Portal de divulgación y software analítico
Plataforma argentina para ingenieros de software, analistas de riesgo de inventario y desarrolladores que utilizan algoritmos matemáticos para la predicción de flujos logísticos y cadenas de suministro. Simulación de escenarios estadísticos complejos y análisis de variabilidad en depósitos de distribución, eliminando por completo servicios de asesoría de inversión financiera o trading de riesgo.
Más de 120 equipos de ingeniería y logística utilizan nuestras simulaciones para reducir la incertidumbre en sus cadenas de suministro. Estos son algunos de los resultados que respaldan nuestro enfoque.
Respuestas técnicas a dudas recurrentes sobre la aplicación de modelos estadísticos en la optimización de inventarios y cadenas de suministro.
Un modelo determinista asigna un único valor esperado a cada variable (por ejemplo, demanda diaria fija), mientras que la simulación de Monte Carlo genera miles de escenarios asignando distribuciones de probabilidad a las variables inciertas. Esto permite cuantificar la probabilidad de rotura de stock o de exceso de inventario, algo que un modelo determinista no puede ofrecer. En depósitos de distribución con alta variabilidad estacional, la simulación estocástica reduce el error de predicción entre un 20 % y un 30 % respecto a métodos deterministas.
La integración requiere extraer series temporales limpias del módulo de inventario del ERP (por ejemplo, movimientos diarios de salida por SKU). El modelo ARIMA se entrena sobre esos datos históricos, validando con ventanas temporales para evitar sobreajuste. Una vez calibrado, el modelo genera predicciones a 30 o 60 días que se reinsertan en el sistema de planificación de reposición. La clave está en la frecuencia de actualización: se recomienda reentrenar cada semana si la demanda es volátil, o cada mes si es estable.
Para inventarios de distribución, las métricas más útiles son el Error Absoluto Medio (MAE) y la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE). El MAE da una idea del error promedio en unidades, mientras que el RMSE penaliza más los errores grandes, relevantes para evitar roturas de stock. También se usa el MAPE (Error Porcentual Absoluto Medio) cuando se comparan productos con volúmenes muy dispares. Ninguna métrica es suficiente por sí sola; se recomienda reportar al menos MAE y RMSE junto con un análisis de residuos.
La fórmula clásica de stock de seguridad asume un lead time constante, pero en la práctica los tiempos de entrega fluctúan. Si se modela el lead time con una distribución normal o log-normal, el stock de seguridad necesario puede aumentar entre un 15 % y un 40 % respecto al cálculo determinista. Un análisis de sensibilidad paramétrica permite identificar qué variables (lead time, demanda, desviación estándar) tienen mayor impacto y ajustar dinámicamente los niveles de inventario según la volatilidad observada en cada período.
Primero, la simulación de Monte Carlo para dimensionar inventarios de seguridad ante demandas inciertas. Segundo, los modelos de series temporales (ARIMA, suavizado exponencial) para prever la demanda estacional y planificar reaprovisionamientos. Tercero, el análisis de sensibilidad paramétrica para identificar qué variables generan mayor riesgo de rotura y ajustar políticas de reposición en tiempo real. Estas tres aplicaciones permiten reducir costos de almacenamiento y mejorar la disponibilidad de productos sin recurrir a métodos heurísticos.