Gestión Inteligente de Inventario con IA
Un distribuidor industrial atrapado entre el exceso de stock en productos de baja rotación y la rotura continua en los de alta demanda. Un modelo de ML resolvió la paradoja: menos inventario, más disponibilidad.
La paradoja del inventario: mucho de lo que no se vende, nada de lo que se vende
Exceso de inventario en productos de baja rotación mientras se agotaban los de alta demanda. El resultado: capital inmovilizado y clientes insatisfechos al mismo tiempo.
- Stock medio un 60% por encima del necesario en referencias de baja rotación
- Roturas de stock recurrentes en el 15% del catálogo de alta demanda
- Previsiones manuales basadas en histórico simple sin estacionalidad
- Costes de almacenamiento un 35% por encima del objetivo
ML multicapa: estacionalidad, tendencia y eventos externos
Desarrollamos un modelo de predicción de demanda que combina series temporales, datos de venta por canal, estacionalidad, y señales externas (clima, mercado, promociones) para generar previsiones a 4, 8 y 12 semanas.
- Modelo Prophet + XGBoost entrenado con 3 años de histórico de ventas
- Integración con el ERP existente para actualización diaria automática
- Dashboard por categoría y referencia con alertas de reposición
- Simulación de escenarios para planificación de promociones
- Ajuste dinámico de puntos de reorder en función del lead time del proveedor
Capital liberado, clientes satisfechos
Los primeros 90 días revelaron un patrón claro: el modelo anticipaba variaciones de demanda que el equipo no veía hasta que era demasiado tarde.
- -52% en niveles de stock totales
- 94% de precisión en predicciones a 8 semanas
- +18% en nivel de servicio al cliente
- €380K de capital liberado en el primer semestre
- -23% en costes de almacenamiento
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