Supermercados
Eficientes
Utilice Machine Learning para sincronizar su forecast con la demanda real, reducir el desperdicio de productos frescos y garantizar disponibilidad.
Máxima Frescura con el Mínimo de Merma
En los supermercados de Latam, cada punto de precisión cuenta
Gestión de Frescos
Capital de Trabajo
Promociones sin Quiebres
Algunos de nuestros resultados en esta industria son:
Nuestros clientes
Tiendas Neto
Tiendas Neto optimiza inventarios y asegura disponibilidad en más de 1.700 tiendas en México, usando IA para una operación ágil y confiable.
Olímpica
Descubre cómo Olímpica optimiza su reposición en supermercados y CEDIS con Celes, usando IA para mejorar pronósticos, inventarios y disponibilidad en Colombia.
Tiendas Ísimo
Ísimo mejora su demand planning y reposición en tiendas hard discount en Colombia, reduciendo quiebres y optimizando inventarios con IA.
¿Cómo ayuda la IA a reducir el desperdicio de alimentos mediante el Forecasting?
La Inteligencia Artificial reduce el desperdicio de alimentos al generar pronósticos de demanda granulares que consideran la vida útil de los productos y los patrones de consumo dinámicos. Mediante el uso de algoritmos de Deep Learning, el sistema identifica con precisión el volumen óptimo de compra para productos perecederos, evitando el exceso de inventario que conduce a la caducidad.
¿Se puede integrar el motor de Forecasting de Celes con mi ERP actual?
Sí, Celes está diseñada bajo una arquitectura SaaS nativa que permite una integración fluida con los principales ERPs del mercado incluso con sistemas propios, datos externos a los sistemas tradicionales. El sistema extrae los datos históricos de ventas e inventarios directamente de tu ERP para alimentar los modelos de IA, devolviendo los sugeridos de compra y distribución de forma automatizada. Esta interconexión elimina los vacíos de información y asegura que el pronóstico colaborativo (CPFR) se convierta en órdenes de compra automatizadas sin necesidad de procesos manuales o hojas de cálculo.
¿Cómo maneja el sistema el indicador OTIF en la planeación de compras?
El sistema optimiza el OTIF (On-Time In-Full) al integrar la variabilidad del desempeño de los proveedores dentro del modelo de planeación de compras a través del análisis de datos, la IA ajusta los parámetros de reabastecimiento basándose en la probabilidad real de que un proveedor cumpla con las fechas y cantidades pactadas. Al sincronizar el forecasting de demanda con los tiempos de entrega reales (Lead Times), el sistema genera órdenes de compra que compensan posibles retrasos, asegurando que el flujo de mercancía sea constante y elevando el nivel de servicio al cliente final sin inflar los inventarios de seguridad.
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