Importancia

Evitar quiebres o sobrestock es clave para la rentabilidad y continuidad del negocio.

Modelo IA utilizado

Redes neuronales tipo LSTM (Long Short-Term Memory) entrenadas con los datos históricos de stock y ventas.

Valor en la toma de decisiones

Permite definir políticas de compra, producción y reposición con base en datos proyectados, evitando decisiones reactivas y pérdidas económicas.

Cómo potencia a la empresa

Reduce el capital inmovilizado, mejora la disponibilidad y optimiza el flujo de caja al mantener inventarios óptimos.

Importancia

Visualizar con claridad la relación entre el stock disponible y el nivel mínimo requerido permite prevenir quiebres de stock, pérdidas de ventas y fricciones logísticas. Esta comparación es clave para tomar decisiones rápidas de reposición.

IA utilizado

de series temporales (como Prophet o LSTM) combinados con reglas de negocio para estimar necesidades de inventario según la proyección de consumo.

Valor en la toma de decisiones

Permite al equipo de operaciones y compras actuar con antelación sobre productos en riesgo, priorizar el reabastecimiento y evitar decisiones reactivas costosas.

Cómo potencia a la empresa

Reduce pérdidas por quiebres de stock, mejora el cumplimiento de pedidos y fortalece la eficiencia logística con inventarios optimizados y alineados a la demanda futura.

Importancia

Identificar las zonas con mayor probabilidad de retraso o error logístico es fundamental para cumplir con los clientes.

Modelo IA utilizado

Modelos de clasificación XGBoost analizan volumen, clima, frecuencia de fallos, sudministro de gasolina, etc.

Valor en la toma de decisiones

Permite reasignar recursos y anticipar cuellos de botella antes de que afecten al servicio.

Cómo potencia a la empresa

Mejora KPIs logísticos, reduce costos por devoluciones y eleva la satisfacción del cliente final.