Detalles Proyecto

Objetivos

Enfoque y Desarrollo

Análisis de datos

Implementación y Automatización

Monitoreo y Mejora Continua

Desarrollo de Modelos Predictivos

Implementación de IA

Análisis de datos

Servicios empleados

Una de las principales cadenas de retail en América Latina enfrentaba un problema recurrente: las fluctuaciones en la demanda de productos generaban constantes desbalances en el inventario, lo que resultaba en sobrecostos por exceso de productos o pérdidas por quiebre de stock. El desafío era desarrollar un sistema capaz de predecir con precisión la demanda futura para optimizar la gestión de inventarios, reducir costos y mejorar la experiencia del cliente.

Para abordar este reto, nuestro equipo implementó una solución basada en machine learning e inteligencia artificial que analiza patrones históricos de ventas, factores estacionales, promociones y tendencias externas para generar predicciones precisas de la demanda a nivel de producto y ubicación.

Predecir con alta precisión la demanda de productos en distintas ubicaciones y temporadas.

Optimizar los niveles de inventario para evitar sobrecostos y quiebre de stock.

Mejorar la experiencia del cliente al garantizar la disponibilidad de productos.

Automatizar el proceso de análisis y predicción para facilitar la toma de decisiones

• Volumen de ventas por producto y ubicación.

• Factores estacionales (festividades, clima, eventos).

• Efectos de promociones y descuentos.

• Cambios en el comportamiento del consumidor.

Recopilamos y analizamos datos históricos de ventas de los últimos cinco años, incluyendo:

Utilizamos una combinación de algoritmos de machine learning, incluyendo:

• Regresión lineal y polinómica para identificar tendencias generales.

• Redes neuronales para detectar patrones complejos en los datos.

• XGBoost para mejorar la precisión y manejar datos con alta dimensionalidad.

Se probaron múltiples configuraciones y técnicas de validación cruzada para mejorar el rendimiento del modelo y reducir el error de predicción.

Desplegamos el modelo en un entorno de producción mediante una plataforma en la nube, permitiendo:

• Actualización automática de datos en tiempo real.

• Generación de reportes dinámicos y dashboards personalizados para el equipo de ventas y logística.

• Alertas automáticas para ajustar la producción o el inventario en caso de desviaciones en la demanda.

• Después de la implementación, configuramos un sistema de monitoreo para evaluar continuamente el desempeño del modelo, ajustar parámetros y mejorar las predicciones mediante un enfoque de aprendizaje continuo.

Resultados

Reducción del 30% en costos por sobreproducción y quietud de stock.

Optimización de inventario mediante decisiones basadas en datos.

92% de precisión en las predicciones de demanda..

Mejora en la experiencia del cliente por mayor disponibilidad de productos

+92%

+30%

Galería

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