Soluciones y resultados · Planificación
Compra con más criterio. Anticipa la demanda.
Usamos TimesFM, un modelo fundacional de series temporales de Google Research, para explorar pronósticos de ventas y apoyar decisiones de reposición.
v2.5
TimesFM, modelo fundacional de series temporales.
Compra con más criterio. Anticipa la demanda.
Tecnología al servicio del resultado
- TimesFM 2.5
- Series de ventas
- Variables comerciales
- Python
- Monitoreo del pronóstico
Resultados objetivo de pilotos propuestos. La métrica, su definición y el período de medición se acuerdan antes de empezar y se validan al cierre.
Solución propuesta
De la predicción a la decisión
Historial por producto o categoría. Contraste con un pronóstico simple. Seguimiento de error, quiebres y sobrestock.
Cómo llegamos
- 01
Historial
Por producto o categoría, con variables comerciales cuando aplique.
- 02
Pronóstico
TimesFM 2.5 con rango de incertidumbre, junto a una línea base simple.
- 03
Decisión
Sugerencias de reposición y monitoreo del error del pronóstico.
Cómo se mide
Validación sobre períodos históricos no usados para ajustar el modelo, con WAPE o MASE según la serie. La precisión se verifica por negocio.
Piloto sugerido
4-6 semanas.
Siguiente paso
Cuéntanos qué necesitas resolver.
Definamos juntos el problema, el valor esperado y una primera entrega útil.
Valor, aceptación y condiciones de pago se acuerdan por etapa.