Planificación de aprovisionamiento con IA: qué vender, cuánto comprar y cuándo entregar

Comprar demasiado inmoviliza dinero en el almacén. Comprar poco deja pedidos sin servir y clientes esperando. Entre esos dos extremos se mueve cada día el equipo de compras de cualquier empresa que fabrica o distribuye producto, casi siempre con herramientas que se han quedado pequeñas para la cantidad de referencias, proveedores y canales que tiene que coordinar.

La planificación de aprovisionamiento con inteligencia artificial ayuda a tomar esas decisiones con datos. Cruza el histórico de ventas, el stock, los plazos de los proveedores y los pedidos abiertos para anticipar la demanda, proponer qué comprar y calcular cuándo podrá llegar cada pedido al cliente.

En este artículo te explicamos en qué consiste, qué aporta la IA en cada paso y cómo lo hemos aplicado en un proyecto real con ramonsoler, fabricante de grifería para baño.

Qué es la planificación de aprovisionamiento

La planificación de aprovisionamiento es el proceso que decide qué materiales o productos hay que comprar, en qué cantidad y en qué momento, para atender la demanda sin acumular stock de más. Abarca desde la previsión de ventas hasta la emisión de los pedidos a proveedor, pasando por el control del inventario y de los plazos de entrega.

En la práctica, se resume en tres preguntas que el equipo tiene que responder una y otra vez:

• Qué se va a vender, y en qué cantidad, artículo por artículo.
• Cuánto hay que comprar, a qué proveedor y cuándo hay que lanzar el pedido.
• Cuándo llegará el pedido al cliente final, para poder comprometer una fecha realista.

Cada respuesta depende de la anterior. Si la previsión de venta falla, la compra se descuadra, y si la compra se descuadra, la fecha que se da al cliente deja de ser fiable.

Por qué se queda corta la planificación tradicional

Muchas empresas siguen planificando sus compras con medias aritméticas de las ventas pasadas y con la experiencia del equipo. El sistema aguanta mientras el catálogo es pequeño y la demanda estable, pero empieza a fallar cuando entran en juego la estacionalidad, los productos nuevos, las campañas comerciales o los proveedores con plazos largos.

Los síntomas suelen repetirse de una empresa a otra:

• La información de compras, ventas e inventario vive en sitios distintos y nadie tiene una visión conjunta.
• Comercial lanza una campaña y Logística se entera cuando los pedidos ya están entrando.
• Cuando un cliente pregunta cuándo recibirá su pedido, la respuesta depende de quién la conteste.
• Cada artículo nuevo arranca sin histórico, así que su previsión se hace a ojo.

El resultado es una mezcla de roturas de stock en unas referencias y exceso de inventario en otras, con un equipo de compras dedicado a apagar fuegos en lugar de planificar.

Cómo ayuda la inteligencia artificial en cada fase

La inteligencia artificial encaja de forma distinta en cada una de las tres preguntas. Estas son las piezas que suelen formar un sistema de planificación de aprovisionamiento completo.

Previsión de demanda artículo a artículo

Los modelos de predicción analizan el histórico de ventas de cada artículo y detectan patrones que una media no recoge, como la estacionalidad, las tendencias o el efecto de campañas anteriores. Sobre esa base se añaden reglas de negocio que conoce la empresa y que el modelo no puede deducir por sí solo, por ejemplo que un artículo nuevo sustituye a otro que se descataloga o que dos referencias se comportan de forma parecida.

Esa combinación de algoritmo y criterio del equipo es lo que hace útil la previsión en el día a día. El modelo aporta precisión y el equipo mantiene el control sobre los casos que solo conoce quien trabaja el producto.

Sugerencia de compra y planificación de necesidades

Con la previsión de venta resuelta, el sistema calcula qué hay que comprar. Tiene en cuenta los niveles de stock, el plazo de entrega de cada proveedor, los pedidos de compra y de venta abiertos y, cuando el producto se fabrica a partir de componentes, su lista de materiales (BOM).

El resultado es una propuesta de compra por artículo y proveedor con su fecha recomendada. El equipo de compras la revisa, la ajusta si hace falta y la convierte en pedido. Esa sugerencia se reparte después semana a semana para planificar las necesidades con antelación.

Fecha de entrega con el cálculo del ATP

El ATP (Available to Promise, o disponible para prometer) es la cantidad de producto que se puede comprometer con un cliente en una fecha concreta, teniendo en cuenta el stock disponible, lo que ya está reservado y lo que va a entrar. Con ese cálculo, la empresa puede dar al cliente una fecha estimada de entrega que sale de los datos del momento.

Para que funcione, el cálculo tiene que estar conectado con el ERP de la empresa, que es donde viven los pedidos, las reservas y el inventario real.

Una torre de control para ver compras, ventas e inventario juntos

Las previsiones y las propuestas de compra ganan mucho valor cuando el equipo puede consultarlas en un mismo sitio junto al resto de indicadores. Por eso estos proyectos suelen incluir una torre de control, un cuadro de mando que reúne compras, ventas e inventario y da seguimiento a la calidad de servicio, la clasificación ABC de los artículos o la relación entre stock y facturación.

Una torre de control bien planteada también sirve para simular. Con ella se puede ver cómo cambiaría el stock necesario si la empresa quiere subir su nivel de servicio, o qué efecto tendría una campaña comercial sobre las compras de las próximas semanas.

Caso real: el Planificador de Aprovisionamiento de ramonsoler

ramonsoler diseña y fabrica grifería, duchas e hidroterapia para baño y cocina desde 1890. Con presencia en más de 40 países y un catálogo de más de 3.000 referencias, decidir qué comprar y cuándo exige mucha precisión. Para dar el siguiente paso, la compañía quería reunir compras, inventario y ventas en una misma vista y conectar la planificación con las campañas comerciales y con la fecha de servicio al cliente.

En LISDATA desarrollamos para ramonsoler un Planificador de Aprovisionamiento que responde a las tres preguntas del proceso. Lo forman tres desarrollos conectados entre sí:

• Una torre de control en Power BI, construida sobre nuestra plataforma Purchases, con compras, ventas, inventario, clasificación ABC, calidad de servicio, stock frente a facturación, un simulador de nivel de servicio y las previsiones y sugerencias de compra.
• Un cálculo del ATP integrado con SAP, que da la fecha estimada de entrega al cliente final.
• Una aplicación web desde la que el equipo configura artículos sustitutivos, comparativos o de nueva creación, simula campañas de marketing y edita la planificación de compra.

La previsión de venta combina el motor de predicción propio de LISDATA con las reglas de negocio de ramonsoler. A partir de ella, el sistema genera una propuesta única por artículo y proveedor con su fecha recomendada y la desglosa semana a semana para planificar las necesidades.

Por debajo, la plataforma trabaja sobre Azure Synapse, Data Lake y Databricks, con una aplicación desarrollada en React y FastAPI sobre PostgreSQL.

Con el planificador en marcha, ramonsoler cuenta con una planificación más precisa, una operativa más ágil y menos costes de aprovisionamiento. Sus clientes reciben una fecha de entrega estimada con datos.

Qué necesita tu empresa para ponerlo en marcha

Para empezar sirven los datos que tu empresa ya maneja en el día a día, como el histórico de ventas o la información de proveedores que vive en el ERP. A partir de ahí, en LISDATA nos ocupamos del resto.

Acompañamos el proyecto de principio a fin, desde el análisis inicial de tus datos y procesos hasta el desarrollo, la puesta en marcha y la mejora continua. Contamos con un motor de predicción propio y con desarrollos in-house, de modo que cada proyecto arranca sobre una base probada y se adapta a las reglas de negocio de cada cliente. El planificador crece por fases, empezando por la previsión de demanda y la torre de control, y se integra con el ERP que ya utilizas.

Sobre LISDATA (antes LIS Data Solutions)

Somos LISDATA, tu partner tecnológico en proyectos de IA y datos. Trabajamos mano a mano con organizaciones que buscan optimizar su operativa y su toma de decisiones mediante un enfoque realista y práctico, orientado a mejorar la eficiencia, aumentar la productividad y reducir costes.

Para garantizar los mejores resultados, nuestro equipo técnico se vuelca en comprender las necesidades reales del negocio. Por eso, acompañamos a las organizaciones en todas las fases del proceso, desde el análisis inicial y la definición de la propuesta hasta su desarrollo, puesta en marcha y mejora continua.

Nacimos en 2013 y hoy sumamos cuatro sedes en España y Alemania, con equipo en Santa Cruz de Bezana, Igollo de Camargo, Vitoria-Gasteiz y Hamburgo. Nuestra trayectoria y crecimiento sostenido en el tiempo responden al compromiso, la especialización y la cercanía con los que abordamos cada proyecto.

Ofrecemos consultoría y desarrollo en:
– Inteligencia Artificial (IA)
– Agentes de IA
– Business Intelligence
– Gobierno del Dato (Data Governance)
– Estrategia de Datos
– Transformación Digital
– Formación en Datos e IA para Empresas
– Descubrimiento y Adopción de IA y Datos

¿Te podemos ayudar? Hablemos.

Preguntas frecuentes sobre planificación de aprovisionamiento

Estas son algunas de las dudas que más se repiten cuando una empresa se plantea mejorar su aprovisionamiento:

¿Qué diferencia hay entre aprovisionamiento y compras?

Las compras son la parte operativa, la emisión y el seguimiento de pedidos a proveedor. El aprovisionamiento es más amplio e incluye la previsión de la demanda, la gestión del stock y la planificación de cuándo y cuánto comprar.

¿Qué es el ATP en logística?

Es la cantidad de producto disponible para comprometer con un cliente en una fecha concreta. Se calcula a partir del stock, las reservas y las entradas previstas, y sirve para dar fechas de entrega realistas.

¿La inteligencia artificial sustituye al equipo de compras?

La inteligencia artificial lo apoya. El sistema propone y el equipo decide, revisa las sugerencias y aporta el conocimiento del negocio que los datos no recogen.

¿Se puede integrar con SAP u otros ERP?

Sí. La conexión con el ERP es lo que hace posible trabajar con pedidos y stock reales. En el caso de ramonsoler, el cálculo del ATP está integrado con SAP.

Planificar el aprovisionamiento con datos ayuda a anticiparse a la demanda, comprar con más criterio y comprometer con el cliente fechas que se cumplen. En LISDATA llevamos desde 2013 acompañando a empresas en proyectos de datos e inteligencia artificial, desde el análisis inicial hasta el desarrollo y la puesta en marcha. Si quieres saber cómo aplicarlo en tu empresa, ¡cuéntanos tu caso!