Estacionalidad multi-nivel
Ciclos diarios, semanales, mensuales y anuales capturados simultáneamente. Un SKU puede tener pico los lunes de enero y caída los viernes de agosto.
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Logística y Cadena de Suministros
De apagar fuegos a anticiparlos
Tu cadena de suministro falla porque cada eslabón trabaja con información parcial y con retraso. La IA predice lo que va a ocurrir 14–30 días antes de que ocurra. Tu equipo deja de reaccionar y empieza a planificar.
Indicadores de confianza
−40% Tiempo medio de resolución
80% Tasa de resolución en primer contacto
3× Más rápido el onboarding
<20% Tareas post-interacción
⚠ Riesgo detectado
SKU-4521 puede romper stock en 11 días si no se adelanta la reposición.
✦ Pedido sugerido
340 unidades recomendadas · confianza del modelo 91%.
14–30d
Anticipación
91%
Confianza
340u
Pedido recomendado
El diagnóstico
Cada eslabón opera con información parcial y con retraso
El proveedor no sabe exactamente qué vas a necesitar la semana que viene. El almacén no tiene visibilidad de los pedidos que están llegando. El equipo de compras no sabe con certeza qué hay en tránsito. Y el equipo comercial no puede prometer stock con garantías.
El resultado es que todo el mundo trabaja con colchones de seguridad para cubrir la incertidumbre: más stock del necesario, más urgencias de las necesarias. Y cuando algo falla igualmente, la respuesta es reactiva.
No es un problema de personas. Es un problema estructural de información fragmentada que se resuelve con predicción y visibilidad en tiempo real.
Diagnóstico de inventario Mapa de salud — 100 SKUs
✦ Haz clic en cualquier SKU
62
Stock óptimo
21
Riesgo próximo
9
Rotura inminente
8
Exceso inventario
01 - Roturas de stock
en referencias clave que generan pedidos de emergencia al doble de precio, entregas incompletas y clientes que se van al competidor.
02 -Exceso de inventario
en referencias lentas que inmoviliza capital, ocupa espacio y acaba en liquidaciones con pérdida de margen.
03 -Coordinación manual constante
llamadas para preguntar estados, emails para confirmar disponibilidad, reuniones para resolver cuellos de botella que podrían haberse anticipado.
04 - Sin visibilidad en tiempo real
cualquier desviación se detecta tarde, cuando el impacto ya es difícil de mitigar y las opciones son caras.
Módulo 1
Predicción de demanda
por SKU.
Un modelo entrenado con tus datos históricos reales que genera cada semana una predicción para cada referencia con su intervalo de confianza. No un número: un rango con el nivel de certeza. No basado en medias: adaptado a los patrones específicos de tu negocio.
26.000
Con 500 SKUs activos y 52 semanas al año, hay 26.000 predicciones que hacer. Incluso con un equipo dedicado, la capacidad analítica humana no escala para hacerlo bien para cada referencia. El modelo lo hace en minutos, cada semana, sin fatiga y sin sesgos.
Patrones que el modelo detecta y modela
Variables que el análisis manual no puede procesar a escala.
Impacto de campañas
Cuánto uplift generó cada tipo de promoción en el pasado y en qué referencias. Cuando hay una campaña activa, el modelo ajusta la previsión.
Sensibilidad al precio
Elasticidad-precio por referencia: cuánto cae o sube la demanda cuando cambia el precio. Evita sorpresas tras una decisión de pricing.
Comportamiento por canal
E-commerce, distribuidor y tienda física pueden tener patrones distintos para el mismo SKU. El modelo los trata por separado y consolida.
Ciclo de vida del producto
Introducción, crecimiento, madurez y declive tienen perfiles de demanda distintos. El modelo detecta la fase de cada referencia.
Variables externas
Festivos, meteorología si aplica e indicadores de actividad industrial que correlacionan con la demanda.
Módulo 2
Visibilidad end-to-end.
Sin llamadas.
El segundo módulo conecta todos los sistemas de la cadena para que la información fluya automáticamente en lugar de viajar por email y teléfono. Toda la operación queda visible en una sola pantalla.
Flujo conectado
Cada eslabón actualiza el estado sin intervención manual.
Dashboard operativo
Actualizado ahora
SKU-4521 · Rodamiento 6202
Almacén central · Ref. 4521-RC
11 días
Crítico
SKU-0892 · Cable apantallado
Almacén norte · Ref. 0892-CA
24 días
Próximo
SKU-3301 · Conector M12
Almacén central · Ref. 3301-M12
31 días
Vigilar
SKU-1190 · Sensor inductivo
Todos los almacenes · Ref. 1190-SI
58 días
Óptimo
SKU-2240 · Terminal PLC
Almacén sur · Ref. 2240-TP
72 días
Óptimo
Proveedor conectado
El ETA cambia antes de que el equipo tenga que preguntar.
Cuando un proveedor actualiza una fecha de entrega, el sistema recalcula automáticamente el riesgo de rotura y lo refleja en el dashboard operativo.
¿Dónde estás ahora?
Diagnóstico de
madurez en supply
chain analytics.
Esta tabla ayuda a identificar el punto de partida y el potencial de mejora real. Cuanto más alejada está tu situación actual de los objetivos, mayor es el ROI.
Indicadores de madurez operativa
Comparativa actual vs objetivo| Situación actual | Impacto real del problema | Con la solución |
|---|---|---|
| Previsión basada en media histórica o intuición | Error MAPE 20–35% | MAPE 8–15% |
| Roturas de stock en refs. A/B cada mes | 5–10% de referencias | <2% de referencias |
| Exceso de inventario en más del 20% de SKUs | Capital inmovilizado | Reducción 15–25% |
| Pedidos urgentes frecuentes | 10–20% del total de compras | <5% del total |
| Visibilidad de envíos solo por llamada o email | Retraso de días en detección | Alerta automática en horas |
| Datos de ventas y stock en sistemas separados | Análisis manual, poco frecuente | Una sola fuente de verdad |
Desde 50 hasta más de 5.000 referencias activas. A mayor número de SKUs, mayor es el valor relativo respecto al análisis manual: con 500 referencias y 52 semanas son 26.000 predicciones por año que el modelo genera en minutos.
El mínimo recomendado son 12 meses para detectar estacionalidad anual. Con 18–24 meses el modelo captura mejor ciclos y el impacto de promociones. Para SKUs nuevos sin historial propio, se usan referencias de comportamiento similar como proxy inicial.
Sin modelo predictivo, el MAPE suele estar entre el 20% y el 35% cuando las compras se basan en medias o criterio del responsable. Con el modelo, el objetivo está entre el 8% y el 15%, dependiendo de la volatilidad del sector y la riqueza de los datos históricos.
No. El modelo genera el pedido sugerido ya calculado. El equipo de compras recibe la recomendación con el contexto completo y decide si ejecutar, modificar o rechazar. El criterio humano sigue siendo el decisor; el modelo elimina el tiempo de cálculo y reduce la incertidumbre.
El modelo se re-entrena automáticamente con las ventas reales de cada semana. Si hay un cambio de patrón (nueva campaña, cambio de precio, nuevo canal), el modelo lo detecta y ajusta las predicciones. También hay un proceso de revisión mensual para incorporar cambios estructurales del negocio.
Sí, aunque el intervalo de confianza es más amplio para referencias de baja rotación o demanda intermitente. Para estas referencias el modelo aplica técnicas específicas (Croston, ADIDA) y la predicción incluye la probabilidad de demanda cero en una semana determinada, que también es información valiosa para la toma de decisiones.