Predicción de Demanda de Inventario para Constance

Predicción de la demanda de inventario en centros de distribución

Optimizando inversiones en infraestructura a través de estimaciones precisas de demanda.

Contexto

En este proyecto, utilizamos métodos predictivos para estimar con mayor precisión la demanda de inventario de diferentes productos en cada centro de distribución en Brasil, con el objetivo de orientar las inversiones en infraestructura.

Desafío

Con el fin de evitar desabastecimientos y mantener el cumplimiento con la normativa vigente, nuestro cliente necesitaba estimar la necesidad de inventario de cada producto en sus centros de distribución en Brasil. La solución no solo debía garantizar la continuidad de las operaciones, sino también permitir una mejor gestión de los recursos.

Estimaciones precisas para el futuro

Para tomar decisiones acertadas sobre las inversiones en infraestructura, el gran desafío era obtener una proyección más precisa para los próximos 10 años. Esta proyección debía considerar tanto las condiciones del mercado como las especificidades de la operación, asegurando que la planificación estuviera alineada con las demandas futuras.

Nuestra estrategia

Nuestro servicio está diseñado para proporcionar un equipo de especialistas dedicados a transformar sus desafíos en oportunidades.

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El cliente ya contaba con datos que indicaban las tendencias de crecimiento y contracción del consumo para los próximos 10 años, pero esta información estaba organizada por grupo de producto y estado, no por centro de distribución.

2

Se crearon modelos estadísticos que consideraban la información del mercado, además de los datos de movimiento diario de productos en cada centro de distribución.

3

Estos modelos estimaron con precisión la demanda de inventario para los próximos 10 años, permitiendo una planificación más efectiva de las inversiones en infraestructura.

Impactos y Resultados Medibles

La herramienta, capaz de procesar los resultados de los modelos a partir de diferentes predictores, valoró la información de mercado ya existente.

Mejorando la previsibilidad para una toma de decisiones más acertada, la herramienta trajo mayor eficiencia en la asignación de inversiones en infraestructura en los centros de distribución.