TALLER: IA PARA MEJORAR LA PREVISIÓN DE LA DEMANDA Y REDUCIR INVENTARIO. PREDICCIÓN (4h)

TALLER: IA PARA MEJORAR LA PREVISIÓN DE LA DEMANDA Y REDUCIR EL INVENTARIO. PREDICCIÓN (4h)

¿Qué aporta la predicción con IA a la logística?

La inteligencia artificial aplicada a la predicción permite anticipar decisiones clave en la cadena de suministro. A través del análisis de datos históricos y en tiempo real, las empresas pueden prever la demanda, detectar desviaciones, planificar capacidades y reducir la incertidumbre operativa. En la práctica, esto se traduce en menos roturas de stock, menor sobre inventario, una mejor utilización de recursos y una mayor capacidad de reacción ante cambios del mercado.

La predicción se convierte así en una palanca estratégica para mejorar la eficiencia, el servicio y la toma de decisiones en logística y supply chain.

CURSO : IA. Inteligencia Artificial aplicada a la predicción en logística y Supply Chain

La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave para afrontar los retos actuales de la logística y la cadena de suministro. En un entorno marcado por la volatilidad de la demanda, la presión sobre los costes y la necesidad de mejorar el nivel de servicio, las empresas necesitan anticiparse y tomar decisiones basadas en datos.

Una vez digitalizados los procesos y asegurada la calidad de la información, el siguiente paso en la evolución hacia una logística inteligente es la predicción. La inteligencia artificial aplicada a la predicción permite pasar de una logística reactiva a una logística proactiva, anticipando escenarios y reduciendo la incertidumbre en la planificación.

Este módulo se centra en el uso práctico de la inteligencia artificial para la predicción en logística y supply chain, con especial foco en la previsión de la demanda y su impacto en la planificación operativa. A través de casos reales y aplicaciones concretas, se analizará cómo la predicción basada en datos contribuye a optimizar recursos, mejorar la gestión de inventarios y elevar el nivel de servicio.

El enfoque es aplicado y orientado a negocio, mostrando tanto los beneficios como los límites de la inteligencia artificial, y ofreciendo criterios claros para evaluar oportunidades reales de implantación en la empresa.

La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave para afrontar los retos actuales de la logística y la cadena de suministro. En un entorno marcado por la volatilidad de la demanda, la presión sobre los costes y la necesidad de mejorar el nivel de servicio, las empresas necesitan anticiparse y tomar decisiones basadas en datos.

Una vez digitalizados los procesos y asegurada la calidad de la información, el siguiente paso en la evolución hacia una logística inteligente es la predicción. La inteligencia artificial aplicada a la predicción permite pasar de una logística reactiva a una logística proactiva, anticipando escenarios y reduciendo la incertidumbre en la planificación.

Este módulo se centra en el uso práctico de la inteligencia artificial para la predicción en logística y supply chain, con especial foco en la previsión de la demanda y su impacto en la planificación operativa. A través de casos reales y aplicaciones concretas, se analizará cómo la predicción basada en datos contribuye a optimizar recursos, mejorar la gestión de inventarios y elevar el nivel de servicio.

El enfoque es aplicado y orientado a negocio, mostrando tanto los beneficios como los límites de la inteligencia artificial, y ofreciendo criterios claros para evaluar oportunidades reales de implantación en la empresa.

 

  • Este módulo está dirigido a:

    • Responsables de logística, transporte y supply chain

    • Responsables de planificación y operaciones

    • Empresas cargadoras, fabricantes y distribuidores

    • Operadores logísticos y empresas de transporte

    • Responsables de innovación y transformación digital

    No se requieren conocimientos técnicos previos en inteligencia artificial ni programación.

    • Comprender cómo la inteligencia artificial mejora la capacidad de predicción en logística

    • Aplicar modelos predictivos a la planificación de la cadena de suministro

    • Anticiparse a la demanda y a la variabilidad operativa

    • Reducir la incertidumbre en la toma de decisiones

    • Identificar oportunidades reales de aplicación de IA predictiva en su empresa

  • PROGRAMA

    Estructura y contenidos del programa (4 h)

    Fundamentos de la inteligencia artificial aplicada a la predicción

    • Qué es la predicción en logística y supply chain

    • Diferencias entre analítica tradicional, analítica predictiva e IA

    • Requisitos de datos y calidad de la información

    Predicción de la demanda

    • Modelos predictivos aplicados a la demanda

    • Gestión de la estacionalidad y la variabilidad

    • Impacto de la predicción en el nivel de servicio

    IA aplicada a la planificación logística

    • Planificación basada en datos

    • Apoyo a la toma de decisiones operativas

    • Integración de predicción y planificación

    Casos reales de predicción en supply chain

    • Ejemplos reales de empresas

    • Beneficios obtenidos

    • Limitaciones y errores habituales

  • El programa cuenta con un equipo docente formado por profesionales en activo, con amplia experiencia en logística, supply chain, transporte, digitalización e implantación de tecnologías avanzadas en entornos empresariales reales.

    Los docentes combinan conocimiento técnico, visión de negocio y experiencia práctica en proyectos con empresas, lo que garantiza una formación aplicada, actual y orientada a la toma de decisiones.

    ARTURO TORRES

     Site Director en Matteco | Experto en Estrategia y Operaciones

    Arturo Torres es Site Director en Matteco y cuenta con una sólida trayectoria en dirección de operaciones y gestión de la cadena de suministro. A lo largo de su carrera ha liderado equipos y proyectos de transformación logística, alineando estrategia y operaciones para mejorar eficiencia, rentabilidad y control operativo.

    Su experiencia combina visión estratégica, optimización de procesos y toma de decisiones basada en impacto económico, aportando al programa un enfoque ejecutivo y orientado a resultados reales en la Supply Chain.

    CARLOS HERNÁNDEZ BARRUECO

    CEO & Founder en HDZ Cargo Consulting | Experto en Digital Twins y Optimización Logística

    Carlos Hernández es especialista en Digital Twins aplicados a logística y transporte, con más de 20 años de experiencia en dirección operativa e innovación logística. Actualmente es CEO & Founder de HDZ Cargo Consulting y miembro experto de EUMOS.

    A lo largo de su trayectoria ha liderado proyectos de optimización avanzada de rutas, reducción de costes en transporte y aplicación de tecnologías 4.0 en entornos multinacionales, combinando experiencia real en operaciones con el desarrollo de modelos de simulación y herramientas digitales aplicadas a la mejora del rendimiento logístico.

    Su perfil integra visión estratégica, excelencia operativa y profundo conocimiento técnico en planificación, estandarización y eficiencia en la cadena de suministro, aportando al programa un enfoque práctico orientado a resultados medibles.

    DAVID GARRIDO

    Mentor y Consultor en Inteligencia Artificial aplicada a negocio

    David Garrido es mentor y consultor especializado en inteligencia artificial (IA) aplicada a negocios innovadores y entornos empresariales. Su enfoque se centra en la formación práctica y la integración estratégica de la IA para mejorar procesos, productividad y toma de decisiones.

    Con experiencia en el desarrollo de proyectos basados en IA desde antes de la popularización de herramientas como ChatGPT, ha trabajado en la aplicación de tecnologías emergentes en contextos reales de negocio, ayudando a profesionales y empresas a incorporar la inteligencia artificial de forma estructurada y con criterio.

    En el programa aporta una visión aplicada y orientada a resultados, trasladando la IA generativa y la automatización a casos prácticos en logística y supply chain, siempre con foco en gobernanza y uso responsable de los datos.

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