Caso de uso: Predicción de demanda de producto perecedero

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El problema


Para la fabricación de un producto, es necesario usar una materia prima que es perecedera y su vida útil es muy limitada. Esta materia prima es costosa de almacenar y también de desechar.

Al ser una materia prima clave para la producción, lo que se suele hacer es comprar en exceso para no parar la planta en ningún caso. Esto genera sobrecostes por el precio de compra, por el desecho de la materia no utilizada y por su almacenamiento.


Hasta ahora, la planificación la realiza un experto usando un software comercial de planificación de demanda muy conocido. Nos comentan que están comprando entre un 20% y un 30% más de lo que calcula el software y el experto ya que es un producto con una alta variabilidad en la demanda

Se tiene un histórico de dos años de datos detallados de consumo de la materia prima, que usamos para el análisis.


Se hace un análisis de qué factores influyen en el consumo de la materia prima, y se obtienen todas las variables internas. También se estudian variables externas como condiciones climatológicas. Se observa potencial para una predicción ajustada.


Prueba de concepto


Como prueba de concepto se presenta un predictor muy básico solo con variables internas y se hace un test con datos antiguos, obteniendo un resultado de precisión superior al 80%.

Tras un análisis de los resultados, se hace una valoración positiva, ya que se observa que las predicciones de demanda son mucho más precisas que las del software de predicción de demanda.


Producto mínimo viable


Para el producto mínimo viable, se añaden variables de predicción de meteorología de la AEMET. También se prueban varios modelos y se elige uno más sofisticado que el usado en la prueba de concepto.

Con la introducción de variables externas y el nuevo modelo de predicción, se obtiene una precisión de predicción del 90%. Además la desviación de predicción máxima no supera el 15%.


Se provee de una interfaz que provee diariamente los datos de predicción de demanda así como gráficos del estado de la demanda y errores de predicción. Durante unos meses el experto en demanda usa el sistema junto con los sistemas de predicción usados hasta ahora. En la misma interfaz da feedback sobre las predicciones, para un análisis posterior.


Cuando terminamos el periodo de prueba, el feedback es muy positivo y solamente hay que hacer unos pequeños ajustes basados en el feedback.


Versión final y resultado


Una vez re-entrenado el modelo y realizados los cambios necesarios, se procede a integrar la app en la intranet de la empresa para que todo el departamento de planificación y logística tenga acceso a ella.

La confianza del equipo en el modelo es muy alta. Tanto que los márgenes de exceso de producto rara vez supera el 10% y se ha reducido notablemente la cantidad de materia prima que hay que desechar.


Obviamente ello supone un ahorro importante en compras, y ahora son más sostenibles, por sacar el máximo provecho de la materia prima adquirida. Desde su implantación no ha habido ningún día en el que haya habido falta de materia prima por un problema de predicción de demanda.


Como siempre, para mantener el secreto industrial, los datos mostrados aquí están alterados y/o anonimizados. Por lo tanto… todo está basado en hechos reales excepto las partes que nos hemos inventado completamente 😉


Si te ha parecido interesante este caso de uso, y crees que podría aplicarse en tu caso, no dudes en agendar una reunión con nosotros.

Diego Hueltes

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