El 69% de empresas con inventario sufren: sobrestocks (capital inmovilizado) y roturas stock (ventas perdidas). Problema: compran basándose en "feeling", no datos. Resultado: €50k-€200k/año perdidos en sobrestock + ventas perdidas por roturas.
coste almacenaje
roturas stock
rotación inventario
Almacén lleno productos rotación baja. €100k capital inmovilizado. Producto X: 500 unidades, vende 10/mes = 50 meses stock. €50k bloqueados 4 años. Coste almacenaje: €5k/año. Obsolescencia: 20% producto no vendible. Pérdida total: €20k. Mientras tanto, necesitas liquidez pero está atrapada en stock muerto.
Producto Y: vendes 100/mes. Stock: 0. Cliente pide, no hay. Venta perdida: €500. Cliente va a competencia. Rotura stock = pérdida doble: venta inmediata + cliente futuro. Con 20 roturas/mes × €500 = €10k/mes = €120k/año en ventas perdidas por mala previsión stock.
Responsable compras decide: "este mes pido 200 unidades porque... me parece". Sin datos, sin análisis tendencia, sin estacionalidad considerada. 50% veces: sobrecompra. 50% veces: infracompra. Imposible acertar consistentemente sin predicción basada datos.
Producto Z: diciembre vende 500 unidades (Navidad). Enero: 50 unidades. Compras 300/mes todo año. Diciembre: rotura stock. Enero-noviembre: sobrestock. Patrón predecible ignorado. Con forecasting estacional: stock ajustado dinámicamente. Navidad: 600 unidades. Enero: 80. Perfecto.
Coste real: Sobrestock €50k × 10% coste oportunidad = €5k/año + roturas €120k/año = €125k/año perdidos.
Sistema analiza ventas últimos 12-24 meses. Identifica tendencias, estacionalidad, patrones crecimiento.
Algoritmo ML aprende patrones. Predice demanda próximos 1-6 meses con 85-95% precisión.
Basado en predicción + lead time proveedor + stock seguridad. Stock perfecto por producto automático.
Sistema alerta: "Producto X: comprar 150 unidades ahora". Optimiza timing y cantidad pedidos.
Algoritmos aprenden patrones. Mejoran con tiempo. 85-95% precisión.
Identifica picos Navidad, verano, Black Friday automáticamente.
Predicción corto/medio plazo. Planifica compras con antelación.
Coste almacenaje
Menos sobrestock
Roturas stock
Previsión precisa
Rotación inventario
Stock optimizado
Precisión forecast
Machine learning
Reducir sobrestock 40% = liberar €20k-€50k capital. Reducir roturas 70% = recuperar €80k-€150k ventas anuales. Total ahorro: €100k-€200k/año. Sistema ML típico cuesta €12.000-€20.000. Amortización en 4-8 meses. Beneficio real: liquidez liberada, ventas recuperadas, compras optimizadas.
Analizamos histórico ventas, entrenamos modelo ML, implementamos forecasting automático. Primeras predicciones en 4-6 semanas. Diagnóstico gratuito.
Solicitar Forecasting con IAMínimo: 12 meses ventas por producto. Ideal: 24-36 meses. Más datos = predicción más precisa. Si tienes <6 meses, hacemos forecast básico estadístico. Con 12+ meses, ML aprende estacionalidad y tendencias correctamente. Datos origen: ERP, eCommerce, base datos ventas.
Típico: 85-95% precisión en productos con ventas regulares. Productos estables (venta constante): 90-95%. Productos estacionales: 85-90%. Productos nuevos (<3 meses): 70-80%. Nunca 100% porque eventos impredecibles (pandemia, competencia nueva). Pero mejor que "feeling" humano (50-60% precisión).
Sí. Re-entrenamiento automático mensual. Modelo incorpora datos ventas mes anterior, ajusta predicciones. Si detecta cambio tendencia significativo, re-entrena anticipadamente. Sistema aprende continuamente, mejora con tiempo. Sin intervención manual requerida.
Sí, pero precisión menor. Forecast basado en productos similares: mismo categoría, precio, proveedor. Si lanzas producto X nuevo, modelo analiza productos Y, Z similares históricos, extrapola. Primeros 3 meses: forecast conservador. Después: modelo aprende patrón específico producto nuevo.
Sí. Sistema calcula: stock actual + forecast demanda próximos X días + lead time proveedor = cuándo y cuánto comprar. Alerta email: "Producto A: comprar 200 unidades ahora para cubrir próximas 8 semanas". Optimiza timing pedidos automático.
Implementación típica: 4-6 semanas. Semana 1-2: extracción datos históricos, análisis exploratorio. Semana 3-4: entrenamiento modelo, validación precisión. Semana 5-6: dashboard, alertas, formación. Primeras predicciones funcionales disponibles semana 4 para validación.
Machine learning para forecasting, optimización, predicción. Modelos custom entrenados.
Ver servicio completoDashboards forecast visuales. Métricas stock, alertas, informes predictivos automáticos.
Ver servicio completoIntegración ERP para extracción ventas, actualización stock recomendado automático.
Ver servicio completo