Optimizaci�n de inventario: estructura del proyecto

Se realiza un levantamiento exhaustivo del estado actual del inventario. El objetivo es entender de d�nde vienen los datos, en qu� estado est�n, y cu�les son los problemas m�s urgentes. No se toca c�digo ni se construye nada todav�a. Esta fase es puramente de entendimiento y documentaci�n.

• Mapeo de fuentes de datos � Se identifican todos los sistemas que contienen informaci�n de inventario: ERP, planillas, sistemas de punto de venta, almacenes f�sicos. Se documenta qu� datos existen en cada fuente, con qu� frecuencia se actualizan, y qui�n es el responsable de cada uno.
• Auditor�a de calidad � Se eval�a la completitud, consistencia y exactitud de los datos. Se buscan productos duplicados (mismo art�culo con distintos c�digos), descripciones inconsistentes, c�digos obsoletos, y registros hu�rfanos. Se cuantifica el porcentaje de datos confiables vs. datos con problemas.
• An�lisis de movimientos � Se revisan los patrones de movimiento de stock: qu� productos giran r�pido, cu�les est�n estancados, cu�les tienen demanda estacional, y cu�les se est�n quedando sin existencias con frecuencia. Se identifican los SKUs cr�ticos vs. los de baja rotaci�n.
• Definici�n de objetivos � Se establecen m�tricas claras de �xito: reducci�n de stock muerto, disminuci�n de quiebres, mejora en rotaci�n, liberaci�n de capital. Se priorizan los problemas seg�n impacto econ�mico y factibilidad de resoluci�n.

Con la auditor�a completa, se procede a limpiar y unificar el cat�logo de productos. Esta es la fase m�s cr�tica porque todo lo que viene despu�s depende de que los datos sean correctos. Un cat�logo sucio genera pron�sticos err�neos, alertas falsas y decisiones incorrectas.

• Consolidaci�n de duplicados � Se identifican todos los casos donde el mismo producto aparece con distintos c�digos o descripciones. Se define un c�digo can�nico �nico para cada art�culo. Se mapean los c�digos legacy al nuevo est�ndar para mantener trazabilidad hist�rica.
• Estandarizaci�n de descripciones � Se normalizan las descripciones de productos: formato uniforme, sin abreviaturas inconsistentes, con unidades de medida correctas. Se crean categor�as y subcategor�as estandarizadas para facilitar el an�lisis posterior.
• Eliminaci�n de registros obsoletos � Se remueven productos que ya no se fabrican, que fueron discontinuados, o que nunca tuvieron movimiento. Se archivan (no se borran) para mantener el historial. Se marca cada registro con su estado: activo, inactivo, obsoleto.
• Creaci�n del modelo de datos � Se dise�a la estructura relacional del cat�logo: tabla maestra de productos, tabla de variantes, tabla de categor�as, tabla de proveedores. Se definen claves primarias, for�neas y reglas de integridad referencial.

Con el cat�logo limpio, se conectan las distintas fuentes de datos para crear una vista unificada. El objetivo es que cada venta se vincule autom�ticamente con el movimiento de stock correspondiente, en tiempo real o con la mayor frecuencia posible.

• Conexi�n a fuentes � Se establecen las conexiones t�cnicas con cada sistema: APIs del ERP, exportaciones de base de datos, conectores de punto de venta. Se definen frecuencias de actualizaci�n: en tiempo real, diaria, semanal, seg�n la disponibilidad t�cnica de cada fuente.
• Transformaci�n y limpieza ETL � Se construyen los procesos de extracci�n, transformaci�n y carga. Cada registro se limpia, se valida contra el cat�logo maestro, se le asigna una marca de tiempo y se carga en el repositorio central. Se implementan reglas de validaci�n que rechazan registros con errores cr�ticos.
• Vinculaci�n ventas-stock � Se crea la l�gica que conecta cada factura o venta con el movimiento de almac�n correspondiente. Esto permite saber, SKU por SKU, cu�nto se vendi�, cu�nto se recepcion�, cu�nto se despach�, y cu�l es el saldo real en cada momento.
• Validaci�n de integridad � Se ejecutan pruebas de cruzamiento: los totales de ventas del ERP coinciden con los movimientos de stock del almac�n. Se identifican y documentan las discrepancias. Se ajusta la l�gica hasta lograr consistencia superior al 99%.

Con datos integrados y limpios, se construyen los modelos que generan valor: clasificaci�n de productos, pron�stico de demanda y c�lculo de puntos de reorden. Esta es la fase donde los datos se convierten en decisiones.

• Clasificaci�n ABC/XYZ � Se clasifican todos los productos seg�n su contribuci�n a los ingresos (ABC) y la previsibilidad de su demanda (XYZ). Los productos A son los que m�s facturan y merecen atenci�n prioritaria. Los X tienen demanda estable y son ideales para automatizar compras. Se genera una matriz cruzada ABC�XYZ que define la estrategia de stock para cada segmento.
• Pron�stico de demanda � Se entrenan modelos estad�sticos y de machine learning para predecir la demanda futura de cada SKU. Se prueban m�ltiples algoritmos (ARIMA, Prophet, XGBoost, LightGBM) y se selecciona el que mejor se ajuste a cada categor�a de producto. Se validan los modelos con holdout temporal para evitar overfitting.
• C�lculo de puntos de reorden � Con la demanda pronosticada y los tiempos de entrega de cada proveedor, se calcula el stock de seguridad y el punto de reorden �ptimo para cada SKU. Se consideran: variabilidad de la demanda, lead time del proveedor, costo de quiebre vs. costo de almacenamiento, y servicio deseado (nivel de fill rate).
• Optimizaci�n de inventario � Se ejecutan simulaciones de Monte Carlo para determinar el nivel de stock que minimiza el costo total (almacenamiento + quiebres + obsolescencia) manteniendo el nivel de servicio objetivo. Se generan recomendaciones de compra: qu�, cu�nto y cu�ndo pedir a cada proveedor.

Los modelos se traducen en herramientas que el equipo de operaciones puede usar todos los d�as. Se construyen dashboards, se configuran alertas y se automatizan los reportes. El objetivo es que la optimizaci�n no dependa de un analista, sino que est� integrada en la operaci�n.

• Dashboard de control � Se dise�a e implementa un panel de control interactivo que muestra en tiempo real: rotaci�n de inventario por categor�a, d�as de stock disponible, tasa de quiebres, capital inmovilizado, y tendencia de los �ltimos 12 meses. El dashboard se actualiza autom�ticamente con cada carga de datos.
• Sistema de alertas � Se configuran notificaciones autom�ticas que se disparan cuando: un SKU cr�tico cae por debajo del stock de seguridad, un producto de alta rotaci�n tiene menos de X d�as de cobertura, o un producto de baja rotaci�n lleva m�s de Y d�as sin moverse. Las alertas se env�an por email, WhatsApp o integraci�n con el sistema de compras.
• Reportes autom�ticos � Se generan reportes peri�dicos (diarios, semanales, mensuales) que resumen el estado del inventario: ranking de productos por rotaci�n, alertas activas, recomendaciones de compra pendientes, evoluci�n de m�tricas clave. Los reportes se env�an autom�ticamente a los responsables.
• Capacitaci�n del equipo � Se realizan sesiones de capacitaci�n con el equipo de compras, almac�n y gerencia para que entiendan las m�tricas, sepan interpretar las alertas, y puedan tomar decisiones basadas en los datos. Se documentan los procedimientos operativos est�ndar (SOPs) para cada proceso.

Despu�s de la implementaci�n, se establece un ciclo de revisi�n mensual para evaluar el desempe�o de los modelos, ajustar par�metros, incorporar nuevos datos, y escalar la soluci�n a nuevas categor�as o almacenes. Los modelos se reentrenan peri�dicamente para mantener su precisi�n.

• Reentrenamiento de modelos � Cada mes se incorporan los datos nuevos al hist�rico y se reentrenan los modelos de pron�stico. Se eval�a si la precisi�n se mantiene, mejora o deteriora. Si alg�n modelo pierde exactitud, se investiga la causa (cambio de demanda, interrupci�n de proveedor, estacionalidad no capturada) y se ajusta.
• Ajuste de par�metros � Se revisan y ajustan los puntos de reorden, el stock de seguridad, y los niveles de servicio seg�n el desempe�o observado. Si la tasa de quiebres sube, se aumenta el stock de seguridad. Si el capital inmovilizado crece sin justificaci�n, se ajustan los par�metros a la baja.
• Escalamiento � Se extiende la soluci�n a nuevas categor�as de productos, nuevos almacenes, o nuevos mercados. Se replica la metodolog�a con ajustes para las particularidades de cada nueva operaci�n.