Alta variabilidad diaria en la demanda
La venta fluctúa según clima, día de la semana o estacionalidad.
El forecast predictivo analiza patrones de consumo diarios y ajusta la reposición automáticamente.
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Las empresas retail del sector avícola gestionan productos altamente perecederos, sensibles a la temperatura y con una demanda muy variable. Mantener la disponibilidad sin sobrestock, evitar mermas y asegurar el cumplimiento normativo requiere planificación y tecnología avanzada.
El inventario se actualiza manualmente y no refleja las roturas reales en estantería.
Las reposiciones diarias no se ajustan al ritmo real de consumo.
El exceso de producto sin salida rápida aumenta las mermas y reduce la rentabilidad.
La conexión entre sistemas ofrece visibilidad en tiempo real del stock, incluyendo lotes y fechas de caducidad.
La planificación predictiva genera pedidos automáticos por tienda y categoría, ajustados al forecast de demanda local.
Los algoritmos de IA recomiendan coberturas óptimas por SKU y fecha de caducidad, evitando sobreinventarios.
La gestión no automatizada aumenta el riesgo de vender producto caducado o no trazable.
La falta de control sobre temperaturas o flujos de frío puede comprometer la calidad del producto.
Las inspecciones sanitarias requieren información completa y precisa.
La trazabilidad digital permite registrar automáticamente cada lote y su rotación, asegurando el cumplimiento normativo.
La integración con sensores IoT monitoriza la cadena de frío en tiempo real, generando alertas ante desviaciones.
Consolidar datos de trazabilidad, temperatura y caducidad, facilitando auditorías y garantizando cumplimiento.
Los pedidos no se ajustan a la demanda real del punto de venta.
Las incidencias logísticas aumentan los costes y afectan la disponibilidad.
La tienda desconoce retrasos o roturas hasta que impactan en la venta.
El forecast predictivo conecta ventas, stock y distribución, ajustando los pedidos en tiempo real según consumo y lead times.
La planificación avanzada consolida pedidos y optimiza entregas, reduciendo transporte reactivo.
Configurar alertas automáticas de transporte y disponibilidad, mejorando la planificación diaria.
Las promociones o festividades generan picos de venta difíciles de prever.
El excedente postcampaña se traduce en pérdidas o caducidad.
Las decisiones se basan en ventas, sin considerar mermas o coste logístico.
El forecast estacional anticipa el impacto de cada campaña y ajusta la cobertura por tienda.
Los modelos predictivos recalculan coberturas postpromoción y priorizan la redistribución del producto próximo a vencer.
Los cuadros de mando combinan ventas, margen y merma por SKU, ofreciendo una visión clara de la rentabilidad neta.
La venta fluctúa según clima, día de la semana o estacionalidad.
El forecast predictivo analiza patrones de consumo diarios y ajusta la reposición automáticamente.
Los productos próximos a vencer no se priorizan adecuadamente.
El sistema FEFO automatiza la rotación y activa alertas de vencimiento, reduciendo desperdicio.
No se mide de forma integrada el rendimiento operativo por tienda.
Los dashboards unifican KPIs logísticos y comerciales, facilitando decisiones basadas en datos.
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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