Previsiones hechas con tus datos antes de que aparezca el problema.

Modelos entrenados con el histórico de tu operación para que preveas la demanda, averías, ausencias y costes, con tiempo para decidir.

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Qué hace por ti un modelo predictivo

Un modelo predictivo aprende del histórico de tu operación y estima lo que va a pasar después. La previsión llega a quien decide, en el sistema que ya usa, con la explicación de cada número.

01
Prevé lo que viene
Demanda por producto, consumo de energía, ausencias en consultas o averías de equipos, estimados con días o semanas de antelación.
02
Explica cada previsión
Cada número llega con los factores que más han pesado, para que el equipo entienda por qué el modelo prevé lo que prevé y decida con confianza.
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Aprende de la operación
El modelo se supervisa en producción y se vuelve a entrenar cuando cambia la realidad, para que la precisión no se degrade con el tiempo.

Previsiones en operaciones reales

Cada operación tiene una pregunta sobre el futuro que hoy se responde por intuición.

Industria¿Qué equipo de la línea está más cerca de averiarse?
El modelo lee los sensores y el histórico de mantenimiento y anticipa la avería para que la intervención se programe fuera del turno.
Energía¿Cuánto van a producir nuestros parques mañana, hora a hora?
El modelo prevé la producción de cada parque a partir de la meteorología y del histórico, para que el programa enviado al mercado se acerque más a lo que se va a producir.
Distribución y retail¿Cuánto vamos a vender de cada producto en las próximas cuatro semanas?
El modelo prevé la demanda por producto y por tienda para que los pedidos al proveedor acompañen a las ventas.
Agroalimentario y vino¿Cuánto vamos a cosechar y cuándo estará lista cada parcela?
El modelo cruza el histórico de producción con los datos climáticos para estimar volúmenes y fechas y planificar la vendimia o la cosecha.

Cómo construimos un modelo predictivo

Un plan por fases, diseñado a medida de tu operación.

01
Elegir la decisión
Empezamos por la decisión que va a apoyar la previsión, quién la toma y con cuánta antelación, y solo después por el modelo.
02
Evaluar el histórico
Comprobamos qué datos existen, con qué calidad y desde cuándo. Si no bastan para prever con rigor, te lo decimos antes de avanzar.
03
Entrenar y comparar
El modelo se prueba frente al método que usas hoy, con datos que no ha visto en el entrenamiento, para que sepas cuánto mejora antes de pasar a producción.
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Poner en producción y medir
La previsión llega al ERP, al panel o a la alerta que el equipo ya usa. La precisión se mide cada semana y el modelo se actualiza cuando hace falta.

Con los pies en el suelo

Lo que un modelo predictivo no promete

Un modelo vale lo que vale su histórico. Con pocos datos o datos poco fiables, la primera entrega puede ser ordenar los datos antes de prever.
Una previsión es siempre una probabilidad. Cada número llega con su margen de error y la decisión sigue siendo del equipo.
Lo que nunca ha ocurrido en el histórico no se puede prever. Cuando la realidad cambia, el modelo se revisa y se vuelve a entrenar.

Preguntas frecuentes

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¿Qué es un modelo predictivo?

Es un modelo estadístico o de machine learning que aprende patrones del histórico de datos y estima lo que va a pasar después: cuánto se va a vender, cuándo puede averiarse un equipo o cuántas ausencias habrá mañana.

¿Qué diferencia hay entre un modelo predictivo y un informe?

Un informe muestra lo que ya ha pasado. Un modelo predictivo estima lo que va a pasar, con antelación suficiente para que cambies la decisión.

¿Qué datos hacen falta?

El histórico de lo que quieres prever y de los factores que influyen en ello: ventas, consumos, lecturas de sensores, agendas u órdenes de mantenimiento. En el diagnóstico evaluamos si el histórico basta y te lo decimos si no es así.

¿Dónde se quedan los datos?

En tu infraestructura y en tus cuentas. El modelo se entrena y se ejecuta en tu entorno, con accesos controlados.