros Patrocinadores
Flieber: Conocido por ayudar a las marcas a pronosticar la demanda y optimizar el inventario, Flieber utiliza datos en tiempo real para ayudar a las empresas a satisfacer sus necesidades de inventario de manera precisa y eficiente, reduciendo finalmente los desabastecimientos y mejorando las tasas de cumplimiento.
Syrup Tech: Un proveedor de soluciones de planificación de la demanda de vanguardia, Syrup Tech aprovecha la IA para impulsar la rentabilidad de las marcas de comercio electrónico y minoristas, centrándose en reducir el desperdicio y mejorar la precisión de los pronósticos en mercados altamente dinámicos.
SupChains: La propia firma de Nicolas Vandeput, SupChains, se dedica a mejorar la eficiencia de la cadena de suministro a través de la educación, pronósticos basados en datos y modelos de inventario, ofreciendo conocimientos basados en años de experiencia práctica en el campo.
El desafío fue organizado por Nicolas Vandeput, un experto reconocido en pronósticos y optimización de inventario. Nicolas es reconocido por su compromiso con el avance del conocimiento en el pronóstico de la cadena de suministro. Con títulos de gran éxito como Data Science for Supply Chain Forecasting (2018) y Inventory Optimization: Models and Simulations (2020), Nicolas aporta una gran cantidad de experiencia al campo, haciendo de esta competencia una experiencia única y enriquecedora para los participantes.
Las innovaciones presentadas por nuestros ganadores del Datathon ilustran cómo el pronóstico basado en datos puede reducir significativamente las tasas de error. Al lograr una precisión tan alta como el 46.4%, estos participantes están estableciendo nuevos estándares de eficiencia y resiliencia en las cadenas de suministro. En resumen, reducir el error de pronóstico y optimizar la logística no son solo metas operativas: son prioridades estratégicas que generan beneficios financieros, operativos y ambientales. A medida que las cadenas de suministro se vuelven más sofisticadas y las expectativas de los clientes evolucionan, la capacidad de pronosticar y gestionar la logística de manera efectiva seguirá siendo fundamental para mantenerse competitivo en el mercado actual.