Desafío
El fabricante de bebidas, líder de mercado en Europa, enfrentaba dificultades en la gestión de su inventario y operaciones de almacén debido a patrones de demanda impredecibles. La compleja cadena de suministro, combinada con la estacionalidad, dificultaba la elaboración de pronósticos precisos. Esto a menudo llevaba a un exceso de existencias y a la falta de existencias, lo que generaba un inmovilizado de capital y provocaba la pérdida de oportunidades de venta. Además, los tiempos de inactividad de las máquinas no planificados interrumpían aún más su programa de producción y aumentaban los costos.
Solución
Sumo Analytics desplegó nuestra solución Auto ML para ayudar al fabricante de bebidas a optimizar sus operaciones. Personalizamos un modelo superior de pronóstico de demanda utilizando los datos históricos del fabricante y variables externas relevantes como las tendencias estacionales y la dinámica del mercado. Esta herramienta de pronóstico preciso permitió al fabricante alinear sus planes de producción con precisión y optimizar la adquisición, reduciendo el desperdicio y asegurando una producción oportuna.
Nuestra solución de reabastecimiento predictivo de almacenes utilizó estos pronósticos de demanda precisos para informar cuándo y dónde los almacenes requerirían reabastecimiento. Esto no solo redujo los niveles de stock de seguridad sino que también previno la falta de existencias, dando como resultado operaciones de almacén más eficientes.
Además, se introdujo nuestra solución de mantenimiento predictivo impulsada por IA para anticipar posibles averías de las máquinas. Esto permitió realizar mantenimiento de forma proactiva antes de que la avería de la máquina pudiera afectar la producción.
Resultado
Tras la implementación de las soluciones de Sumo Analytics, el fabricante de bebidas experimentó resultados transformadores. Nuestra tecnología de pronóstico impulsada por IA produjo una impresionante mejora del 43% en la precisión del pronóstico de demanda, lo que se tradujo en una alineación precisa de la producción y la demanda. Las faltas de existencias, un problema recurrente anteriormente, se eliminaron por completo, lo que impulsó significativamente la satisfacción del cliente y las oportunidades de venta. La precisa precisión en el pronóstico también jugó un papel fundamental en la optimización del inventario, liberando un asombroso millón de euros al mes anteriormente atado a stock excedente. Además, la adopción del mantenimiento predictivo disminuyó los tiempos de inactividad imprevistos de las máquinas en un 30%, mejorando la eficiencia operativa general. En conjunto, estos cambios reforzaron la competitividad del fabricante en el mercado y allanaron el camino para un aumento de la rentabilidad.
Sumo Analytics es un laboratorio de ciencia de datos e inteligencia artificial, especializado en el campo de la ciencia predictiva. Construimos y desplegamos sistemas de IA avanzados que combinan de manera elegante la inteligencia humana con el poder computacional de la inteligencia artificial, permitiendo a nuestros clientes alcanzar un rendimiento sin paralelo.