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Anatomía de un caso práctico de optimización de inventario
Este artículo presenta un caso práctico real, que demuestra el valor de la optimización bajo incertidumbre. Enfrentados al clásico dilema entre costes de inventario y nivel de servicio, aplicamos una metodología que combina un gemelo digital, simulación de Montecarlo y un optimizador de caja negra. Los resultados cuantificables incluyen una reducción del 18% en los costes totales de inventario, un aumento de 4.2 puntos en el nivel de servicio y una liberación del 25% del capital inmovilizado.
La insoportable levedad de un CRM… hasta que HubSpot conecta
Los datos son ligeros, transparentes, intangibles, pasan de un sistema a otro sin hacer ruido. En HubSpot, esa “levedad” puede convertirse en fluidez o en caos. Todo depende de lo bien que conectemos sus piezas con nuestro negocio.
El motor de la resiliencia: optimizadores de caja negra para la fábrica inteligente
En nuestro viaje hasta ahora, hemos dado dos pasos gigantescos. Primero, aceptamos que la predicción perfecta es un mito y que la verdadera meta es la resiliencia. Segundo, aprendimos a modelar la incertidumbre, usando la Simulación de Monte Carlo para crear un mapa detallado de miles, o incluso millones, de futuros posibles para nuestra fábrica.
Ahora nos encontramos ante un mapa increíblemente rico, pero también abrumador. Tenemos un millón de resultados posibles para cada decisión que tomemos. La pregunta es obvia: ¿cómo elegimos la mejor?
De píxeles a la acción: cómo desarrollamos el cerebro de un rover autónomo con visión artificial embebida
Nuestro equipo se enfrentó al reto de desarrollar el cerebro completo para un rover autónomo, un sistema que requería percepción visual y toma de decisiones en tiempo real sobre hardware de bajo consumo. Este caso de estudio es una inmersión técnica en nuestro proceso: desde la implementación del modelo de segmentación Mask R-CNN para una identificación precisa de objetos, hasta la aceleración del rendimiento en una Raspberry Pi mediante una aceleradora Coral TPU. Descubre cómo superamos los desafíos de optimización y cuantización de modelos en TensorFlow para entregar una solución de Edge AI robusta y eficiente para la automatización inteligente.
Más allá de la predicción: cómo modelar la incertidumbre y tomar decisiones robustas
Deja de buscar una única respuesta y empieza a prepararte para miles de futuros posibles.
En nuestro anterior artículo, La Trampa del Forecast Perfecto, nos planteamos una nueva pregunta: «¿Cuál es la mejor decisión que puedo tomar hoy, sabiendo que pueden ocurrir miles de escenarios diferentes mañana?»
Fantástico. Pero, ¿cómo empezamos a responder a eso? Suena abstracto, casi filosófico. La respuesta es que el primer paso consiste en tratar la incertidumbre no como un enemigo al que temer, sino como una variable que podemos describir, medir y, en definitiva, modelar.
La trampa del forecast perfecto: por qué tu predicción siempre falla y el machine learning no es la solución que esperabas
Deja de perseguir una bola de cristal y empieza a construir una operación industrial a prueba de futuro.
Es lunes, 8 de la mañana. Revisas tu dashboard. El OEE está en verde, el plan de producción de la semana está cerrado y el flamante modelo de machine learning que habéis implementado predice una demanda estable. Por fin, piensas, todo está bajo control.
A las 10:15, suena el teléfono. Tu proveedor principal de un componente crítico en Francia acaba de sufrir un retraso. La producción se detendrá en 48 horas. De repente, el forecast perfecto de hace dos horas no sirve absolutamente para nada.
5 verdades (pero que muy) verdaderas sobre la IA
No hace falta repetir el mantra de que la IA está en todas partes. De hecho henos aquí, escribiendo sobre ella (o a lo mejor es ella misma autobiografiándose, quién sabe). El caso es que tampoco tenemos por qué tomárnosla tan en serio…
Integración de expedientes administrativos con iDocCar
Integrar iDocCar con el sistema de gestión de tu concesionario Toyota es clave para optimizar la administración de expedientes. Esta integración permite automatizar procesos, reducir errores y agilizar la operativa sin duplicar tareas manuales. Descubre cómo una solución conectada mejora la eficiencia y el cumplimiento de los requisitos de Toyota.
JSON Schema y su papel en la digitalización de documentos
En el ámbito industrial, todos los procesos de fabricación e items se encuentran documentados. En este blog presentamos los beneficios que tiene el uso del estándar JSON Schema y la potencia de esta tecnología integrándose con la librería Formly para visualizar y gestionar paperless y evitar grandes volúmenes físicos de papel.
Usando modelos LLM para tareas de precisión
Los modelos de lenguaje avanzado (LLMs), como Gemini, están revolucionando tareas empresariales específicas, como la extracción de datos de facturas. A diferencia de los métodos tradicionales basados en plantillas, estos modelos comprenden el contenido de cualquier formato y extraen información clave con precisión.
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Anatomía de un caso práctico de optimización de inventario
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Más allá de la predicción: cómo modelar la incertidumbre y tomar decisiones robustas
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En nuestro anterior artículo, La Trampa del Forecast Perfecto, nos planteamos una nueva pregunta: «¿Cuál es la mejor decisión que puedo tomar hoy, sabiendo que pueden ocurrir miles de escenarios diferentes mañana?»
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