Logística

–23% en costes de transporte con forecasting y optimización de rutas

Sistema predictivo para optimizar rutas de distribución, anticipar demanda y reducir costes operativos en una red de más de 120 rutas diarias.

Logística10 semanasPythonScikit-learnPostgreSQLApache AirflowPower BI

El reto

La planificación de rutas se hacía manualmente cada mañana con hojas de cálculo. Los picos de demanda pillaban al equipo por sorpresa, generando sobre-stocks en unos almacenes y roturas en otros. El coste de transporte crecía un 8% interanual sin que el volumen lo justificase.

La solución

Construimos un pipeline de datos que integra histórico de entregas, tráfico en tiempo real y variables estacionales. Sobre esa base, entrenamos un modelo de forecasting de demanda por zona y un optimizador de rutas que recalcula asignaciones cada noche. El equipo de operaciones recibe un plan diario optimizado que puede ajustar manualmente si lo necesita.

Resultados

23%
Reducción de costes de transporte
35%
Mejora en cumplimiento de entregas
18%
Reducción de sobre-stock

Antes tardábamos 3 horas cada mañana en planificar rutas. Ahora el sistema nos da un plan optimizado antes de que lleguemos a la oficina.

Director de Operaciones

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