Descoordinación entre almacenes regionales
Provoca transferencias innecesarias y costes logísticos adicionales.
Sincronización de inventarios multi-almacén y planificación centralizada de reposición.
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La distribución de aceites debe equilibrar tiempos de entrega, costes logísticos y control de inventario en un entorno cada vez más volátil. Las fluctuaciones en la demanda, las variaciones de precios y la complejidad de los canales obligan a los distribuidores a planificar con datos en tiempo real. Integrar IA y planificación predictiva permite anticipar el consumo y mantener un servicio ágil y rentable.
Los datos de ventas, inventarios y pedidos se gestionan en sistemas aislados, lo que impide tener una visión consolidada de la red.
Las incidencias de stock se detectan tarde, cuando el pedido ya está en curso o el cliente ha sufrido un retraso.
Las empresas con múltiples puntos de distribución pierden visibilidad sobre movimientos internos o diferencias de inventario.
La planificación predictiva centraliza toda la información de inventario y ventas en una única plataforma, ofreciendo visibilidad completa y en tiempo real sobre la disponibilidad y rotación de productos.
Los algoritmos de IA identifican patrones de consumo y anticipan picos de demanda, alertando de posibles roturas con antelación suficiente para reaprovisionar sin urgencias.
La sincronización de inventarios entre almacenes permite conocer el stock global disponible, detectar desequilibrios y redistribuirlo automáticamente según las necesidades de cada punto.
El miedo a la rotura lleva a comprar más de lo necesario, generando sobrecostes de almacenamiento y capital inmovilizado.
Las referencias con poca salida ocupan espacio y deterioran la rentabilidad del inventario.
Reducir stock sin afectar al nivel de servicio resulta complejo sin una visión predictiva.
Los modelos de planificación predictiva ajustan la cobertura de seguridad en función de la volatilidad y el histórico de cada referencia, evitando sobreaprovisionamientos innecesarios.
La segmentación ABC-XYZ identifica productos de rotación lenta y propone estrategias diferenciadas: reducción de stock, promociones o redistribución.
La IA analiza la demanda por punto de venta y recomienda reaprovisionamientos dinámicos, manteniendo la disponibilidad con el mínimo capital inmovilizado.
Compras, logística y demanda trabajan con objetivos distintos, generando desajustes entre previsiones, pedidos y entregas.
Las roturas o retrasos provocan transportes fuera de ruta, aumentando costes y reduciendo la eficiencia.
La falta de información integrada dificulta prever cuándo y cómo llegará la mercancía.
La integración entre módulos de demanda, compras y transporte sincroniza la planificación de toda la red, alineando prioridades y reduciendo fricciones operativas.
La planificación predictiva agrupa pedidos según rutas y capacidades, optimizando la carga de camiones y minimizando expediciones urgentes.
El sistema combina datos de lead time con previsiones de demanda para anticipar cuellos de botella y reprogramar automáticamente las entregas sin afectar al servicio.
Las entregas incompletas o fuera de plazo penalizan la confianza del cliente y encarecen la operación.
Las previsiones poco precisas generan planes inestables que afectan al servicio y al inventario.
Sin una estrategia clara, todas las referencias se gestionan igual, diluyendo el foco operativo.
La planificación avanzada optimiza la secuencia de pedidos y ajusta los planes de transporte para garantizar entregas completas y puntuales.
Los modelos de forecasting predictivo recalculan la demanda con datos actualizados, corrigiendo desviaciones y mejorando la fiabilidad del plan semana a semana.
La planificación predictiva permite identificar productos estratégicos por impacto en ventas o servicio, asignando recursos y stock de forma proporcional a su relevancia.
Provoca transferencias innecesarias y costes logísticos adicionales.
Sincronización de inventarios multi-almacén y planificación centralizada de reposición.
La demanda real se ve afectada por clima, promociones o estacionalidad.
Modelos de previsión basados en IA que incorporan variables externas y señales de venta reales.
Aumenta la complejidad sin aportar rentabilidad.
Análisis predictivo de rentabilidad y rotación, para ajustar el surtido al potencial de cada cliente o canal.
Indicadores clave que ofrecen una visión clara del peso estratégico que tiene esta industria en la economía global actual y futura.
Datos obtenidos de Statista*
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"La previsión de la demanda acierta mucho y, cuando hay desviaciones, la herramienta facilita el saber en qué referencias ocurre para analizar por qué." José Delgado, Supply Chain Manager de Agolives
Implantar el software con Imperia es un proceso rápido y sencillo, que comienza con la integración del módulo de demanda, y puede complementarse con 2 nuevas fases. Incorporando el modulo de compras y el módulo de producción.
Un proceso con total acompañamiento por parte de nuestro equipo, con formaciones y asesorías personalizadas.
Disminuye el inventario inmovilizado sin pérdida de servicio.
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Reducción de costes en transportes urgentes y reenvíos.
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