Previsión de Demanda y Optimización de Compras de Fabricación
El riesgo financiero de planificar la fabricación a ciegas.
Los plazos de fabricación de moda óptica de diseño oscilan entre los 3 y los 6 meses. Planificar la producción sin inteligencia de datos conlleva dos grandes riesgos: si se produce de menos, los best-sellers se agotan en plena temporada causando pérdidas de venta irreparables; si se produce de más, las gafas sobrantes se convierten en stock muerto que hay que liquidar destrozando el margen comercial.
Machine Learning basado en Clustering de Atributos.
Diseñamos un sistema predictivo que analiza los pedidos B2B internacionales y descompone cada modelo en atributos (forma, material, color, calibre). Mediante algoritmos de Clustering, el modelo resuelve el problema de los nuevos lanzamientos (cold start) infiriendo cómo se comportarán basándose en modelos similares, ofreciendo el plan de fabricación óptimo mes a mes para la fábrica.
Impacto Medible
La ingeniería detrás del impacto
Machine Learning No Supervisado
Arquitectura algorítmica diseñada para resolver la ausencia de histórico en nuevos lanzamientos:
- K-Means / Hierarchical Clustering: Agrupa los nuevos modelos con referencias históricas basándose en la afinidad de sus atributos.
- Regresión Multivariante: Proyección de volumen basada en la estacionalidad global y el comportamiento del clúster asignado.
Vectores y Atributos
- - Histórico de ventas B2B.
- - Calibre, material y color.
- - *Lead times* de proveedores.
- - Calendario de lanzamientos.
Pipeline Analítico y Orquestación Python
La extracción de datos se realiza directamente desde elERP del cliente. El pipeline desarrollado en Python ejecuta procesos de limpieza de anomalías (picos anómalos de venta), ejecuta el entrenamiento de los modelos de Machine Learning y devuelve un cuadro de planificación de compra de materias primas depurado.
¿Quieres dejar de acumular stock muerto y proteger tu margen de beneficio?
Planificar la producción basándose en intuiciones os está costando miles de euros en liquidaciones y pérdida de ventas. Desplegamos modelos predictivos conectados a tus datos para decirte exactamente qué fabricar, cuándo y en qué cantidad.