Previsión de Demanda en Cascada para más de 140 establecimientos
Roturas de stock y mermas en una red de 140 supermercados.
Gestionar el aprovisionamiento semanal de miles de referencias es un reto crítico. Un error por defecto produce roturas de stock y ventas perdidas, mientras que un exceso provoca mermas económicas severas por caducidad en frescos. Además, las campañas promocionales alteran de forma repentina el consumo habitual y provocan canibalismo entre marcas hermanas.
Motor predictivo en cascada integrado en el aprovisionamiento.
Desarrollo de un motor predictivo en dos etapas: un modelo base (Prophet) estima la tendencia basal y la estacionalidad por tienda y artículo, mientras un modelo avanzado (XGBoost) aprende y corrige el impacto no lineal de las promociones y el canibalismo comercial, generando pedidos de precisión milimétrica.
Impacto Medible
La ingeniería detrás del impacto
Lógica y Modelos de IA
Modelo híbrido en cascada (Two-Stage Ensemble):
- Prophet: Aísla la tendencia temporal pura y la estacionalidad base.
- XGBoost: Captura la complejidad no lineal del impacto promocional y el canibalismo.
Datos Ingeridos
- - Ventas diarias por TPV.
- - Calendario de promociones.
- - Festivos y estacionalidad.
- - Matriz de canibalismo.
Arquitectura & Stack
Pipeline desarrollado en Python orquestado en la nube. Genera los pedidos semanales para las 140 tiendas y los vuelca en el sistema de aprovisionamiento de forma 100% autónoma.
¿Quieres replicar este nivel de eficiencia en tu operación?
No nos basamos en teorías. Analizamos tus sistemas actuales y diseñamos una hoja de ruta para desbloquear el margen operativo que estás perdiendo ahora mismo.