En la competitiva industria de la construcción, pronosticar correctamente las ventas de cemento es clave para equilibrar inventario, satisfacer la demanda y evitar excesos o faltantes costosos.
El Desafío
Nuestro cliente, un distribuidor líder en el sur de Europa, enfrentaba:
- Gran variabilidad de demanda entre regiones y meses
- Roturas de stock frecuentes y pérdida de ventas
- Exceso de inventario en zonas de baja demanda
- Procesos manuales de pronóstico no adaptados al mercado en tiempo real
Nuestro Enfoque
Implementamos un sistema de predicción con IA personalizado que utilizaba:
- Modelado de series temporales con Facebook Prophet y redes LSTM
- Agrupación regional para patrones similares de ventas
- Integración de factores externos (clima, festividades, índices del mercado)
- Cuadros de mando en Power BI interactivos para cada región
- Pipelines automatizados de reentrenamiento con Azure ML y GitHub Actions
Resultados
El proyecto generó valor tangible:
- 68% de reducción en roturas de stock
- 19% de mejora en precisión del pronóstico
- $730K en ahorros logísticos anuales
- Mejora en los acuerdos de nivel de servicio (SLA) en los 15 centros de distribución
Aprendizajes
- Los modelos deben reentrenarse con datos actualizados
- Las herramientas visuales facilitan el uso para equipos no técnicos
- Talleres colaborativos con ventas y operaciones impulsaron la adopción
Próximos Pasos
El cliente está ampliando el uso del sistema a materiales como áridos y aditivos.
Este caso demuestra cómo la IA puede resolver desafíos complejos en la cadena de suministro tradicional, generando impacto medible.