En la cadena de suministro, la previsión de series temporales intermitentes —aquellas con valores cero frecuentes— es esencial para definir niveles de inventario óptimos. Tradicionalmente se han empleado modelos locales, entrenados individualmente por cada serie, pero en los últimos años los modelos globales, que aprenden de un gran conjunto de series, han ganado tracción gracias a arquitecturas como redes neuronales o árboles potenciados por gradiente. Sin embargo, la comparación exhaustiva entre ambos enfoques apenas se ha abordado. Estudios recientes muestran que modelos globales simples, como TiDE, ofrecen una precisión superior a la de los locales, con menores costes computacionales, especialmente cuando se utilizan distribuciones como la Tweedie para estimar cuantiles altos.

Para las empresas que buscan mejorar sus procesos de planificación, integrar estas técnicas mediante aplicaciones a medida resulta clave. Desde Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones de IA para empresas que incorporan modelos predictivos avanzados, combinando inteligencia artificial, servicios cloud AWS y Azure, y herramientas de visualización como Power BI. Nuestro equipo también implementa agentes IA para automatizar el análisis de demanda, sin descuidar la ciberseguridad en cada capa del sistema. Esta visión integral permite transformar datos intermitentes en decisiones estratégicas, optimizando inventarios y reduciendo costes operativos.

La elección entre modelo local o global no es trivial: depende del volumen de datos, la heterogeneidad de las series y los requisitos de latencia. Con el soporte de nuestros servicios inteligencia de negocio y un enfoque en software a medida, ayudamos a las organizaciones a seleccionar la arquitectura más eficiente, integrando desde modelos estadísticos clásicos hasta redes neuronales ligeras. La capacidad de escalar en entornos cloud y de garantizar la seguridad de los datos es parte fundamental de nuestra propuesta, alineada con las mejores prácticas del sector.