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La predicción de la demanda requiere abordar problemas especiales como la estacionalidad y fluctuaciones del mercado, utilizando técnicas avanzadas como el machine learning y análisis de series temporales. Estas técnicas permiten mejorar la precisión de las estimaciones y considerar la variabilidad y la incertidumbre mediante enfoques estocásticos.

Los modelos colaborativos implican la cooperación entre los distintos eslabones de la cadena de suministro para compartir datos en tiempo real sobre inventarios, demanda y producción, lo que aumenta la visibilidad y sincronización, reduciendo efectos adversos como el efecto látigo (Bullwhip effect).

Por otro lado, los modelos de rápida respuesta permiten a las empresas adaptarse rápidamente a las variaciones en la demanda mediante reabastecimiento continuo y reposición dinámica de inventarios, siendo especialmente útiles en sectores con alta volatilidad como la moda o productos perecederos.

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