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La estacionalidad marcada y las campañas promocionales generan picos de consumo difíciles de prever. Conectar previsión, inventario y producción permite evitar roturas, optimizar el stock y mantener la rentabilidad en un mercado altamente competitivo.
Los picos de demanda se producen sin margen de reacción, generando roturas en puntos críticos.
Los modelos tradicionales no reflejan la volatilidad del consumo, provocando exceso o escasez de producto.
La planificación predictiva integra diferentes variables, permitiendo ajustar el stock y el reaprovisionamiento con anticipación.
La planificación predictiva integra diferentes variables, permitiendo ajustar el stock y el reaprovisionamiento con anticipación.
Los algoritmos ajustan las previsiones según la demanda por región, canal y categoría, mejorando la precisión y reduciendo desviaciones.
La integración entre previsión y calendario promocional permite cuantificar el impacto de cada campaña y reforzar la reposición antes de que se produzca la rotura.
Cada centro de distribución opera con información propia, lo que genera sobrestock en unas zonas y roturas en otras.
La falta de control sobre la rotación de productos genera mermas o devoluciones.
Los traslados de emergencia entre almacenes aumentan los costes y reducen la eficiencia.
Consolidar todos los inventarios en una vista centralizada y optimizar la redistribución automática según la demanda prevista y el nivel de servicio requerido.
La planificación predictiva aplica criterios FEFO, asegurando que los productos con menor vida útil se prioricen en la distribución y evitando pérdidas.
El reaprovisionamiento predictivo optimiza los niveles de cobertura y planifica transferencias preventivas, reduciendo el transporte reactivo.
La falta de comunicación entre departamentos genera pedidos duplicados o falta de producto.
Los pedidos urgentes obligan a realizar entregas parciales y fuera de ruta.
Sin visibilidad global, todas las entregas se gestionan igual, afectando los clientes clave.
La integración de demanda, aprovisionamiento y transporte bajo un mismo sistema alinea calendarios y reduce incidencias operativas.
La planificación predictiva permite consolidar cargas y anticipar rutas óptimas, minimizando los viajes incompletos y los sobrecostes.
El sistema prioriza automáticamente los pedidos según su impacto comercial, garantizando cumplimiento OTIF en los clientes estratégicos.
Las previsiones se basan en pedidos históricos, sin tener en cuenta la demanda final.
Los distribuidores no actualizan la previsión cuando cambian los patrones de pedido.
El intercambio limitado de información con el punto de venta impide planificar el reaprovisionamiento con precisión.
La planificación predictiva convierte los datos de sell-out en demanda neta, ajustando el reaprovisionamiento a las necesidades reales de los consumidores.
El sistema detecta desviaciones y recalcula el forecast automáticamente, sincronizando los pedidos con la demanda actual.
La colaboración digital entre distribuidores y retailers mejora la visibilidad de ventas y permite anticipar la reposición de producto con base en el consumo real.
Las diferencias entre inventarios físicos y teóricos dificultan la planificación del reaprovisionamiento.
La integración con sistemas ERP garantiza visibilidad en tiempo real del stock y evita discrepancias.
Las devoluciones por sobrestock o producto caducado incrementan los costes logísticos.
Los algoritmos predictivos ajustan los niveles de cobertura y priorizan la rotación de producto para minimizar devoluciones.
Las decisiones se basan en datos históricos sin visibilidad predictiva.
Los cuadros de mando inteligentes permiten analizar desviaciones, prever tendencias y definir acciones correctivas en tiempo real.
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 herramienta Imperia nos ha dado una visión global de todas nuestras referencias ordenadas en líneas de producción y en días de cobertura de venta media, para así poder planificar mejor y prever nuestras operaciones." J. Alberto Iniesta, Responsable de Logística en Laboratorios Almond
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