El proyecto tiene como objetivo integrar el pronóstico de la demanda con los procesos de compra, el portal de proveedores y el recibo de material, utilizando modelos predictivos y automatización para anticipar las necesidades, las compras de planificación y organizar los flujos de recepción de acuerdo con la capacidad real de la operación. La solución también conecta la comunicación con los proveedores, la logística y los portales históricos operativos, creando un sistema que genera más fluidez, reduce los cuellos de botella y evita el exceso o los materiales faltantes en stock.

El principal desafío fue consolidar diferentes fuentes de datos: históricos de ventas, órdenes de compra, información de proveedores, estado logístico, programación e infraestructura física) en una sola arquitectura analítica capaz de predecir con precisión las demandas. Era necesario transformar los datos brutos en información llamada, garantizar la calidad y actualidad de estos datos y generar ideas que pudieran aplicarse directamente a las decisiones operativas, como los ajustes de pedidos, la reorganización de los recibos y la prevención de la acumulación en el stock.

La idea central era construir una plataforma basada en IA, alimentada por modelos predictivos que conecten datos de toda la cadena logística y convertirlos en recomendaciones prácticas para reducir el riesgo, mejorar la planificación y optimizar los recursos. Esto incluyó integrar fuentes estructuradas y semiestructuradas, garantizar el enriquecimiento de datos, aplicar procesos de validación y entregar resultados a los paneles que admiten áreas operativas y estratégicas. El sistema también fue diseñado para identificar fallas, anticipar las necesidades de mantenimiento y mejorar la alineación entre la producción, la compra y el recibo.

• reducción de parada no planificada por anticipación de fallas

• La disminución del costo con el mantenimiento y la intervención correctiva

• Aumento de la eficiencia y productividad en la cadena logística

• Mejor visión del ciclo de vida de los componentes y materiales

• decisiones basadas en datos reales y no solo en la historia o sentimiento

• Ajustes más rápidos en la planificación operativa y estratégica

• Mejora en la calidad del servicio proporcionada interna y externamente

• Reducción de los costos operativos y de desechos a lo largo de la cadena

• aumento de la confiabilidad y la previsibilidad en las operaciones logísticas

• mayor agilidad en las respuestas a los cambios de demanda o los descansos de cadena

• Soporte para la priorización del equipo y la asignación de recursos

• Conexión de toda la cadena logística con prácticas alineadas con la industria 4.0, promoviendo un entorno más automatizado, inteligente y eficiente