Costos que nadie termina de conocer
Con materias primas que cambian de precio seguido, es difícil saber el costo real y el margen de cada producto.
Industrias · Industria y manufactura
Datos e IA para la industria: producción, costos y ventas en un solo lugar.
Integramos ventas, producción, compras y stock para que sepas cuánto te cuesta cada producto, qué producir y qué materias primas comprar antes de que falten.
Los desafíos que vemos
Lo que frena a empresas como la tuya
Planificar la producción a ojo
Sin un pronóstico de ventas, se produce de más lo que no se vende y falta lo que sí.
Materias primas que faltan o sobran
Las compras se deciden con poca anticipación y se mezclan urgencias, sobrestock y capital inmovilizado.
La planta y la oficina, desconectadas
La producción, las mermas y las paradas se registran en planillas o en papel y no llegan a tiempo a quienes deciden.
¿Qué tan listos están tus datos? Hacé la autoevaluación de 2 minutos
Qué construimos
Soluciones pensadas para tu negocio
Costo y margen por producto
Un modelo que combina recetas, consumos y precios de compra para calcular el costo y el margen de cada producto y cliente.
Pronóstico para planificar la producción
Anticipamos la demanda por producto para planificar qué producir y cuándo.
Ver el tablero de ejemploCompras y stock de materias primas
Necesidades de compra según el plan de producción, el stock y los tiempos de entrega de cada proveedor.
Tablero de planta
Producción, eficiencia, mermas y paradas por línea y por turno, cargadas de forma simple y actualizadas todos los días.
Indicadores
Lo que medimos
Definimos con tu equipo los indicadores clave y los calculamos todos los días con las mismas reglas.
- Costo y margen por producto y cliente
- Cumplimiento del plan de producción
- Eficiencia por línea y turno
- Mermas y desperdicios
- Paradas y sus causas
- Stock de materias primas y producto terminado
- Precisión del pronóstico
- Días de cobertura de insumos
- Entregas a tiempo
Pronóstico de demanda · Depósito central
Datos ficticios
- Horizonte: 8 semanas
- Categoría: Todas
- Depósito: Central
- Precisión del pronóstico
- 92,4% ▲ 6,1 pp vs. método anterior
- Demanda prevista (8 sem.)
- 231.600 u. ▲ 12,5% vs. últimas 8 sem.
- Productos con riesgo de quiebre
- 37 ▼ 12 vs. semana anterior
- Sobrestock estimado
- $ 2,3 M ▼ 18% vs. trimestre anterior
Ventas semanales y pronóstico
Miles de unidades
- Real
- Pronóstico
- Rango probable
18
22
26
30
34
Pronóstico
30,5 mil
Ver datos
| Semana | Real (miles) | Pronóstico (miles) | Rango probable |
|---|---|---|---|
| Semana 1 | 21,2 | — | — |
| Semana 2 | 22,0 | — | — |
| Semana 3 | 21,6 | — | — |
| Semana 4 | 23,1 | — | — |
| Semana 5 | 22,8 | — | — |
| Semana 6 | 24,0 | — | — |
| Semana 7 | 23,5 | — | — |
| Semana 8 | 22,9 | — | — |
| Semana 9 | 24,6 | — | — |
| Semana 10 | 25,1 | — | — |
| Semana 11 | 24,3 | — | — |
| Semana 12 | 25,8 | — | — |
| Semana 13 | 26,2 | — | — |
| Semana 14 | 25,5 | — | — |
| Semana 15 | 26,9 | — | — |
| Semana 16 | 27,4 | — | — |
| Semana 17 | — | 27,9 | 27,1 a 28,7 |
| Semana 18 | — | 28,3 | 27,2 a 29,4 |
| Semana 19 | — | 27,6 | 26,3 a 28,9 |
| Semana 20 | — | 29,0 | 27,4 a 30,6 |
| Semana 21 | — | 29,4 | 27,6 a 31,2 |
| Semana 22 | — | 28,8 | 26,8 a 30,8 |
| Semana 23 | — | 30,1 | 27,9 a 32,3 |
| Semana 24 | — | 30,5 | 28,1 a 32,9 |
Gran parte de la planta registra en papel o en planillas, ¿sirve igual?
Sí. Empezamos con lo que hay y proponemos formas simples de cargar los datos (formularios o planillas con reglas), sin cambiar todo de golpe.
¿Necesitamos sensores o un sistema de planta?
No para empezar. Muchos indicadores se calculan con los datos del ERP y los registros de producción. Si más adelante conviene sumar datos automáticos de las máquinas, lo evaluamos.
¿Por dónde empezamos?
Por un diagnóstico de datos: en dos semanas sabés qué fuentes tenés y qué solución conviene hacer primero.
Blog
Para seguir leyendo
-
Cómo se integra un ERP con un agente de IA: arquitectura, pipeline y frecuencia de actualización
Las capas técnicas para conectar SAP, Tango u Odoo con un agente de IA, cada cuánto actualizar los datos y cómo implementarlo en Azure, AWS o Google Cloud.
-
Cómo reducir el quiebre de stock con un pronóstico de demanda
Quedarse sin stock cuesta ventas y clientes; tener de más inmoviliza capital. Cómo medir el quiebre de stock y cómo un pronóstico de demanda ayuda a planificar mejor las compras.
-
Qué es la calidad de datos y cómo medirla en tu empresa
Datos duplicados, incompletos o desactualizados cuestan dinero todos los días. Las seis dimensiones de la calidad de datos y cómo empezar a medirlas sin grandes inversiones.
¿Tenés una empresa industrial? Empecemos por tus datos.
Contanos tu desafío y armamos juntos el primer paso. Sin costo ni compromiso.