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Importaciones PP: predicción de demanda con inteligencia artificial

Importaciones PP es un distribuidor mayorista de vinos y licores con centros de distribución en Ciudad de México, Cancún, Los Cabos y Puerto Vallarta. Desarrollamos un modelo de machine learning que predice la demanda de cada producto y un portal que reúne en un solo lugar las recomendaciones de compra, el histórico de ventas y la rotación de inventario.

El reto

  • La política de reabastecimiento no siempre respondía a la demanda real del negocio.
  • Miles de productos en varios centros de distribución hacían difícil decidir qué comprar, cuánto y para qué almacén.
  • Los excesos de inventario generaban sobrecostos, y los faltantes, ventas perdidas.
  • La información de ventas, productos y almacenes vivía en el ERP, sin una vista que apoyara la decisión de compra.

La solución

Una solución en tres partes: el modelo predictivo, un portal de consulta y la presencia digital del cliente.

Integración con Odoo

El modelo obtiene automáticamente del ERP las órdenes de venta, el catálogo de productos y los almacenes.

Limpieza y preparación de datos

Validación y estandarización de fechas y cantidades, con tratamiento estadístico de valores atípicos para que eventos aislados no distorsionen la predicción.

Modelo de machine learning

Modelo de gradient boosting (XGBoost) que estima la demanda semanal por producto a partir de historial de ventas, promedios móviles, precios, descuentos, tiempos de entrega y clasificación ABC.

Portal de stock predictivo

Recomendaciones de compra por producto, centro de distribución y proveedor, con histórico mensual de ventas, rotación de inventario por días sin movimiento y exportación de reportes.

Monitoreo y reentrenamiento

Seguimiento del desempeño y de los cambios en los datos para decidir cuándo reentrenar el modelo.

Landing page

Sitio web comercial para la captación de clientes de mayoreo, con solicitud de cotización en línea.

Resultados

  • Modelo de machine learning en producción que genera cada semana la demanda esperada por producto.
  • Recomendaciones de compra objetivas para cada centro de distribución, como apoyo a la decisión del equipo de compras.
  • Visibilidad de la rotación de inventario para detectar productos sin movimiento en cada almacén.

Otros casos

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