Cómo se calcula lo que StockAI te dice que pidas.

Sin cajas negras: los modelos compiten sobre tu propio historial, gana el que menos te cuesta equivocarse, el plazo de tu proveedor se aprende de tus recepciones y la regla del semáforo se puede hacer a mano. Esta página lo cuenta en lenguaje llano.

De tu archivo a la cantidad sugerida

1. Se revisa tu archivo
Antes de entrenar se mira cada producto: fechas que faltan, valores atípicos, historial insuficiente. Si el archivo daría un pronóstico equivocado, no corre hasta que elijas cómo corregirlo.
2. Cada producto se clasifica por cómo se vende
Estable, estacional, intermitente o volátil. Con eso se elige qué modelos compiten: no se entrena uno que tú no hayas activado, ni uno que no encaje con el patrón.
3. Los modelos compiten sobre tu historial
Hasta nueve modelos: LightGBM, XGBoost, ARIMA, SARIMAX, Prophet, ETS, Croston, una red neuronal LSTM y un modelo global que aprende de todo tu catálogo. A cada uno se le esconde un tramo del final de tu historial y se le pide pronosticarlo, en varios cortes.
4. Gana el que menos cuesta equivocarse
El ganador se elige con un costo en el que quedarse sin producto pesa tres veces más que sobrar. Y tiene que superar a dos pronósticos ingenuos (repetir el último valor y repetir la temporada anterior).
5. El ganador se vuelve a entrenar con todo
Se reentrena con el historial completo, incluidas tus últimas semanas, y proyecta la demanda con un rango probable alrededor.
6. Se cruza con tus existencias y tu proveedor
La demanda pronosticada, las existencias, lo que viene en camino y el plazo del proveedor dan la cobertura, el punto de reorden, la señal y la cantidad sugerida.

Cómo se aprende el plazo de cada proveedor

Al principio usas el plazo que escribes en la ficha del proveedor. Cada vez que registras una recepción, completa o parcial, StockAI guarda cuántos días pasaron de verdad entre la orden y la entrega.

A partir de la tercera recepción de ese proveedor, el punto de reorden usa el promedio real en lugar del declarado, y la pantalla te muestra cuál de los dos está usando. El colchón de seguridad también crece cuando el proveedor es irregular en sus entregas.

Cómo se muestra la precisión

El error se mide sobre fechas que el modelo no vio
Lo que ves en la pantalla de pronóstico es qué tanto se equivocó cada producto en los tramos escondidos, no un número calculado sobre lo que ya había aprendido.
Cada producto, por separado
No hay un porcentaje único para todo el catálogo: cada producto trae su propio error y su propio rango, para saber cuánto confiar en su cantidad sugerida.
Contra lo que de verdad se vendió
Cuando subes ventas nuevas, puedes comparar el pronóstico que habías publicado con lo que se vendió después.
Sin un porcentaje de precisión de marketing
No publicamos una cifra de aciertos en este sitio: dependería de tus datos, y la que ves es la tuya.

Los límites, dichos de frente

  • Un producto con menos de 20 periodos de historial queda fuera del pronóstico y aparece como SIN DATOS: no se le inventa un número.
  • El rango del pronóstico no es una garantía: es la franja donde probablemente caerá la venta.
  • No adivina lo que nunca pasó: una promoción nueva o un cliente grande nuevo se prueban en el simulador de escenarios.
  • Lo que decide el color del semáforo es una regla publicada, no el modelo: la IA pronostica, la regla decide.
  • No compra por ti: sugiere qué, cuánto y a quién; la orden la revisas, la ajustas y la envías tú.

Para el detalle técnico completo (métricas, validación, reglas de enrutamiento) hay un manual técnico y un manual de usuario en PDF.

Ver la regla completaDescargar el manual (PDF)

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