CASO DE USO — LOGÍSTICA Y MANUFACTURA
Optimización de Precios de Rutas
Mejora la rentabilidad prediciendo el precio óptimo para las rutas ofrecidas
Sector:
Logística y Fabricación
Enfoque:
Optimización de Precios de Rutas
DESAFÍO EMPRESARIAL
Predecir el precio óptimo para ofertas de rutas competitivas
Las empresas de logística trabajan con un conjunto predefinido de rutas para las que presentan ofertas de precio en licitaciones competitivas. Determinar el precio ideal para ganar una ruta garantizando al mismo tiempo la rentabilidad es un desafío, especialmente dada la variabilidad de las condiciones del mercado y las expectativas de los clientes. Se necesitaba una solución de IA para predecir el precio final al que probablemente se adjudicará una ruta.
SOLUCIÓN IMPLEMENTADA
Un sistema de IA basado en regresión que predice los precios ganadores de las rutas
Sistema de IA basado en regresión que analiza datos históricos de precios de las rutas ofrecidas, incluyendo si las ofertas fueron ganadas o perdidas. La solución predice el precio ganador probable para cada ruta y sugiere estrategias de precios óptimas para maximizar la rentabilidad a la vez que mejora las posibilidades de conseguir la ruta.
TECNOLOGÍA
Diseñado para combinar, analizar y predecir precios óptimos de rutas
PLATAFORMA DE DATOS
Azure SQL Database
Combina datos históricos de precios de rutas, los costes operativosy otras fuentes de datos relevantes en una sola vista.
CONSUMO DE DATOS
Power BI
Visualiza los resultados de la regresión y las tendencias históricas, brindando a los equipos una visión clara de los patrones de precios.
IA
Azure Machine Learning
Un modelo de aprendizaje automático basado en regresión entrenado con datos históricos de ofertas de rutas, precios aceptadosy condiciones del mercado para predecir el precio ganador probable.
RESULTADOS Y ROI
Lo que cambió tras la puesta en marcha del modelo
EFICIENCIA
Redujo el tiempo dedicado al análisis manual de precios al automatizar el proceso con información basada en IA.
RENTABILIDAD
Mejoró los márgenes de beneficio al identificar los puntos óptimos de precios que equilibran la competitividad y los costes operativos.
PRECISIÓN
Mejoró la precisión en la predicción de precios, lo que llevó a un aumento del 20% en tasas de ofertas ganadoras para rutas estratégicas.
