Entrenamos modelos de machine learning con tus datos históricos para que tu empresa tome decisiones antes de que los problemas ocurran. Predicción de demanda, mantenimiento predictivo, scoring de clientes y más.
Cada proyecto sigue fases claras con entregables medibles. Sin sorpresas.
Analizamos la calidad y cantidad de tus datos históricos. Limpiamos, normalizamos y enriquecemos el dataset para maximizar la precisión del modelo.
Evaluamos múltiples algoritmos (XGBoost, LSTM, Prophet) para tu caso específico y entrenamos el modelo con validación cruzada y métricas de precisión.
Conectamos el modelo con tus sistemas operativos para que las predicciones generen acciones automáticas: órdenes de compra, alertas de mantenimiento, reposición de stock.
Monitoreamos la precisión del modelo en producción y lo re-entrenamos automáticamente con nuevos datos para mantener la calidad a lo largo del tiempo.
Resultados reales en empresas de México, EE.UU. y LATAM.
Sensores IoT en 12 máquinas críticas. El modelo predice fallas con 6 días de anticipación basándose en vibración, temperatura y consumo eléctrico.
Modelo que anticipa la demanda por SKU y zona de entrega con 4 semanas de anticipación. Se eliminaron los quiebres de stock en productos críticos.
El modelo calcula el punto de reorden óptimo por SKU considerando historial, estacionalidad y lead time. El inventario muerto bajó un 40% en 3 meses.
Modelo de scoring crediticio entrenado con datos propios (comportamiento de pago, historial de crédito) que supera en precisión al buró tradicional.
Con 12 meses de historial ya podemos construir un modelo útil. En el diagnóstico te decimos qué predecir primero y cuánto impacto tendría.