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Proyectos Farol · Industria

Planificación de producción y logística con IA

Pedidos, stock y capacidad en un solo plan, con escenarios antes de decidir.

Problema

Planificación manual entre hojas de cálculo y sistemas desconectados. Poca visibilidad de extremo a extremo. Difícil simular escenarios y reaccionar a los cambios.

Solución

Pipeline de datos unificado (pedidos, stock, capacidad, SLA, costes). Motor de IA que sugiere ajustes de producción y logística. Interfaz de simulación what-if integrada con ERP/WMS/TMS.

KPI

  • Reducción del exceso de stock y de roturas de stock
  • Mejora del OTIF
  • Tiempo dedicado a la planificación manual
  • Previsibilidad operativa

Cómo se mide

Cada KPI con línea de base y objetivo.

Las cifras de este proyecto salen de tus datos. Medimos la línea de base en el encuadre, acordamos contigo el objetivo antes de construir y, en producción, medimos los mismos KPI de la misma forma.

  1. 01Línea de baseMedida en el encuadre, con los datos del proceso tal como funciona hoy.
  2. 02ObjetivoAcordado con el responsable del caso antes de construir, a partir de la línea de base.
  3. 03En producciónLos mismos KPI, medidos de la misma forma, comparados con la línea de base.
Reducción del exceso de stock y de roturas de stock
Días de cobertura por encima del máximo y roturas de stock por artículo, a partir del ERP y del WMS.
Mejora del OTIF
Pedidos entregados en la fecha y la cantidad pedidas, divididos por el total, según los albaranes de expedición.
Tiempo dedicado a la planificación manual
Horas del equipo de planificación por ciclo de plan, medidas antes y después.
Previsibilidad operativa
Desviación entre el plan aprobado y el ejecutado, por línea y por semana.

Antes de empezar

Requisitos previos y riesgos.

Requisitos previos

  • Acceso de lectura al ERP, al WMS y al TMS, con pedidos, stock, capacidades y costes.
  • Reglas de planificación explícitas (prioridades, tiempos de cambio, restricciones), validadas por quien planifica.
  • Un planificador como responsable del caso, para comparar las sugerencias con el plan manual en el piloto.

Riesgos y cómo los tratamos

  • Datos maestros incoherentes

    Tiempos de ciclo, capacidades y listas de materiales desactualizados dan planes erróneos. La calidad de los datos maestros se evalúa en el encuadre, antes de construir.

  • Sugerencias que nadie usa

    El planificador aprueba o rechaza cada sugerencia y el motivo queda registrado. Ese registro es el que muestra si el motor acierta.

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