The problem this solvesEl problema que resuelve
Most inventory policies are set once and rarely updated. Static policies create systematic misallocation: too much safety stock in stable SKUs, too little in volatile ones. The result is simultaneous excess inventory AND stockouts in the same warehouse.La mayoría de las políticas de inventario se establecen una vez y rara vez se actualizan. Las políticas estáticas crean asignación errónea sistemática: demasiado inventario de seguridad en SKUs estables, muy poco en los volátiles. El resultado es exceso de inventario Y desabastos simultáneamente en el mismo almacén.
AI-driven optimization solves this by continuously recalculating optimal policies based on actual demand variability, actual lead time variability, and target service levels — per SKU, per location, per segment.La optimización con IA resuelve esto recalculando continuamente las políticas óptimas basándose en la variabilidad real de la demanda, la variabilidad real del lead time y los niveles de servicio objetivo — por SKU, por ubicación, por segmento.
How it works — data flowCómo funciona — flujo de datos
Demand HistoryHistorial de demanda
SKU × location, 24+ monthsSKU × ubicación, 24+ meses
Lead Time DataDatos de Lead Time
Actual LT per supplier, variability σLTLT real por proveedor, variabilidad σLT
Service Level TargetsObjetivos de Nivel de Servicio
By segment, e.g. A=99%, B=95%, C=90%Por segmento, p. ej. A=99%, B=95%, C=90%
Optimization ModelModelo de Optimización
SS = z × √(LT·σD² + D̄²·σLT²)SS = z × √(LT·σD² + D̄²·σLT²)
Inventory PolicyPolítica de Inventario
SS, ROP, order qty per SKU/locationSS, punto de reorden, cantidad de pedido por SKU/ubicación
Auto-ReplenishmentReabastecimiento Automático
WMS/ERP executes orders automaticallyWMS/ERP ejecuta órdenes automáticamente
Expected impactImpacto esperado
LowerMenor
Inventory value at the same service levelValor del inventario con el mismo nivel de servicio
From right-sizing safety stock by segmentPor dimensionar correctamente el inventario de seguridad por segmento
HigherMayor
Fill rate in stockout-prone SKUsNivel de surtido (fill rate) en SKUs con riesgo de desabasto
Bias-corrected replenishmentReabastecimiento con sesgo corregido
LessMenos
Dead stock in slow-moving segmentsInventario sin movimiento en segmentos de lento movimiento
ML-driven early detectionDetección temprana por ML
Shown as direction only: there is no universal benchmark — the size of the effect depends on your starting policy, demand and lead-time variability, and data quality. Quantify it against your current policy (step 6 KPIs).Se muestra solo la dirección: no existe un benchmark universal — la magnitud depende de tu política actual, la variabilidad de demanda y lead time, y la calidad de datos. Cuantifícala contra tu política actual (KPIs del paso 6).
AI maturity by industryMadurez de IA por industria
IndustryIndustriaAdoptionAdopciónStatusEstado
Retail / CPGRetail / Consumo masivo
StandardEstándar
E-commerceComercio electrónico
StandardEstándar
Pharma / Life SciFarma / Ciencias de la vida
ProvenProbado
ManufacturingManufactura
ProvenProbado
AutomotiveAutomotriz
GrowingEn crecimiento
B2B / IndustrialB2B / Industrial
GrowingEn crecimiento
Platforms & implementation optionsPlataformas y opciones de implementación
RELEX Solutions
Native AIIA nativa- Frequent ML-based safety stock recalculationRecálculo frecuente del inventario de seguridad con ML
- Multi-echelon optimization across DC/storeOptimización multi-escalón entre CEDIS y tiendas
- Promotions and seasonality impact on policyEfecto de promociones y estacionalidad en la política
- Strong focus on fresh / grocery retailFuerte enfoque en frescos / supermercados
Blue Yonder
Native AIIA nativa- AI replenishment with probabilistic forecastsReabastecimiento con IA basado en pronósticos probabilísticos
- Forecast linked directly to inventory policyPronóstico vinculado directamente a la política de inventario
- Strong in grocery, fashion, retailFuerte en supermercados, moda y retail
- Multi-location allocation optimizationOptimización de la asignación entre ubicaciones
SAP IBP
Native AIIA nativa- Integrated inventory optimization moduleMódulo integrado de optimización de inventario
- Service level vs. cost trade-off simulationSimulación del equilibrio nivel de servicio vs. costo
- Connected to SAP ERP master data nativelyConectado de forma nativa a los datos maestros de SAP ERP
- Multi-echelon and multi-tier supportSoporte multi-escalón y multinivel
o9 Solutions
Native AIIA nativa- Graph-based inventory positioningPosicionamiento de inventario basado en grafos
- Real-time policy updates from demand changesActualización de políticas en tiempo real ante cambios de demanda
- GenAI copilot explains recommendationsCopiloto de IA generativa que explica las recomendaciones
- Strong in CPG and consumer electronicsFuerte en consumo masivo (CPG) y electrónica de consumo
Kinaxis Maestro
Native AIIA nativa- Concurrent planning — policy changes propagate instantlyPlaneación concurrente — los cambios de política se propagan al instante
- Scenario simulation for SL vs. costSimulación de escenarios de nivel de servicio vs. costo
- Multi-echelon inventory optimization (probabilistic MEIO)Optimización de inventario multi-escalón (MEIO probabilístico)
- Strong in automotive and high-techFuerte en automotriz y alta tecnología
Python / OR-Tools
Custom buildDesarrollo a la medida- Full control over optimization formulationControl total de la formulación de optimización
- Multi-period stochastic programmingProgramación estocástica multiperiodo
- Integrate any external data sourceIntegra cualquier fuente de datos externa
- Requires SC + OR expertiseRequiere experiencia en SC e investigación de operaciones
Implementation roadmapHoja de ruta de implementación
1
Segment your SKU portfolio (ABC-XYZ-COV)Segmenta tu portafolio de SKUs (ABC-XYZ-COV)
Classify every SKU by: value (ABC), demand variability (XYZ), and lead time variability (COV). Each segment needs a different policy. A-X-low = tight safety stock. C-Z-high = large buffer.Clasifica cada SKU por: valor (ABC), variabilidad de demanda (XYZ) y variabilidad de lead time (COV). Cada segmento necesita una política diferente. A-X-baja = inventario de seguridad ajustado. C-Z-alta = colchón (buffer) amplio.
2
Clean and validate lead time dataLimpia y valida datos de lead time
Lead time variability is the most underestimated driver of safety stock. Extract actual LT (order date to receipt date) per supplier per SKU, not the ERP standard LT. Measure σLT. Because σLT is multiplied by average demand in the safety stock formula, even small lead-time swings can move safety stock substantially.La variabilidad del lead time es el factor más subestimado del inventario de seguridad. Extrae el LT real (fecha de orden a fecha de recepción) por proveedor por SKU, no el LT estándar del ERP. Mide σLT. Como σLT se multiplica por la demanda promedio en la fórmula del inventario de seguridad, incluso pequeñas variaciones de lead time pueden moverlo de forma importante.
3
Define service level targets by segmentDefine objetivos de nivel de servicio por segmento
Not all SKUs deserve a 99% service level. For example: A SKUs = 98–99%, B SKUs = 94–96%, C SKUs = 88–92%. Differentiated service levels usually free up inventory investment compared with a flat policy — quantify the effect with your own data.No todos los SKUs merecen un nivel de servicio de 99%. Por ejemplo: SKUs A = 98–99%, SKUs B = 94–96%, SKUs C = 88–92%. Los niveles de servicio diferenciados suelen liberar inversión en inventario frente a una política única — cuantifica el efecto con tus propios datos.
4
Build the optimization modelConstruye el modelo de optimización
For each segment: calculate safety stock = z × √(LT·σD² + D̄²·σLT²), the standard formula when demand and lead time vary independently (σD is the per-period standard deviation of demand or forecast error, LT in the same period units). ML upgrade: replace the static σD with ML-predicted forecast-error variability per period, and validate the effect against your current policy before rollout.Para cada segmento: calcula el inventario de seguridad = z × √(LT·σD² + D̄²·σLT²), la fórmula estándar cuando demanda y lead time varían de forma independiente (σD es la desviación estándar por periodo de la demanda o del error de pronóstico; LT en las mismas unidades de periodo). Mejora con ML: reemplaza la σD estática por la variabilidad del error de pronóstico predicha por ML para cada periodo, y valida el efecto contra tu política actual antes de implementarla.
5
Integrate with ERP / WMSIntegra con ERP / WMS
Push updated policies (SS, ROP, order quantity) to ERP or WMS on a defined frequency. Weekly for most SKUs; daily for high-velocity. Define override rules for promotions, new product launches, known supply disruptions.Envía las políticas actualizadas (SS, ROP, cantidad de pedido) al ERP o WMS en una frecuencia definida. Semanal para la mayoría de SKUs; diaria para alta rotación. Define reglas de ajuste manual (override) para promociones, lanzamientos y disrupciones.
6
Monitor fill rate, turns and dead stock weeklyMonitorea semanalmente fill rate, rotación e inventario sin movimiento
Track: fill rate by segment, inventory turns, dead stock %, and safety stock % of total inventory. Alert on any metric that degrades more than 1pp vs. target. Retrain ML models monthly.Monitorea: fill rate por segmento, rotación de inventario, % de inventario sin movimiento y % del inventario total que es inventario de seguridad. Genera una alerta cuando cualquier métrica se degrade más de 1 pp vs. el objetivo. Reentrena los modelos ML cada mes.
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