Data y AI para Operaciones

Previsión de la demanda y cadena de suministro basada en el modelo AI: motores predictivos personalizados para optimizar los procesos operativos.

La previsión de *sell-out* es uno de los principales desafíos actuales para la mayoría de las empresas manufactureras.

Gracias a nuestros sólidos conocimientos técnicos en aprendizaje automático y técnicas avanzadas de AI, desarrollamos modelos de predicción de agotamiento de existencias muy completos y fiables, capaces de adaptarse a los efectos impredecibles del mercado y a las particularidades del sector.

Los motores de predicción existentes tienen limitaciones significativas debido a tres razones principales:

1. La complejidad de la extracción de data procedentes de la mayoría de fuentes data (archivos de Excel, como planes de medios, PDF reports…)

2. La incapacidad de predecir varios efectos ese impacto en las ventas finales (Redes Sociales, competencia...)

3. La incapacidad de dar cuenta de los efectos específicos de la industria (Efecto de compradores globales – Lujo, iniciativas gubernamentales medioambientales – Industria automotriz…).

Background Manufacturing Companies

Diseñamos y entregamos acciones concretas a través de un marco exhaustivo.

Desde la estrategia de gestión data hasta garantizar el cumplimiento del RGPD por parte de las organizaciones, nuestro equipo ayuda y asesora a los directivos sobre cómo optimizar su data governance para mejorar su rendimiento. Creemos en la creación de soluciones únicas para cada uno de nuestros clientes, e integramos a sus equipos para diseñar una organización eficiente y a medida.

We design and deliver concrete actions through an exhaustive framework.

Predicción del impacto de las promociones en la liquidación

Los fabricantes y los minoristas comparten el objetivo de estimular más viajes de compras, por lo que las campañas promocionales a menudo están orientadas hacia este objetivo mutuamente beneficioso. Las promociones realizadas por minoristas y fabricantes tienen una estructura compleja, que incluye componentes monetarios y no monetarios, así como efectos inmediatos y a largo plazo.

Para optimizar la estrategia de promociones (cantidad, precio, tiempo, producto,...) e impacto en el sell-out, es necesario poder apreciar el valor y el impacto de las mismas.

Sin embargo, las promociones tienen un coste: ya sea la pérdida de ventas de productos similares que, de otro modo, se habrían comprado, o la pérdida de ingresos derivada de la propia promoción. Es imprescindible contar con una evaluación clara y adaptativa de las promociones para hacer un seguimiento y optimizar su uso, y Artefact es capaz de crear esos modelos predictivos para mejorar las decisiones promocionales.

Background Predicting impact of promotions on sell-out
Background Pattern and regularity detection

Detección de patrones y regularidad

La detección de patrones es una rama fundamental del análisis de data. Consiste principalmente en el reconocimiento de patrones y regularidades en data para comprender comportamientos específicos.

Identificar un problema en el proceso de la cadena de suministro, detectar operaciones fraudulentas o poner de manifiesto comportamientos sospechosos en una multitud son casos de uso concretos y de gran valor. La metodología de nuestro Artefact está diseñada para detectar estos comportamientos atípicos, evitando al mismo tiempo caer en la trampa de este fenómeno de escasez.

Aprovechamos al máximo los datos brutos data disponibles (datos data estructurados, como registros de operaciones o incluso imágenes y grabaciones de vídeo) antes de las etapas de procesamiento y modelización para detectar las anomalías deseadas.

Nuestro contenido especializado sobre la transformación de los modelos Data y AI

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