Logística
Escenario tipo: sistema predictivo para anticipar demanda, optimizar asignación de rutas y reducir costes operativos en empresas logísticas con distribución de alto volumen.
Empresas logísticas con redes de distribución de alto volumen acumulan años de datos operativos sin explotar. En este escenario tipo, la empresa gestionaba su red con hojas de cálculo y experiencia acumulada, sin apoyo predictivo. El coste de transporte crecía por encima del crecimiento del volumen, lo que indicaba una ineficiencia estructural en la asignación de recursos.
La planificación de rutas se realizaba manualmente cada mañana con hojas de cálculo. Los picos de demanda pillaban al equipo por sorpresa, generando sobre-stocks en unos almacenes y roturas en otros. El coste de transporte crecía interanualmente sin que el volumen lo justificase.
Construimos un pipeline de datos que integra el histórico de entregas, variables estacionales y fuentes externas. Sobre esa base, entrenamos un modelo de forecasting de demanda por zona y un optimizador de rutas que recalcula asignaciones automáticamente. El equipo de operaciones recibe un plan diario optimizado que puede ajustar si lo necesita.
Inventariamos los datos de entregas, incidencias y variaciones estacionales disponibles. Identificamos calidad, gaps y qué variables históricas resultaban predictivas para la demanda por zona.
Construimos un pipeline que centraliza datos del sistema de gestión de transporte, GPS, ERP e histórico de entregas. Actualización automática programada para que el plan del día siguiente esté disponible cada mañana.
Entrenamos un modelo de series temporales con variables de demanda por zona, día de semana, festivos y estacionalidad. Con suficiente histórico, los modelos de este tipo alcanzan niveles de precisión útiles para la planificación operativa.
Algoritmo de optimización que, partiendo del forecast, asigna vehículos y rutas minimizando kilómetros en vacío y respetando ventanas de entrega y restricciones de capacidad configurables.
Panel con el plan diario recomendado, KPIs de desviación y alertas de rutas con riesgo de incumplimiento de SLA. El equipo puede ajustar el plan antes de confirmarlo.
Baseline: Planificación manual de rutas con hojas de cálculo
Resultado real
Comparación antes/después en el mismo período operativo
Baseline: Sin sistema predictivo; asignación reactiva
Resultado real
Comparación antes/después en el mismo período operativo
Baseline: Gestión de stock basada en reglas fijas y experiencia
Resultado real
Comparación antes/después en el mismo período operativo
El plan diario se genera automáticamente, pero el equipo de operaciones puede revisarlo y ajustarlo antes de confirmarlo. El objetivo es amplificar la experiencia del equipo, no sustituirla. El sistema puede aprender de los ajustes manuales para mejorar la calidad de las predicciones.
La arquitectura está diseñada para incorporar nuevas rutas o modificar la red sin reentrenar el modelo desde cero. Los cambios estructurales requieren una actualización del pipeline documentada para que el equipo técnico interno pueda ejecutarla.
Con 12 meses de datos operativos el modelo ya ofrece predicciones útiles. Con más histórico captura mejor la estacionalidad y mejora la precisión. La calidad de los datos importa tanto como la cantidad.
Sí. El optimizador incorpora las restricciones relevantes que se configuren: capacidad de vehículos, ventanas horarias, restricciones de circulación y preferencias operativas. Las restricciones se definen en la fase de setup y se pueden ajustar sin tocar el código.
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La base técnica (data warehouse + pipelines) que hace posible un proyecto de este tipo.
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Artículo técnico sobre cómo funciona el forecasting predictivo en operaciones logísticas.