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Logística inteligente
Problema
Problema
El 56% de los retailers sufren roturas de stock mensuales y un 30% exceso de inventario (Capgemini, 2023).
El 79% de las empresas del retail aún gestionan la logística de forma reactiva (Capgemini, 2023).
La logística reactiva genera costes ocultos, márgenes erosionados y experiencia negativa.
Qué puede hacer la IA
Qué puede hacer la IA
Algoritmos de ML para previsión de demanda hiperlocalizada.
Sistemas autónomos de planificación y routing dinámico.
IA para simulación de escenarios (digital twins logísticos).
Modelos predictivos de demanda localizados por tienda o zona geográfica.
Optimización de rutas con algoritmos de IA combinando tráfico, clima y volumen.
Gemelos digitales logísticos para simulaciones en tiempo real.
KPI impactados
KPI impactados
OOS (Out-of-Stock)
OOS (Out-of-Stock)
Coste logístico unitario
Coste logístico unitario
Coste logístico por pedido
Coste logístico por pedido
SLA de entrega
SLA de entrega
DOH (Days of Inventory on Hand)
DOH (Days of Inventory on Hand)
Porcentaje de entregas a tiempo
Porcentaje de entregas a tiempo
Reducción de inventario inmovilizado
Reducción de inventario inmovilizado
Ejemplo real
Ejemplo real
Decathlon implementó modelos de IA para anticipar la demanda a nivel de tienda, integrando variables como estacionalidad, eventos deportivos locales y datos meteorológicos. Con ello redujo en más de un 20% las roturas de stock en categorías clave, mejorando los SLA de entrega en ecommerce local.
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