Caso anónimo. Métricas ilustrativas. Ajustar con datos reales bajo NDA/permiso.
Contexto
Empresa de alimentos con mix de productos de vida útil limitada, demanda estacional y presión por merma. El plan de demanda existía, pero llegaba tarde o desalineado a compra/producción.
Dolor
- Mermas por sobre-cobertura
- Quiebres en campañas y temporadas
- Ajustes de forecast sin trazabilidad
- Escasa separación baseline vs promo
Enfoque
- Forecast con horizonte alineado a lead time de MP/PT.
- Variables externas para campañas y calendario.
- Escenarios baseline / upside / downside con triggers.
- Revisión de outliers antes del cutoff.
- Políticas de cobertura cortas en short-life + priorización FEFO operativa.
Resultados ilustrativos
| Indicador | Dirección | Orden de magnitud |
|---|---|---|
| Merma por vencimiento | Baja | −8% a −20% |
| OTIF interno a despacho | Mejora | +3 a +7 pts |
| Rework de plan semanal | Baja | menos ciclos de emergencia |
| Claridad de ownership | Mejora | forecast oficial por ciclo |
Aprendizajes
- En perecederos, equivocarse rápido y corregir supera a coberturas largas “seguras”.
- Los escenarios evitaron comprar todo el upside el día 1.
- La trazabilidad de ajustes bajó la política de culpas en la reunión.
Cómo lo aborda Opticks AI
Opticks AI habilita forecast como proceso con variables, escenarios y puente a decisiones de abastecimiento — crítico en categorías con frescura y estacionalidad.
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