La demanda, vista antes de que llegue.
Una plataforma de previsión por machine learning que ingiere el histórico de ventas, la estacionalidad y señales en directo para predecir la demanda, de modo que los equipos planifiquen inventario, plantilla y gasto con confianza en lugar de a ojo.
El producto fresco no perdona ninguna aproximación.
Una operación de comida fresca vive o muere por la cifra de mañana: cocina de más y el margen acaba en la basura; cocina de menos y las neveras se quedan vacías a mediodía. La planificación dependía de la experiencia y de hojas de cálculo: buen instinto, ninguna memoria y ninguna forma de escalar sobre una red de neveras en crecimiento.
Construimos la plataforma que lo recuerda todo: dos años de histórico de ventas, la estacionalidad, la meteorología y las señales en directo de la flota de neveras, destilados en previsiones de demanda por punto de venta y por plato. Inventario, plantilla y gasto se planifican ahora sobre una cifra que se ha ganado su confianza: 98% de precisión en producción.
En producción, el modelo planifica el día antes de que la cocina lo empiece: 98% de precisión de previsión, un 58% menos de roturas y un 41% menos de sobrestock, con monitorización de deriva y reentrenamientos programados para seguir siendo fiable cuando la demanda se mueve.
El instinto no escala.
Buenos planificadores dirigían la operación a base de experiencia, que no se copia a los diez puntos de venta siguientes.
La cifra de mañana era una conjetura.
El producto fresco castiga el error en ambos sentidos, cada día, sin excepción.
- La sobreproducción — margen literalmente tirado a la basura cada fin de jornada.
- Las roturas de stock — neveras vacías a mediodía son ingresos y confianza perdidos.
- Una memoria de hoja de cálculo — la planificación no tenía ningún recordatorio sistemático de la estacionalidad.
- Un instinto local — la experiencia se quedaba en un planificador, en un punto de venta.
Una cifra que se ha ganado su confianza.
Previsiones de demanda por punto de venta y por plato, destiladas del histórico, la estacionalidad y las señales de la flota en directo.
- 98% de precisión — de calidad de producción, medida de forma continua.
- Señales de entrada — histórico de ventas, meteorología, estacionalidad y telemetría de las neveras.
- Vistas de planificación de salida — inventario, plantilla y gasto alineados sobre una única cifra.
- Autocorrectora — el reentrenamiento automatizado mantiene el modelo honesto a medida que la red crece.
De las señales a un plan.
El ciclo completo: ingesta, predicción, vistas de planificación y el reentrenamiento que lo mantiene todo honesto.
Ingesta de señales
Histórico de ventas, estacionalidad, efectos de calendario y telemetría de flota en directo, a través de pipelines cuidados.
Modelos de previsión de la demanda
Predicciones por punto de venta y por plato, ajustadas al horizonte con el que los planificadores compran de verdad.
Vistas de planificación de inventario
Previsiones traducidas en cantidades de pedido y planes de producción, no en curvas en bruto.
Planificación de plantilla y gasto
La misma curva de demanda dirige los cuadrantes de equipo y los presupuestos de compra.
Monitorización de la deriva
La precisión seguida de forma continua frente a la realidad, con alertas cuando el mundo se mueve.
Reentrenamiento programado
Los modelos se reentrenan automáticamente con datos frescos: la precisión sobrevive al próximo trimestre, y al siguiente.
Ganarse la confianza de los planificadores.
Cuatro fases, entre ellas meses funcionando en silencio junto a las personas.
Conceptualización
Encuadre de la función de coste con los operadores: una comida tirada frente a una nevera vacía.
Diseño
Vistas de planificación que dicen qué cocinar, no paneles que responden «depende».
Desarrollo
La ingesta, el pipeline de features, los modelos y el ciclo de reentrenamiento automatizado.
Despliegue
Prueba en modo shadow frente a los planes humanos, y luego cambio punto de venta por punto de venta.
Lo que nos quitó el sueño.
Los problemas que decidían si el producto funcionaba siquiera.
La confianza antes que la automatización
Los planificadores ignoran una caja negra. El modelo funcionó en modo shadow frente a los planes humanos hasta que su historial, no sus matemáticas, ganó el debate.
Puntos de venta que parten de cero
Los puntos de venta nuevos no tienen histórico. La transferencia desde puntos de venta similares da previsiones desde el primer día, que convergen a medida que llegan los datos locales.
La deriva en una red que cambia
Las cartas rotan, abren puntos de venta, cambian las estaciones. El reentrenamiento automatizado y la monitorización de la precisión mantienen el 98% honesto en el tiempo.
Stack tecnológico.
Un ciclo de aprendizaje sobre toda la red de neveras.
Las cifras que vigilan los dueños.
La plataforma se amortizó ya en el primer trimestre, y luego se amplió a la planificación de la demanda.
Una cifra de producción, medida frente a lo que realmente se vendió, no un alarde de conjunto de pruebas.
Los momentos de nevera vacía se desplomaron; el almuerzo está cuando el cliente lo está.
Menos producto fresco cocinado para la basura: margen y sostenibilidad, misma palanca.
“La plataforma de previsión se amortizó ya en el primer trimestre. Seis meses después, pedimos a CODT que aplicara el mismo enfoque a la planificación de la demanda: tratan ambas cosas como un único producto.”
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