Soluciones / Previsión de stock

Previsión de inventario y roturas de stock

El riesgo de rotura por SKU y ubicación se ve con una a tres semanas de antelación, con un punto y una cantidad de reposición que tienen en cuenta el plazo del proveedor y su variabilidad.

Operaciones Inventario ML
7–21 días antes
riesgo de rotura por SKU
Por ubicación
no un número para toda la red
Con el plazo real
incluida su falta de fiabilidad
Para quién es

Operaciones de retail y logística que planifican la reposición en varias ubicaciones o almacenes.

Respuesta corta

Las previsiones de demanda, el stock actual, los pedidos de compra abiertos y los plazos de proveedor se combinan en una probabilidad de rotura por SKU y ubicación, actualizada a diario. Donde el riesgo cruza tu umbral, el sistema propone una cantidad de reposición acorde al nivel de servicio que elegiste y a la variabilidad de plazo de ese proveedor concreto, no a un número tecleado en el ERP hace años.

El problema

Las roturas se descubren cuando un cliente no puede comprar, y los puntos de reposición los fijó alguien que ya no está.

01

Los puntos de reposición están congelados

Un mínimo fijado hace tres años ha sobrevivido a un cambio de demanda, de proveedores y de embalaje. Sigue disparándose, y se dispara a destiempo en las dos direcciones.

02

Se ignora la variabilidad del plazo

Un proveedor que promedia catorce días pero a veces tarda treinta se planifica como catorce. El stock de seguridad cubre la media y te quedas sin producto justo en las excepciones que importan.

03

El exceso y la rotura conviven

Hay caja parada en artículos lentos en un almacén mientras uno rápido se agota en otro. Sin una vista por ubicación, ambos se esconden tras un único nivel de servicio promediado.

Cómo funciona

Del disparador al resultado, paso a paso.

01

Conciliamos qué stock hay realmente

Stock del sistema frente a stock contado, en tránsito, reservado, dañado y por ubicación. Una previsión encima de un inventario en el que nadie confía produce disparates con mucha seguridad.

02

Medimos los plazos como distribuciones

No el número del contrato, sino la dispersión observada en tus propios pedidos, por proveedor y por clase de artículo. La variabilidad es lo que en realidad paga el stock de seguridad.

03

Convertimos la previsión en probabilidad de rotura

La previsión de demanda, su error, el stock actual y los pedidos abiertos se combinan en una probabilidad de agotarse dentro del plazo. Lo que dispara la acción es esa probabilidad, no la previsión en bruto.

04

Fijamos niveles de servicio por clase

Un producto núcleo y uno de cola larga no merecen la misma protección. El nivel de servicio por clase es una decisión de negocio y determina directamente cuánta caja está parada en stock.

05

Entregamos las propuestas al proceso de compra

Las propuestas de reposición llegan a tu ERP con cantidad, momento, motivo y el riesgo que evitan. El comprador aprueba o ajusta, y los ajustes se registran para que las reglas mejoren.

Antes / después

Qué cambia en la práctica.

Hoy, a mano
×Puntos de reposición fijados hace años y nunca revisados
×Plazos tratados como un número fijo de contrato
×Roturas descubiertas en el momento de la venta
×Exceso y falta escondidos en una cifra promediada
Con la automatización en marcha
Probabilidad de rotura por SKU y ubicación, a diario
Stock de seguridad dimensionado con la variabilidad observada
Riesgo visible entre 7 y 21 días antes de que muerda
Nivel de servicio elegido a conciencia por clase de artículo
Qué recibes

Entregado, no demostrado.

Una foto conciliada del stock por ubicación y en tránsito
Distribuciones de plazo medidas con tu propio historial de compras
Probabilidad de rotura y propuestas de reposición actualizadas a diario
Una política de nivel de servicio por clase de artículo, acordada contigo
Entrega en tu ERP con aprobación, ajuste y registro
Construido con

Construimos en tu stack en lugar de moverte al nuestro. La lista de abajo es a lo que esta solución se conecta con más frecuencia; otros sistemas son una cuestión de alcance, no un impedimento.

Python statsmodels LightGBM SciPy BigQuery dbt Airflow 1C SAP Power BI
Tiempo a producción6–10 semanas
Precio del proyectoPrecio fijo
Primer pasoMini-auditoría gratis
Límites honestos

Cuándo esta no es la solución adecuada.

·Si el stock del sistema no coincide con el físico, arréglalo primero. Todos los números que esto produce heredan ese error, y le echarán la culpa al proyecto.
·Si tienes un puñado de SKU de un proveedor fiable, una hoja de cálculo con un colchón sensato basta de verdad.
·Si las compras las mandan los acuerdos con proveedores y los descuentos por volumen, y no la demanda, la restricción es comercial y no analítica.

Lo que nos preguntan sobre esto

La previsión de demanda dice cuánto se venderá; esto lo convierte, junto con stock, pedidos abiertos y plazo, en la probabilidad de agotarse y en qué reponer. Se suelen construir juntos.

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