Flieber, Syrup Tech, y SupChains lanzan competencia de pronóstico de cadenas de suministro con IA

Nikolaos Kost
Aug 06, 2024

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Flieber, Syrup Tech, y SupChains lanzan competencia de pronóstico de cadenas de suministro con IA

Aug 06, 2024 3 minutes read

Flieber, Syrup Tech y SupChains se complacen en anunciar el lanzamiento del Desafío de Pronóstico VN1, un datatón diseñado para revolucionar el pronóstico de cadenas de suministro impulsado por IA. Liderado por Nicolas Vandeput y organizado en la plataforma de datatones Datasource.ai, esta competencia desafía a los participantes a desarrollar modelos predictivos avanzados para la gestión de cadenas de suministro, con premios por un total de $20,000 para las comunidades globales de IA y Ciencia de Datos.

Impulsando soluciones de cadenas de suministro con IA
El Desafío de Pronóstico VN1 es un esfuerzo colaborativo entre Flieber, Syrup Tech y SupChains para expandir los límites de la IA en la gestión de cadenas de suministro. Aprovechando su experiencia combinada, el desafío tiene como objetivo descubrir soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, reducir el desperdicio y aumentar la rentabilidad.
"Las operaciones de la cadena de suministro necesitan evolucionar para mantenerse al día con las demandas de los mercados modernos", dijo Fabricio Miranda, CEO de Flieber. "Este desafío proporciona una plataforma para que los científicos de datos y expertos en IA demuestren sus habilidades y contribuyan al futuro de la gestión de la cadena de suministro".
Los participantes utilizarán datos históricos de ventas, inventario y precios para desarrollar modelos predictivos robustos que puedan pronosticar con precisión las tendencias de ventas para varios productos en diferentes clientes y almacenes.
El Desafío de Pronóstico VN1 ofrece un fondo total de premios de $20,000, distribuido entre los científicos de IA de mejor desempeño. Esta competencia es perfecta para mostrar tus habilidades y llevar los modelos de pronóstico al límite, pero también está destinada a ser un campo de aprendizaje. La competencia comienza el 15 de agosto de 2014. Los participantes ya pueden registrarse aquí: https://www.datasource.ai:443/en/home/data-science-competitions-for-startups/vn1-forecasting-accuracy-challenge-phase-1/description
Sobre los socios
Flieber es una plataforma de planificación de inventario multicanal diseñada para el comercio moderno. Fundada en 2019 y al servicio de cientos de marcas, agencias y agregadores, Flieber ofrece un conjunto de herramientas que permite a los equipos de operaciones tomar mejores decisiones de inventario en una fracción del tiempo. Sus características incluyen pronóstico de demanda basado en IA, pronóstico de inventario multinodo, simulador de reabastecimiento, integraciones nativas con los principales canales de venta y sistemas de almacenamiento, entre otros.
Syrup Tech se especializa en pronóstico de demanda y optimización de inventarios impulsados por IA para la industria de la moda y el calzado. Los flujos de trabajo inteligentes de asignación y compra permiten a las marcas gestionar sus negocios de manera más eficaz, recomendando acciones predictivas de inventario que impulsan la rentabilidad y la eficiencia. Syrup ayuda a marcas omnicanal como Faherty, Salomon y Desigual a reducir excedentes de inventario y mejorar la venta a precio completo.
SupChains, fundada por Nicolas Vandeput, empodera a los líderes de la cadena de suministro para ofrecer niveles de servicio más altos, aumentar la precisión de los pronósticos y reducir los niveles de inventario mediante la formación de planificadores de demanda y suministro, y la creación de modelos de inventario y pronóstico de vanguardia. Con su contenido (libros, seminarios web y artículos), SupChains es un actor clave en la transformación de las prácticas de la cadena de suministro.
El datatón se organiza en la plataforma de datatones Datasource.ai.

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Reprogramación del Datathon de Pronósticos - Exactitud VN1

A nuestra valiosa comunidad,Les escribimos para informarles que la Fase 1 del Desafío de Pronósticos - Exactitud VN1 ha sido reprogramada para lanzarse el 12 de septiembre. Esta decisión se tomó para asegurar que podamos ofrecerles la mejor experiencia posible.Recientemente, mejoramos nuestra plataforma para aumentar sus capacidades, pero esta actualización requirió más tiempo del anticipado para probar exhaustivamente todos los tipos de datathons. Desafortunadamente, los elementos únicos del próximo desafío no eran totalmente compatibles con la estructura actual de nuestros endpoints de ML. Para abordar esto y evitar cualquier posible interrupción, hemos decidido tomarnos el tiempo necesario para perfeccionar el desafío y asegurarnos de que todo funcione sin problemas.Agradecemos profundamente la comprensión y paciencia de nuestros 430 participantes registrados, así como el apoyo incondicional de nuestros patrocinadores—Flieber, SyrupTech y SupChains. Su compromiso con este desafío nos inspira a buscar la excelencia, y estamos seguros de que el tiempo adicional nos permitirá ofrecer un evento de alta calidad que cumpla con sus expectativas.¡Únete al Desafío!Nos complace compartir que hemos visto un gran interés por parte de los principales profesionales de la industria. Si aún no te has registrado, ¡ahora es el momento perfecto para unirte! Ya seas un experto en pronósticos o estés comenzando, puedes ser parte de este emocionante desafío.Muchos de los 40 equipos aún están buscando compañeros, por lo que hay muchas oportunidades para conectarse con personas afines, colaborar y competir al más alto nivel. No te pierdas esta oportunidad de ser parte de algo especial.Esperamos verte el 12 de septiembre para el lanzamiento de la Fase 1 del Desafío de Pronósticos - Exactitud VN1.

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Anunciando a los Ganadores del Datathon de Pronósticos VN1: Mejorando la Eficiencia de la Cadena de Suministro y Reduciendo Errores de Pronóstico

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 GanadoresEl 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 NotebookUna 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 StarterUtiliza DeepNPTS para generar predicciones con un enfoque basado en redes neuronales, perfecto para capturar patrones complejos de datos.MLForecast StarterUtiliza LightGBM, un modelo de machine learning popular, optimizado para un pronóstico rápido y preciso en conjuntos de datos grandes.StatsForecast StarterEmplea 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 WebinarEn 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-e7c0-4641-9390-846430093edeComo 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 CorazónA 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 PatrocinadoresFlieber: 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.

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El impacto de la IA y la ciencia de datos en los desafíos de la industria moderna

La transformación digital que atraviesan las industrias está haciendo que la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) sean más esenciales que nunca. Desde la fabricación hasta la atención médica, las empresas están aprovechando los datos y la IA no solo para la eficiencia operativa, sino también para el crecimiento estratégico. Aquí exploraremos cómo las aplicaciones reales de la ciencia de datos y la IA están resolviendo desafíos industriales y moldeando el futuro.Mantenimiento Predictivo en la Manufactura Los fabricantes han buscado durante mucho tiempo formas de reducir el tiempo de inactividad de los equipos y prolongar la vida útil de las máquinas. El mantenimiento predictivo, impulsado por IA, permite a las empresas prever problemas antes de que ocurran. Al analizar datos de sensores conectados a las máquinas, la IA puede detectar señales tempranas de posibles fallos. Este enfoque proactivo reduce las averías inesperadas y los costos asociados, mejorando la productividad general.Un ejemplo destacado es el uso del mantenimiento predictivo en la industria de los ascensores. Los ascensores ahora están conectados a través de gateways GSM, lo que permite la comunicación de datos en tiempo real a través de redes como 3G y 4G. La IA analiza los datos de los sensores de varios componentes de los ascensores para detectar anomalías, como cambios en la vibración del motor o el desgaste de los cables. Cuando se detectan, estas anomalías generan alertas para que los técnicos solucionen los problemas antes de que se produzca una avería. Empresas como KONE han aprovechado plataformas como IBM Watson para mejorar sus capacidades de mantenimiento predictivo, garantizando operaciones más seguras y confiables.Detección de Fraudes en Servicios Financieros El fraude es un desafío persistente en los servicios financieros, amenazando la seguridad de las instituciones y de sus clientes. Las soluciones impulsadas por IA han revolucionado la detección de fraudes al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones de transacciones inusuales y señalar posibles actividades fraudulentas en tiempo real.Estos sistemas se entrenan con extensos conjuntos de datos, lo que les permite aprender y adaptarse a las tácticas de fraude en constante cambio. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático analizan datos históricos de transacciones para reconocer desviaciones del comportamiento típico del cliente. Esto permite a las instituciones financieras identificar y detener rápidamente transacciones sospechosas, minimizando el impacto del fraude. Las empresas que incorporan herramientas como Microsoft Power BI pueden optimizar aún más sus análisis, tomar decisiones informadas y fortalecer las medidas de seguridad en toda la organización.Diagnósticos Médicos La aplicación de la ciencia de datos en la atención médica es transformadora, permitiendo diagnósticos más rápidos y precisos. Los algoritmos de IA analizan datos médicos complejos, como imágenes y registros de pacientes, para identificar enfermedades de manera temprana y recomendar planes de tratamiento. Esto ayuda a los médicos a diagnosticar condiciones con mayor precisión y permite una atención más personalizada al paciente.En radiología, por ejemplo, las herramientas de IA pueden procesar miles de radiografías para detectar anomalías con una precisión que a veces supera a la de los expertos humanos. La IA también está demostrando ser indispensable en la genómica, ayudando a identificar marcadores de enfermedades hereditarias y guiando el desarrollo de tratamientos personalizados. Según DataScientest, los avances en la analítica de salud no solo están mejorando los procesos de diagnóstico, sino que también están facilitando mejores resultados para los pacientes al proporcionar información procesable sobre los datos médicos.Optimización de la Cadena de Suministro La cadena de suministro es la columna vertebral de cualquier industria orientada a productos. Una gestión eficaz de la cadena de suministro garantiza que los productos lleguen a los clientes de manera puntual y eficiente. La IA juega un papel importante aquí, mejorando las previsiones de demanda, la gestión de inventarios y los procesos de entrega.El análisis predictivo, por ejemplo, utiliza datos históricos de ventas y factores externos como el clima y los indicadores económicos para predecir la demanda de productos con mayor precisión. Esto ayuda a las empresas a evitar el exceso o la falta de inventario, lo que conduce a una gestión de inventarios más eficiente. Además, la optimización de rutas impulsada por IA garantiza tiempos de entrega más rápidos y menores costos de transporte.Mejora de la Experiencia del Cliente Las empresas hoy en día recurren cada vez más a la IA para mejorar las experiencias de los clientes. Al analizar los datos de los clientes, la IA puede ayudar a predecir las necesidades de los consumidores y personalizar las interacciones, haciendo que los servicios sean más atractivos y efectivos. Los chatbots impulsados por IA, por ejemplo, se han vuelto comunes para manejar consultas básicas de los clientes. Estos bots, equipados con procesamiento de lenguaje natural (NLP), pueden comprender y responder a preguntas, mejorando los tiempos de respuesta y la satisfacción general del cliente. Más allá de los chatbots, los motores de recomendación avanzados se utilizan en plataformas de comercio electrónico para sugerir productos basados en el comportamiento del usuario.Desafíos y Consideraciones Clave Aunque los beneficios de integrar la IA y la ciencia de datos son evidentes, las industrias deben superar varios desafíos para aprovechar al máximo estas tecnologías. La seguridad de los datos es de suma importancia, especialmente en sectores como la atención médica y los servicios financieros donde se manejan datos sensibles. Las empresas deben garantizar protocolos sólidos de seguridad de la información y cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la UE y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) en Estados Unidos.El sesgo en los modelos de IA es otro desafío que requiere atención. Si los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con datos no representativos, pueden perpetuar sesgos, lo que lleva a resultados injustos. Por ejemplo, los modelos sesgados en los procesos de contratación podrían generar decisiones desequilibradas, mientras que los algoritmos de atención médica sesgados podrían pasar por alto necesidades críticas de los pacientes. Las auditorías regulares y el entrenamiento con conjuntos de datos diversos pueden ayudar a mitigar estos riesgos.Consideraciones Éticas y Sostenibilidad El uso de la IA y la ciencia de datos debe alinearse con prácticas éticas. Esto incluye garantizar la transparencia en la toma de decisiones impulsada por IA y minimizar los posibles sesgos. También es importante priorizar la sostenibilidad. Las empresas deben esforzarse por implementar modelos de IA eficientes en términos de energía y considerar el impacto ambiental de sus centros de datos y necesidades de computación.El uso ético de los datos y la interpretabilidad de los modelos son fundamentales para generar confianza con los consumidores y las partes interesadas. Cuando las empresas comunican abiertamente cómo funcionan sus sistemas de IA y los pasos tomados para prevenir sesgos, fomentan la confianza y promueven una adopción más amplia.Mejora de las Habilidades de la Fuerza Laboral Para aprovechar al máximo el potencial de la IA y la ciencia de datos, las empresas deben invertir en la mejora de las habilidades de su fuerza laboral. Esto incluye capacitar a los empleados para que comprendan y trabajen con tecnologías de IA, así como fomentar una cultura de toma de decisiones basada en datos.El Futuro de la IA y la Ciencia de Datos en la Industria Las tendencias emergentes, como la automatización impulsada por IA y algoritmos de aprendizaje automático más sofisticados, redefinirán la forma en que operan las industrias. Las empresas que adopten estas tecnologías y se centren en construir una cultura centrada en los datos estarán mejor posicionadas para el éxito a largo plazo. La integración de la ciencia de datos y la IA en las prácticas industriales no es solo una tendencia: es una estrategia crucial para obtener una ventaja competitiva.

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