Resumen del Proyecto

RetailMax, una cadena de retail con 250+ tiendas y más de 50,000 SKUs, enfrentaba pérdidas millonarias por faltantes de stock, sobreinventario y procesos manuales ineficientes en la gestión de inventario. Sus sistemas tradicionales no podían manejar la complejidad y velocidad requerida.

Implementamos una solución integral que combina computer vision para monitoreo automático de estantes, RPA para automatizar procesos de reposición, y algoritmos de machine learning para optimizar niveles de inventario y predecir demanda.

El Desafío

🎯 Problemas Críticos de Inventario

  • Faltantes de stock del 35% causando pérdidas de $3.2M anuales en ventas
  • Sobreinventario de productos de baja rotación inmovilizando capital
  • Conteos manuales semanales consumiendo 2,000+ horas de personal
  • Reposición reactiva sin predicción de demanda estacional
  • Diferencias de inventario del 8% entre sistema y realidad física
  • Falta de visibilidad en tiempo real del estado de cada tienda

Nuestra Solución

💡 Sistema Inteligente de Gestión de Inventario

Desarrollamos una plataforma integral que automatiza completamente la gestión de inventario mediante computer vision, RPA y algoritmos predictivos, eliminando intervención manual y optimizando niveles de stock en tiempo real.

👁️

Computer Vision para Estantes

Cámaras inteligentes que monitoran estantes 24/7, detectan faltantes de productos y verifican cumplimiento de planogramas automáticamente.

🤖

RPA para Reposición

Robots digitales que generan órdenes de compra automáticas, gestionan transferencias entre tiendas y actualizan sistemas ERP.

📊

Predicción de Demanda

Algoritmos de ML que analizan patrones históricos, estacionalidad y tendencias para predecir demanda con 95% de precisión.

📱

Dashboard en Tiempo Real

Interface centralizada que muestra estado de inventario, alertas automáticas y KPIs operacionales para todas las tiendas.

Proceso de Implementación

1

Análisis y Mapeo de Procesos

Auditoría completa de flujos de inventario, identificación de puntos críticos y diseño de arquitectura tecnológica.

3 semanas
2

Instalación de Cámaras IA

Despliegue de 2,500+ cámaras inteligentes en todas las tiendas con sistemas de computer vision integrados.

6 semanas
3

Desarrollo de Algoritmos

Entrenamiento de modelos de ML para predicción de demanda y desarrollo de robots RPA para automatización.

4 semanas
4

Integración y Testing

Integración con sistemas ERP/WMS existentes, pruebas piloto en 10 tiendas y ajuste de parámetros.

3 semanas
5

Rollout Nacional

Despliegue gradual a todas las tiendas, capacitación del personal y activación del sistema completo de gestión automática.

4 semanas

Resultados Obtenidos

La implementación del sistema de gestión automática de inventario revolucionó las operaciones de RetailMax, generando ahorros significativos y mejorando drásticamente la disponibilidad de productos y satisfacción del cliente.

📉
-90%
Reducción Faltantes de Stock

De 35% a 3.5% faltantes promedio

🔄
+25%
Mejora Rotación Inventario

Optimización de niveles de stock por SKU

🎯
98%
Precisión de Inventario

Concordancia sistema vs. realidad física

💰
$2.8M
Aumento Ventas Anuales

Por mayor disponibilidad de productos

⏱️
-85%
Reducción Tiempo Manual

De 2,000 a 300 horas semanales

📈
+40%
Mejora Satisfacción Cliente

Por disponibilidad constante de productos

Stack Tecnológico Utilizado

Python
ML & Automation
OpenCV
Computer Vision
TensorFlow
Deep Learning
UiPath
RPA Platform
Power BI
Analytics
Azure
Cloud Platform
Apache Kafka
Real-time Stream
React
Dashboard UI