Previsión de demanda y reposición
Se compra a ojo: unas referencias se agotan y otras se quedan meses en el almacén inmovilizando dinero.
Cómo funciona
- 01Se unifica el histórico de ventas con promociones, temporada y calendario
- 02Un modelo predice la demanda por producto y tienda
- 03Se calculan propuestas de pedido según stock, plazos y mínimos
- 04Compras revisa y aprueba las propuestas desde un panel
Lo que ganas
Tecnología habitual
Databricks
Azure Machine Learning
Amazon SageMaker
MLflow
Power BIElegimos la tecnología según lo que ya usas. Más detalle en nuestra página de tecnología y arquitectura.
Preguntas frecuentes
¿Funciona con las herramientas que ya uso?
En la mayoría de casos, sí. Lo habitual es montarlo con Databricks, Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, MLflow y Power BI, pero adaptamos el flujo a los programas que ya tienes, ya sea por API, por conectores oficiales o por integración con bases de datos.
¿Cuánto se tarda en ponerlo en marcha?
Un flujo de nivel avanzado como este suele estar funcionando en 6 a 12 semanas, según las integraciones necesarias. Empezamos con un piloto en un entorno de pruebas y lo pasamos a producción cuando tu equipo lo ha validado.
¿Qué pasa con los datos?
Se quedan en Europa y, si lo prefieres, dentro de tu propia nube. Usamos servicios de IA empresariales que no entrenan con tus datos y firmamos contrato de tratamiento de datos.
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Cuéntanos cómo lo hacéis hoy y te decimos cómo quedaría, cuánto tardaríamos y qué te ahorraría.