Machine Learning y Predicción

El problema

Tu empresa reacciona. Siempre reacciona. Se acaba el stock y corres a pedir. Un equipo falla y paras producción. La demanda cambia y te enteras cuando ya has fabricado de más o de menos. Cada decisión operativa se toma mirando el retrovisor, con datos históricos que describen lo que pasó, pero no lo que va a pasar.

Los modelos de previsión que usas hoy, si los tienes, son hojas de Excel con medias móviles y la intuición de alguien que lleva años en el puesto. Funcionan hasta que no funcionan. Y cuando fallan, el coste es inventario parado, clientes insatisfechos o máquinas detenidas.

El problema no es que no tengas datos. Tienes años de histórico en tu ERP. Lo que te falta es un sistema que aprenda de esos datos y te diga qué va a pasar antes de que ocurra.

Nuestra solución

Entrenamos modelos de machine learning con tus propios datos para resolver problemas operativos concretos. No hablamos de IA genérica. Hablamos de modelos que se adaptan a tu negocio, tu estacionalidad, tus patrones.

Cada modelo se despliega en producción con un pipeline de reentrenamiento automático. Cuando llegan datos nuevos, el modelo se actualiza solo. Sin intervención manual. Sin degradación progresiva.

Los casos de uso más frecuentes:

• Previsión de demanda: anticipa pedidos por producto, cliente o región con semanas de antelación
• Detección de anomalías: identifica patrones inusuales en transacciones, consumos o métricas operativas
• Mantenimiento predictivo: predice fallos en equipos antes de que ocurran, reduciendo paradas no planificadas
• Optimización de inventario: calcula el stock óptimo por referencia combinando previsión de demanda y plazos de entrega

Qué incluye

Fase 1: Evaluación de datos e ingeniería de features (Semana 1-3)

• Auditoría de datos disponibles: volumen, calidad, granularidad temporal
• Análisis exploratorio y detección de patrones en datos históricos
• Definición del problema de predicción y métricas de éxito
• Ingeniería de features: creación de variables predictivas a partir de datos crudos
• Evaluación de viabilidad: ¿hay señal suficiente en los datos para predecir?

Fase 2: Desarrollo y validación de modelos (Semana 4-8)

• Entrenamiento de múltiples algoritmos (XGBoost, Prophet, redes neuronales) según el caso
• Validación cruzada temporal: el modelo se prueba con datos que nunca ha visto
• Análisis de importancia de variables: qué factores impulsan las predicciones
• Comparativa de rendimiento vs. métodos actuales (Excel, intuición)
• Selección del modelo final con métricas claras: MAE, RMSE, precisión
• Visualización de predicciones en dashboards interactivos

Fase 3: Despliegue en producción con monitorización (Semana 9-10)

• Containerización del modelo y despliegue en infraestructura cloud o on-premise
• API REST para integración con ERP, dashboards o sistemas de alerta
• Monitorización de rendimiento del modelo en tiempo real (drift detection)
• Sistema de alertas cuando las predicciones superan umbrales críticos
• Dashboard de monitorización para el equipo técnico

Fase 4: Pipeline de reentrenamiento y transferencia (Semana 11-12)

• Pipeline automatizado de reentrenamiento con datos nuevos
• Versionado de modelos con MLflow: trazabilidad completa
• Documentación técnica y de negocio
• Formación del equipo interno para interpretar y actuar sobre las predicciones
• Plan de evolución: nuevos modelos y casos de uso identificados

Resultados probados

En nuestros proyectos de ML:

• Precisión de previsión de demanda superior al 85% a nivel SKU semanal
• Reducción de rotura de stock en un 40% con modelos de inventario óptimo
• Detección de anomalías en transacciones 48 horas antes de impacto operativo
• Modelos en producción que se reentrenan automáticamente sin intervención manual
• ROI positivo en el primer trimestre de operación