Los datos, sus mejores aliados para el futuro

Datos ERP

Augment ajusta y procesa los datos para garantizar el máximo rendimiento de las previsiones. Cientos de algoritmos compiten para ofrecer la máxima precisión.

¿Cómo garantizamos la calidad de las predicciones?

Puesta en marcha

Preprocesamiento de datos

Proceso de preprocesamiento de datos de previsión de ventas
  • Depuración de datos mediante la eliminación de ventas extremas atípicas.

  • Ajuste de datos considerando posibles roturas de inventario. El número de ventas realizadas se tiene en cuenta como si hubiera habido existencias suficientes.

  • Augment selecciona el método de predicción más adecuado en función del análisis de los datos y de su rendimiento.

Análisis de estacionalidad

  • Nuestro núcleo puede identificar estaciones extremas, como la Navidad, o artículos extremadamente estacionales, como los huevos de Pascua.

  • Los cambios globales y acontecimientos como el COVID-19 crean cambios estacionales. Sin embargo, para nosotros nada permanece igual. Nuestro software es capaz de absorber estas situaciones y aprender de ellas.

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Alta estacionalidad
Previsión de fuerte estacionalidad
Estacionalidad moderada
Previsión de estacionalidad moderada

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Baja estacionalidad
Débil previsión de estacionalidad

Identificación de ventas extremas y roturas de stock.

  • El objetivo es identificar las ventas extremas que no es probable que se repitan y evitar que influyan en las previsiones de ventas y los cálculos de inventario.

  • Incluir esas ventas en el algoritmo daría lugar a un inventario costoso e ineficaz.

  • Augment identifica y analiza los periodos en los que no hay existencias disponibles. Estos datos se utilizan para calcular las ventas perdidas cuando un artículo específico está agotado.

Previsión precisa de las ventas

Ajustar las ventas históricas para obtener datos precisos en el pronóstico de ventas.

Planificación predictiva de la demanda

Evaluar las pérdidas en que incurre la empresa por falta de existencias y reponerlas de forma inteligente.

Optimización de las existencias en almacén

Utilice las ventas pasadas para gestionar la disponibilidad futura de productos.

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