

La inteligencia artificial que entiende a las ballenas y puede traducir el lenguaje animal

Una nueva tecnología está haciendo posible el reconocimiento facial en animales y las primerastraduccionesdel lenguaje de grandesmamíferoso de lasabejas


¿Qué es la IA? .
Cualquier sistema informático al que se enseña a reproducir comportamientos humanos inteligentes, pudiendo mejorar iterativamente a partir de la información que recopila.
• Chatbots

• Motores de recomendación
• Previsiones demanda
• RPA

• Generación contenidos
• Desarrollo web
• Predicción fuga clientes
• ….
Mitos y realidad.
El conocimiento está tan lejos de la información como de la sabiduría.
• Ofrece inmediatamente resultados mágicos.
• Acabará con puestos de trabajo.
✓ Necesita marco estratégico y enfoque.
✓ Puestos más cualificados para controlar, repara y dirigir a la IA.
• Cuantos más datos mejor
• Sólo es accesible para grandes empresas
✓ Datos inteligentes (calidad, relevantes, enriquecidos…)

✓ Existen soluciones potentes y accesibles.

Cadena de suministro
Proyección de la demanda

Planificación recursos
Gemelos digitales
Optimización
- Producción
- Stock
- Rutas transporte

- Almacenes
Eficiencia operativa
Análisis de datos : patrones y agilidad en diagnósticos..
Flexibilidad
Tomade decisiones
¿QUIÉNES SOMOS? ¿QUÉ NOS HACE DIFERENTES?

VPO[VersiaProcesosOperativos]spinoffy respaldo del Grupo Versia.


Másde6 añosde vidacon equiposconsolidados.
Necesidad de cuestionar losmodelostradicionales.
Especializados en cadenadesuministroyretail.
Apuestafirme porelanálisisylacalidaddeldato.
Nacidos delas operaciones ypresentes en todoel ciclodevidadelosproyectos.
ENFOQUE DE NEGOCIO SIMPLIFICACIÓN INCONFORMISMO






Nuestros pilares

ALGORITMOS PERDICTIVOS
MACHINE LEARNING
DIAGNÓSTICO

ESCENARIOS& PROPUESTAS

DIGITAL TWINS
IMPLANTACIÓN
Esclavos de nuestros sistemas
Sistemas Estables ,maduros, robustos y seguros. Rígidos, poco flexibles…..
La nube o cloud computing Trabajar grandes volúmenes de datos IA , Machine learning….

Equipo de expertos

Aterrizando la IA
Casos de uso que hemos llevado a cabo desde una necesidadde negocio.
Buscando la mejorade la operación, utilizando como palanca para el cambio la analíticaavanzaday la IA.
Aplicados a todos los ámbitos de la cadena de suministro:
- Retail
- Aprovisionamiento
- Transporte
- Flujos logísticos

- Intralogística

PROYECCIÓN DE LA DEMANDA
Modelos predictivos. Para un uso eficiente de los recursos se convierte en esencial , para poder anticipar eventos y acciones.

Tiemporeal
Corto plazo: 1 - 2 días vista
Medioplazo: 1 semanavista
+ Fiable - Tiempo de reacción
Largoplazo: 1 mesvista
Proyección de actividad / Recursos / Alertas
Proyección de actividad a fin de día / semanal / mensual y dato en tiempo real de ventas.
Análisis de situación sobre año anterior o plan general de la organización.
Alarmas de gestión para actuar sobre las excepciones.
Seguimiento de principales KPis (clientes, roturas de stock, llenados, horas trabajadas, gastos de personal…)


Control de productividades entre clústers de tiendas similares, detección de potenciales de mejora.

Caso de uso
Caso de uso .
GESTIÓN LOGÍSTICA

Proyección de actividad / Recursos / Alertas
CLAVES
Definición modelo predictivo , análisis de desviaciones y aprendizaje continuo (machine learning).

Cálculo de previsiones a largo plazo que permitan planificar.
Planificación óptima de carga de plataformas, llenado de centros y recursos de toda la cadena.
Gestión por alertas y variables estandarizadas entre diferentes instalaciones.
Implantación y seguimiento de principales indicadores de servicio
- Rotura
- Faltas
- Stocks

OPTIMIZACIÓN RECURSOS



Gestión y seguimiento
CLAVES
Gestión de los recursos en base a previsiones de demanda proyectada.
Eficiencia en los recursos.
Ajuste de los recursos en los horarios y procesos necesarios.
Búsqueda de objetivos de productividad.
Análisis de la dispersión de productividades..
ALGORTIMOS ANALÍTICA AVANZADA
Algoritmos & Analítica avanzada . El tratamiento de los datos es fundamental como parte de la mejora de operaciones y procesos, ayudando a la toma decisiones más inteligentes, más rápidas y eficientes.
• Control y reorganización de flujos logísticos y diseño de mapas de plataformas.
• Optimización rutas de transporte.

• Análisis stocks, gama y optimización de inventarios.
• Simulación de flujos /procesos/servicios.
• Intralogística optimizaciones: soluciones de preparación , almacenamiento , expedición…
ANÁLISIS DE GRAFOS
Diseño y control flujos logísticos
CLAVES
Identificación y revisión de flujos de logística inversa
Implantación de procesos para el control en cada eslabón de la cadena.
Desarrollo de aplicación web para el seguimiento

Análisis y propuestas de mejora:
• Análisis de grafos
• Alerta de fugas
• Incremento de rotaciones, optimización stock
• Balanceo de cargas entre centros de trabajo

OPTIMIZACIÓN DE RUTAS

Rutas y vehículos
CLAVES P1 P3

Optimización rutas transporte.


Definición origen de suministro óptimo


Gestión eficiente de flota.
Optimización de la gestión y costes de transporte.

Ajustarse a la necesidad
CLAVES
Análisis de la Gama: rotaciones y patrones de comportamiento de las referencias
Selección formatos de servicio óptimo (formatos productivos, servicio al unitario…)


Control de los stocks. Aprovisionamiento inteligente en base a las ventas, garantizando el stock de seguridad.

Reducción de roturas, faltas y sobre stock
Definición de reglas de negocio que permitan ajustar las previsiones de venta .
Clusterización de referencias en base a patrones de comportamiento.
Casos de uso

Caso de uso
SIMULADOR (DIGITAL TWIN)

Simulador Automatismo CLAVES


Simulación del comportamiento de los flujos de la instalación
Elaboración de escenarios
Desarrollo de planes de implantación
Redefinición de criterios y especificaciones
Revisión y transformación de lógicas de funcionamiento
Planes de contingencia
OPTIMIZACIÓN EXPEDICIÓN
Rutero
Asignación óptima de calles CLAVES




Asignación óptima de cliente/ruta calle


Algoritmo de optimización

Balanceo volúmenes por procesos

Reducción de desplazamientos
Maximización de espacios
Asignación óptima de calles
Caso de uso
OPTIMIZACIÓN ALMACÉN



Layout óptimo
CLAVES
Mejora de la productividad diaria( reposición y picking)
Recorridos eficientes por pedido
Ubicación óptima de referencias
KPis de rendimiento y orden de pedido ,
Preparación →eficiencia reposición en punto de venta
Activar la capacidad de cambiar las cosas
El dato como elemento tractor del cambio:
• Clave para diseñar estrategias exitosas.
• Capacidad de transformar la organización desde una mirada objetiva.
• Capaz de alinear los eslabones de toda la cadena de suministro con una mirada global.
Modelos predictivos como herramienta clave para la anticipación de eventos y acciones:
• Toma de decisiones más precisas, más rápidamente y con menos gasto.
• Gestión de recursos en base a demanda.




