Experimenta la planificación de la demanda de nueva generación con Flowlity e IA

La planificación de nuevos productos es compleja porque existe poco —o ningún— historial de ventas.

Flowlity aborda este reto combinando experiencia humana e inteligencia artificial.
La solución permite utilizar productos análogos (sustitutos) o datos de mercado para construir una previsión inicial de demanda para un nuevo artículo. Además, Flowlity puede generar previsiones incluso para referencias con muy poco histórico gracias a algoritmos inteligentes capaces de detectar tendencias a partir de información parcial.

En la práctica, el planificador puede ajustar manualmente las hipótesis iniciales de demanda de un nuevo producto en Flowlity (por ejemplo, basándose en el lanzamiento de un artículo similar). A continuación, la IA refina estas previsiones automáticamente en cuanto llegan las primeras ventas reales.
Este enfoque híbrido garantiza que los lanzamientos de nuevos productos se integren correctamente en el plan de suministro, evitando desabastos durante el lanzamiento y, al mismo tiempo, excesos de inventario cuando el éxito del producto aún es incierto.

Flowlity asegura así una planificación ágil de nuevos productos, muy valorada tanto en retail como en entornos B2B, donde las renovaciones de gama son frecuentes.

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La calidad de los datos históricos es un factor clave para obtener previsiones fiables.
Por ello, Flowlity incorpora un proceso de limpieza de datos previo a la modelización.

Este proceso consiste en identificar y corregir anomalías en el histórico de ventas o consumos. Por ejemplo, detectamos picos atípicos (un aumento excepcional debido a una promoción o a un error de entrada), periodos faltantes o inconsistentes, y los tratamos adecuadamente.

La limpieza incluye varias etapas:

• estandarización de unidades y formatos,
• eliminación o suavizado de valores atípicos,
• imputación de datos faltantes cuando sea necesario.

Tal como describen las mejores prácticas de calidad de datos, se trata de “identificar y corregir errores, rellenar valores ausentes y normalizar el formato del dato” antes del análisis.

Para ello, Flowlity utiliza tanto reglas de negocio (por ejemplo, ignorar ventas cero durante un cierre de fábrica) como algoritmos estadísticos: un método puede reemplazar un pico anormal por un valor representativo de la tendencia real.

Además, nuestra IA de previsión de la demanda puede integrar datos externos (tendencias de mercado, meteorología, etc.) y detectar rupturas en el histórico para evitar sesgos en la previsión.

Durante la fase de onboarding, nuestros equipos te ayudan a auditar tu histórico: identificamos contigo los datos poco fiables (por ejemplo, una referencia cuyo código cambió a mitad de año) para ajustarlos o excluirlos.

Esta fase garantiza que el modelo de previsión opere sobre una base sólida.

Por último, como Flowlity es una solución basada en aprendizaje continuo, la limpieza también es continua: el algoritmo aprende nuevos comportamientos y es capaz de descartar futuras anomalías automáticamente.

Tú mantienes siempre el control para validar o ajustar cualquier tratamiento aplicado al histórico.

Sí, Flowlity integra la gestión promocional dentro de sus capacidades de previsión de la demanda.

La solución permite considerar los incrementos de demanda asociados a campañas promocionales o cambios de precio, ajustando previsiones e inventarios en consecuencia.
Puedes introducir los eventos promocionales próximos (rebajas, descuentos, campañas comerciales) para que la IA de Flowlity anticipe el aumento de demanda y genere recomendaciones de aprovisionamiento adaptadas.

Esto permite a los responsables de supply chain, tanto en retail como en distribución B2B, asegurar que los niveles de inventario estén optimizados para atender los picos de ventas promocionales sin generar excedentes posteriores.
Flowlity ayuda a evitar desabastos durante las promociones y, a la vez, a reducir sobrestock después del evento, mejorando la disponibilidad del producto y los niveles de servicio en periodos críticos.

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Si quieres saber cómo Flowlity puede adaptarse a tus dinámicas promocionales, solicita una demo personalizada.

Sí, estos elementos forman parte integral de los datos considerados en la planificación.

Flowlity permite configurar los calendarios de los proveedores, es decir, sus días laborables y no laborables.
Por ejemplo, si un proveedor cierra en agosto o solo realiza entregas de lunes a jueves, el plan de suministro lo tendrá automáticamente en cuenta: no se programarán entregas fuera de esas ventanas.

Esto evita sobrestocks innecesarios o esperas por entregas imposibles.

Asimismo, la solución gestiona las fechas de lanzamiento y fin de vida de los productos. Nuestros algoritmos integran el ciclo de vida del artículo: puedes indicar que un nuevo producto empieza en una fecha concreta (con un posible perfil de ramp-up) o que una referencia quedará obsoleta a partir de una fecha determinada.

Flowlity “supervisa el ciclo de vida del producto (nuevos productos, fin de vida, etc.)” y ajusta previsiones y recomendaciones en consecuencia.

Por ejemplo, cuando se acerca el fin de vida, la herramienta reducirá progresivamente las propuestas de reposición y las detendrá por completo después de la fecha final para evitar excedentes.
Durante un lanzamiento, Flowlity puede usar analogías (productos similares) o datos de mercado para inicializar la previsión, evitando partir de cero.

En resumen, las restricciones de calendario —ya sean de proveedores o del ciclo de vida del producto— están totalmente integradas en Flowlity.
Esto asegura una planificación realista y alineada con las operaciones.

Los clientes de Flowlity obtienen mejoras significativas tanto en precisión de previsión como en optimización de inventario. Saint-Gobain mejoró su precisión de previsión un 15% y aumentó su nivel de servicio del 95,8% al 97,2%. Magotteaux redujo el valor de su inventario un 13% y la cobertura de stock un 22%, mientras disminuyó las roturas un 8%. Los resultados varían según el sector y la madurez de la Supply Chain, pero el retorno suele ser visible en los primeros meses.

Existen muchas soluciones en el mercado que pueden clasificarse por tamaño (grandes grupos vs. PYMES), sector (industria, retail, distribución) y enfoque tecnológico (estadístico vs. IA). Flowlity se posiciona como una solución de IA accesible, pensada para empresas de tamaño medio que buscan rendimiento avanzado sin la complejidad de las herramientas enterprise.

La previsión de la demanda es el proceso de estimar las ventas futuras utilizando datos históricos, tendencias del mercado y otros factores relevantes.
En la gestión de la cadena de suministro, permite a las empresas anticipar la demanda de sus productos para planificar la producción, el aprovisionamiento y los niveles de inventario.

Contar con previsiones precisas ayuda a evitar desabastos y excesos de inventario, mejorando así el nivel de servicio y el control de costos.

Demand forecasting focuses on projecting future sales volumes using data and statistical analysis. It is one component of demand planning.

Demand planning, on the other hand, uses these forecasts as a foundation and involves coordinating with other departments (production, procurement, sales) to build a concrete action plan.

In simple terms: demand forecasting provides the “what” (what might be sold), while demand planning defines the “how” to respond to it.

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La planificación de la demanda es un proceso integral que incluye la previsión de la demanda y el ajuste de los planes para garantizar que la empresa pueda satisfacer dicha demanda.
Implica la colaboración entre los equipos de ventas, marketing y cadena de suministro para alinear las previsiones con la capacidad de producción y las existencias disponibles.

En resumen, la planificación de la demanda tiene como objetivo disponer de los productos adecuados, en las cantidades correctas y en el momento oportuno, satisfaciendo las necesidades del cliente al tiempo que se optimizan los recursos.

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La IA aprende a partir de patrones presentes en el histórico de ventas, la estacionalidad, las promociones y las señales externas para generar previsiones que se adaptan dinámicamente a los cambios en la demanda.

Esto permite a los equipos anticipar la variabilidad con mayor antelación y planificar con más confianza, mejorando tanto la toma de decisiones como el rendimiento global de la cadena de suministro.

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¡Por supuesto! El software de planificación de la demanda con IA para pymes de Flowlity es cloud, rápido de implementar y diseñado para reemplazar la planificación manual en hojas de cálculo. Las pymes obtienen un mejor control de los niveles de stock, evitan el sobrestock y el exceso de inventario, y automatizan las decisiones críticas de reaprovisionamiento — sin necesidad de equipos de data science.

Ya no. Comparados con los sistemas de planificación supply chain tradicionales, los software de planificación de la demanda basados en IA se ofrecen a través de plataformas SaaS en la nube, haciéndolos mucho más accesibles para las pymes. Soluciones como Flowlity reducen el coste total de propiedad automatizando las previsiones, la optimización de inventario y las decisiones de reaprovisionamiento.

Para las pymes, la IA mejora la precisión de las previsiones automatizando lo que normalmente se hace manualmente en hojas de cálculo.

Al combinar el demand sensing, los datos de ventas y los datos en tiempo real, la IA detecta patrones vinculados a la estacionalidad, las promociones y la volatilidad de la demanda que los equipos pequeños no tienen tiempo de analizar. A diferencia de las herramientas tradicionales, la IA aprende continuamente de nueva información y ajusta las previsiones automáticamente, ayudando a las pymes a tomar decisiones más granulares y fiables a pesar de los recursos limitados.