SC-Analytics · Servicios
Comenzamos por definir el nivel de detalle necesario —producto, familia, canal o ubicación—, los horizontes de previsión y la frecuencia de actualización. No es lo mismo anticipar la demanda de la próxima semana que planificar varios meses. Revisamos también promociones, estacionalidad, roturas de stock y otros factores que pueden distorsionar las ventas observadas.
Podemos contrastar modelos estadísticos y métodos de machine learning, desde referencias sencillas hasta estrategias multihorizonte. Separamos periodos de entrenamiento y evaluación para evitar resultados artificialmente optimistas. Utilizamos métricas como WAPE, MAE o RMSE según el problema, comprobando además la estabilidad por segmento y los errores que más afectan a la operación.
Una mejora pequeña de precisión no siempre produce una mejor decisión. Cuando tiene sentido, conectamos las previsiones con costes de inventario, faltantes, exceso de stock, nivel de servicio o capacidad. Así evitamos seleccionar un modelo solo por su indicador global y podemos analizar escenarios antes de ponerlo en producción.
Definimos cómo se actualizarán los datos, qué alertas se revisarán y quién actuará cuando cambien las condiciones. El sistema puede alimentar informes, procesos de planificación o simuladores de decisiones, respetando las herramientas existentes. Antes de ampliar el alcance, comprobamos su utilidad con un piloto y objetivos medibles.
Cuéntanos qué planificáis, qué datos tenéis y dónde se producen los mayores errores. Revisaremos si una mejora de forecasting puede aportar valor operativo.
