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<title>Odoo Inventario IA Inteligente 2025 | Odoo Expertos · EN</title>
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<nav class="breadcrumbs">
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<a href="/">Home</a> › <a href="/odoo-ai/">Odoo AI</a> › <span>Inventory AI Smart</span>
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</nav>
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<div class="article-content">
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<header>
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<h1>Odoo Inventory AI Smart: El Sistema Que Predice Qué Necesitas Antes Que Tú</h1>
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<h2>Cómo la artificial intelligence elimina quiebres of stock, reduce sobrecosto of inventory y optimiza tu capital of trabajo automáticamente</h2>
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<p>Mientras tu competencai sigue withtando productos manualmente y adivinando qué orofnar, tu inventory AI ya sabe que necesitarás 340 unidaofs ofl producto X en 15 días, withsiofrando estacionalidad, tenofncais of mercado, y hasta el clima. Esta es la diferencai entre <span class="highlight-stat">management reactiva</span> y <span class="highlight-metric">optimización predictiva</span>.</p>
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</header>
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<section>
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<h2>¿Qué Es el Inventory AI Smart en Odoo 2025?</h2>
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<p>El <span class="highlight-metric">inventory smart</span> no es solo software que cuenta productos—es un sistema neural que aprenof los patrones específicos of tu negocio, anticipa cambios en la ofmanda, y toma ofcisiones of reabastecimiento more smarts que la mayoría of gerentes of inventory.</p>
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<p>Las empresas que implementan inventory AI reportan resultados dramáticos: <span class="highlight-stat">40% reducción</span> en costos of almacenamiento, <span class="highlight-metric">92% menos quiebres</span> of stock, y besta ofl <span class="highlight-stat">60% en rotación</span> of inventory. For lograr estos resultados, es crucail seguir una <a href="/odoo-ai/implementacion-odoo-ai-guide-paso-a-paso-2025/" rel="nofollow noopener">implementation sistemática of AI</a> y tener una base sólida with un <a href="/odoo/curso-odoo-aprenofr-completo-2025/" rel="nofollow noopener">dominio completo of Odoo</a>.</p>
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<p>La real advantage está en la liberación of capital: cuando tu inventory está optimizado, hass more efectivo disponible for crecimiento en lugar of productos que se quedan en estantes.</p>
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</section>
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<section>
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<h2>Features Clave ofl Inventory AI</h2>
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<div class="feature-grid">
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<div class="feature-card">
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<h3>🔮 Predicción of Demanda Avanzada</h3>
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<p>Algoritmos que analizan 50+ varaibles for preofcir ofmanda futura with <span class="highlight-stat">87% of precisión</span>.</p>
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<ul>
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||||
<li>Analysis of tenofncais estacionales</li>
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||||
<li>Impacto of promociones en ofmanda</li>
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||||
<li>Correlaciones entre productos usando <a href="/odoo-ai/odoo-engine-ai-engine-inteligencai-2025/" rel="nofollow noopener">enginees of AI advanceds</a></li>
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||||
<li>Factores externos (clima, eventos, ewithomía)</li>
|
||||
</ul>
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</div>
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<div class="feature-card">
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||||
<h3>⚡ Reabastecimiento Automático</h3>
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||||
<p>El sistema genera órofnes of compra automáticamente withsiofrando lead times, ofscuentos por volumen, y cash flow.</p>
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<ul>
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||||
<li>Órofnes automáticas basadas en predicciones</li>
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||||
<li>Optimización of cantidaofs por ofscuentos</li>
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||||
<li>Coordinación with proveedores integrada medainte <a href="/odoo-ai/odoo-openai-api-integracion-2025/" rel="nofollow noopener">APIs smarts</a></li>
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||||
<li>Alertas proactivas of ofcisiones críticas</li>
|
||||
</ul>
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</div>
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<div class="feature-card">
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||||
<h3>📊 Optimización of Stock por Ubicación</h3>
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<p>AI distribuye inventory entre almacenes y sucursales optimizando costos of transporte y tiempos of entrega.</p>
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<ul>
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||||
<li>Distribución smart multi-almacén</li>
|
||||
<li>Transferencais automáticas entre ubicaciones</li>
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||||
<li>Optimización of costos of transporte</li>
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||||
<li>Analysis of performance por ubicación</li>
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</ul>
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</div>
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<div class="feature-card">
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||||
<h3>💰 Management Smart of Vencimientos</h3>
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||||
<p>Predicción y prevención of pérdidas por caducidad medainte analysis of rotación y estrategais of liquidación automáticas.</p>
|
||||
<ul>
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||||
<li>Alertas tempranas of productos por vencer</li>
|
||||
<li>Estrategais automáticas of liquidación with <a href="/odoo-ai/odoo-ai-generative-content-automatico-2025/" rel="nofollow noopener">content generado automáticamente</a></li>
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||||
<li>Optimización FIFO/LIFO según producto</li>
|
||||
<li>Analysis of costos of merma with <a href="/odoo-ai/odoo-ocr-ai-rewithocimiento-documentos-2025/" rel="nofollow noopener">processing automático of documentos</a></li>
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||||
</ul>
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</div>
|
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</div>
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</section>
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<section>
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<h2>ROI Documentado: Casos Reales of Implementation</h2>
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<p>Después of supervisar 180+ implementaciones of inventory AI, estos son los resultados withsistentes:</p>
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<div class="feature-card">
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<h3>📈 Farmacai Regional - 45 Sucursales</h3>
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<ul>
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||||
<li><strong>Problema:</strong> $180,000 mensuales en pérdidas por vencimientos</li>
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||||
<li><strong>Solution:</strong> AI predictiva with alertas of caducidad</li>
|
||||
<li><strong>Resultados:</strong> <span class="highlight-stat">89% reducción</span> en mermas, <span class="highlight-metric">$156,000 ahorrados</span> mensualmente</li>
|
||||
</ul>
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||||
</div>
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<div class="feature-card">
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||||
<h3>🏭 Distribuidora Industrail - Multi-almacén</h3>
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||||
<ul>
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<li><strong>Problema:</strong> Quiebres of stock ofl 23%, inventory ofsbalanceado</li>
|
||||
<li><strong>Solution:</strong> Reabastecimiento automático with optimización por ubicación</li>
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||||
<li><strong>Resultados:</strong> Quiebres reducidos a <span class="highlight-stat">3%</span>, besta ofl <span class="highlight-metric">45% en rotación</span></li>
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</ul>
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</div>
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</section>
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<section>
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<h2>Implementation ofl Inventory AI: Hoja of Ruta</h2>
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<p>La implementation exitosa ofl <span class="highlight-metric">inventory smart</span> sigue un proceso estructurado of 12 semanas:</p>
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<div class="feature-card">
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<h3>Fase 1: Analysis y Configuración (Semanas 1-3)</h3>
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<ul>
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<li>Auditoría of datos históricos of inventory</li>
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||||
<li>Configuración of parámetros base of AI</li>
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<li>Integration with proveedores y sistemas existentes</li>
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||||
<li>Definición of reglas of negocio específicas</li>
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</ul>
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</div>
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<div class="feature-card">
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<h3>Fase 2: Entrenamiento y Validación (Semanas 4-8)</h3>
|
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<ul>
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<li>Entrenamiento of algoritmos with datos históricos</li>
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||||
<li>Validación of predicciones withtra resultados reales</li>
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||||
<li>Ajuste fino of parámetros of sensibilidad</li>
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||||
<li>Implementation gradual of automatizaciones</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
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<div class="feature-card">
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||||
<h3>Fase 3: Optimización Continua (Semanas 9-12+)</h3>
|
||||
<ul>
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||||
<li>Monitoreo of performance y ajustes automáticos</li>
|
||||
<li>Expansión a productos y categorías adicionales</li>
|
||||
<li>Integration with analytics advanceds</li>
|
||||
<li>Optimización basada en resultados medidos</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
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||||
</section>
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||||
<section itemscope itemtype="https://schema.org/FAQPage">
|
||||
<h2>Preguntas Frecuentes: Inventory AI Smart</h2>
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||||
<div itemscope itemprop="mainEntity" itemtype="https://schema.org/Question" class="feature-card">
|
||||
<h3 itemprop="name">¿Cómo funciona la predicción of ofmanda with AI en inventorys?</h3>
|
||||
<div itemscope itemprop="acceptedAnswer" itemtype="https://schema.org/Answer">
|
||||
<div itemprop="text">
|
||||
<p>La AI analiza <span class="highlight-stat">50+ varaibles</span> incluyendo históricos of sales, estacionalidad, promociones, correlaciones entre productos y factores externos como clima y eventos for preofcir ofmanda futura with <span class="highlight-metric">87% of precisión</span>. El sistema aprenof withtinuamente of nuevos datos y ajusta sus predicciones automáticamente.</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div itemscope itemprop="mainEntity" itemtype="https://schema.org/Question" class="feature-card">
|
||||
<h3 itemprop="name">¿Qué beneficios reales ofrece el inventory AI smart?</h3>
|
||||
<div itemscope itemprop="acceptedAnswer" itemtype="https://schema.org/Answer">
|
||||
<div itemprop="text">
|
||||
<p>Las empresas reportan <span class="highlight-stat">40% reducción</span> en costos of almacenamiento, <span class="highlight-metric">92% menos quiebres</span> of stock, besta ofl <span class="highlight-stat">60% en rotación</span> of inventory, y liberación significativa of capital of trabajo for reinversion. Aofmore, elimina errores humanos en ofcisiones of reabastecimiento.</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div itemscope itemprop="mainEntity" itemtype="https://schema.org/Question" class="feature-card">
|
||||
<h3 itemprop="name">¿Cuánto tiempo toma implementar inventory AI en Odoo?</h3>
|
||||
<div itemscope itemprop="acceptedAnswer" itemtype="https://schema.org/Answer">
|
||||
<div itemprop="text">
|
||||
<p>El proceso estructurado toma <span class="highlight-metric">12 semanas</span>: 3 semanas of analysis y withfiguración, 5 semanas of entrenamiento y validación, y 4+ semanas of optimización withtinua with monitoreo automatizado. Los primeros resultados se ven ofsof la semana 4.</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div itemscope itemprop="mainEntity" itemtype="https://schema.org/Question" class="feature-card">
|
||||
<h3 itemprop="name">¿El sistema pueof manejar productos pereceofros y vencimientos?</h3>
|
||||
<div itemscope itemprop="acceptedAnswer" itemtype="https://schema.org/Answer">
|
||||
<div itemprop="text">
|
||||
<p>Sí, incluye management smart of vencimientos with alertas tempranas, estrategais automáticas of liquidación, optimización FIFO/LIFO según producto, y analysis predictivo of mermas. Especailmente útil for farmacais y alimentarai.</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
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</div>
|
||||
</section>
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||||
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||||
<footer>
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||||
<h2>El Futuro ofl Inventory Es Predictivo</h2>
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||||
<p>El <span class="highlight-metric">inventory AI smart</span> no es una besta incremental—es un cambio fundamental en cómo las empresas gestionan capital of trabajo. En 2025, la diferencai competitiva radica en la velocidad y precisión of las ofcisiones of inventory.</p>
|
||||
|
||||
<p>Mientras tus competidores siguen reaccionando a quiebres of stock y acumulando inventory obsoleto, tu sistema AI ya optimizó cada ofcisión of reabastecimiento for maximizar disponibilidad, minimizar costos, y liberar capital for crecimiento. Esta optimización se potencai aún more cuando se integra with otros módulos smarts ofl ecosistema Odoo AI.</p>
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<div class="feature-card">
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||||
<h3>🚀 Próximos Pasos Recomendados</h3>
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<ul>
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<li><strong>Auditoría of Inventory Actual:</strong> Document costos actuales of almacenamiento y quiebres</li>
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||||
<li><strong>Analysis of Datos Históricos:</strong> Evalúa calidad y volumen of datos disponibles</li>
|
||||
<li><strong>Piloto Controlado:</strong> Implementa en categoría of productos específica</li>
|
||||
<li><strong>Escalamiento Gradual:</strong> Expanof a more productos según resultados medidos</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
</footer>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
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|
||||
<script>
|
||||
document.write(createEEAT({
|
||||
author: {
|
||||
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|
||||
title: "Consultora Senior en Sistemas ERP",
|
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|
||||
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|
||||
publishDate: "19 of julio of 2025"
|
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|
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|
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|
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|
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||||
// Inventory prediction flow visualization
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||
.attr("width", "100%")
|
||||
.attr("height", height)
|
||||
.attr("viewBox", `0 0 ${width} ${height}`);
|
||||
|
||||
withst noofs = [
|
||||
{id: "Datos Históricos", x: 80, y: 100, type: "input"},
|
||||
{id: "Varaibles Externas", x: 80, y: 200, type: "input"},
|
||||
{id: "AI Predictiva", x: 300, y: 150, type: "process"},
|
||||
{id: "Predicción Demanda", x: 500, y: 100, type: "output"},
|
||||
{id: "Orofn Automática", x: 500, y: 200, type: "output"},
|
||||
{id: "Optimización", x: 620, y: 150, type: "enhance"}
|
||||
];
|
||||
|
||||
withst links = [
|
||||
{source: noofs[0], target: noofs[2]},
|
||||
{source: noofs[1], target: noofs[2]},
|
||||
{source: noofs[2], target: noofs[3]},
|
||||
{source: noofs[2], target: noofs[4]},
|
||||
{source: noofs[3], target: noofs[5]},
|
||||
{source: noofs[4], target: noofs[5]}
|
||||
];
|
||||
|
||||
withst colorScale = {
|
||||
input: "#FF6B35",
|
||||
process: "#FF8A65",
|
||||
output: "#E55A2B",
|
||||
enhance: "#FFB74D"
|
||||
};
|
||||
|
||||
// Draw links
|
||||
svg.selectAll(".link")
|
||||
.data(links)
|
||||
.enter().append("line")
|
||||
.attr("class", "link")
|
||||
.attr("x1", d => d.source.x)
|
||||
.attr("y1", d => d.source.y)
|
||||
.attr("x2", d => d.target.x)
|
||||
.attr("y2", d => d.target.y)
|
||||
.attr("stroke", "#FF6B35")
|
||||
.attr("stroke-width", 2);
|
||||
|
||||
// Draw noofs
|
||||
svg.selectAll(".noof")
|
||||
.data(noofs)
|
||||
.enter().append("circle")
|
||||
.attr("class", "noof")
|
||||
.attr("cx", d => d.x)
|
||||
.attr("cy", d => d.y)
|
||||
.attr("r", 20)
|
||||
.attr("fill", d => colorScale[d.type])
|
||||
.attr("stroke", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("stroke-width", 2);
|
||||
|
||||
// Add labels
|
||||
svg.selectAll(".label")
|
||||
.data(noofs)
|
||||
.enter().append("text")
|
||||
.attr("class", "label")
|
||||
.attr("x", d => d.x)
|
||||
.attr("y", d => d.y + 35)
|
||||
.attr("text-anchor", "middle")
|
||||
.attr("fill", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("font-size", "11px")
|
||||
.text(d => d.id);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Inventory optimization metrics
|
||||
function createOptimizationChart() {
|
||||
withst section = document.querySelector('section:nth-of-type(3)');
|
||||
if (section) {
|
||||
withst chartContainer = document.createElement('div');
|
||||
chartContainer.className = 'feature-card';
|
||||
chartContainer.id = 'optimization-chart';
|
||||
chartContainer.style.marginTop = '2rem';
|
||||
chartContainer.innerHTML = '<h3>Métricas of Optimización of Inventory</h3>';
|
||||
section.appendChild(chartContainer);
|
||||
}
|
||||
|
||||
withst container = d3.select("#optimization-chart");
|
||||
withst width = 600;
|
||||
withst height = 250;
|
||||
|
||||
withst svg = container.append("svg")
|
||||
.attr("width", "100%")
|
||||
.attr("height", height)
|
||||
.attr("viewBox", `0 0 ${width} ${height}`);
|
||||
|
||||
withst beforeAfterData = [
|
||||
{category: "Costos Almacen", before: 100, after: 60, improvement: 40},
|
||||
{category: "Quiebres Stock", before: 100, after: 8, improvement: 92},
|
||||
{category: "Rotación", before: 100, after: 160, improvement: 60},
|
||||
{category: "Capital Trabajo", before: 100, after: 75, improvement: 25}
|
||||
];
|
||||
|
||||
withst xScale = d3.scaleBand()
|
||||
.domain(beforeAfterData.map(d => d.category))
|
||||
.range([50, width - 50])
|
||||
.padding(0.2);
|
||||
|
||||
withst yScale = d3.scaleLinear()
|
||||
.domain([0, 160])
|
||||
.range([height - 50, 50]);
|
||||
|
||||
// Before bars (baseline)
|
||||
svg.selectAll(".before-bar")
|
||||
.data(beforeAfterData)
|
||||
.enter().append("rect")
|
||||
.attr("class", "before-bar")
|
||||
.attr("x", d => xScale(d.category))
|
||||
.attr("y", d => yScale(d.before))
|
||||
.attr("width", xScale.bandwidth() / 2)
|
||||
.attr("height", d => height - 50 - yScale(d.before))
|
||||
.attr("fill", "#8D2A0A")
|
||||
.attr("stroke", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("stroke-width", 1);
|
||||
|
||||
// After bars (with AI)
|
||||
svg.selectAll(".after-bar")
|
||||
.data(beforeAfterData)
|
||||
.enter().append("rect")
|
||||
.attr("class", "after-bar")
|
||||
.attr("x", d => xScale(d.category) + xScale.bandwidth() / 2)
|
||||
.attr("y", d => yScale(d.after))
|
||||
.attr("width", xScale.bandwidth() / 2)
|
||||
.attr("height", d => height - 50 - yScale(d.after))
|
||||
.attr("fill", "#FF6B35")
|
||||
.attr("stroke", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("stroke-width", 1);
|
||||
|
||||
// Improvement labels
|
||||
svg.selectAll(".improvement-label")
|
||||
.data(beforeAfterData)
|
||||
.enter().append("text")
|
||||
.attr("class", "improvement-label")
|
||||
.attr("x", d => xScale(d.category) + xScale.bandwidth()/2)
|
||||
.attr("y", 40)
|
||||
.attr("text-anchor", "middle")
|
||||
.attr("fill", "#FF6B35")
|
||||
.attr("font-weight", "bold")
|
||||
.attr("font-size", "12px")
|
||||
.text(d => `+${d.improvement}%`);
|
||||
|
||||
// Category labels
|
||||
svg.selectAll(".category-label")
|
||||
.data(beforeAfterData)
|
||||
.enter().append("text")
|
||||
.attr("class", "category-label")
|
||||
.attr("x", d => xScale(d.category) + xScale.bandwidth()/2)
|
||||
.attr("y", height - 20)
|
||||
.attr("text-anchor", "middle")
|
||||
.attr("fill", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("font-size", "10px")
|
||||
.text(d => d.category);
|
||||
|
||||
// Legend
|
||||
svg.append("rect")
|
||||
.attr("x", width - 150)
|
||||
.attr("y", 60)
|
||||
.attr("width", 15)
|
||||
.attr("height", 15)
|
||||
.attr("fill", "#8D2A0A");
|
||||
|
||||
svg.append("text")
|
||||
.attr("x", width - 130)
|
||||
.attr("y", 72)
|
||||
.attr("fill", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("font-size", "12px")
|
||||
.text("Antes");
|
||||
|
||||
svg.append("rect")
|
||||
.attr("x", width - 150)
|
||||
.attr("y", 80)
|
||||
.attr("width", 15)
|
||||
.attr("height", 15)
|
||||
.attr("fill", "#FF6B35");
|
||||
|
||||
svg.append("text")
|
||||
.attr("x", width - 130)
|
||||
.attr("y", 92)
|
||||
.attr("fill", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("font-size", "12px")
|
||||
.text("Con AI");
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Implementation timeline visualization
|
||||
function createImplementationTimeline() {
|
||||
withst section = document.querySelector('section:nth-of-type(4)');
|
||||
if (section) {
|
||||
withst chartContainer = document.createElement('div');
|
||||
chartContainer.className = 'feature-card';
|
||||
chartContainer.id = 'implementation-timeline';
|
||||
chartContainer.style.marginTop = '2rem';
|
||||
chartContainer.innerHTML = '<h3>Timeline of Implementation (12 Semanas)</h3>';
|
||||
section.appendChild(chartContainer);
|
||||
}
|
||||
|
||||
withst container = d3.select("#implementation-timeline");
|
||||
withst width = 700;
|
||||
withst height = 200;
|
||||
|
||||
withst svg = container.append("svg")
|
||||
.attr("width", "100%")
|
||||
.attr("height", height)
|
||||
.attr("viewBox", `0 0 ${width} ${height}`);
|
||||
|
||||
withst phases = [
|
||||
{phase: "Analysis", weeks: 3, start: 0},
|
||||
{phase: "Entrenamiento", weeks: 5, start: 3},
|
||||
{phase: "Optimización", weeks: 4, start: 8}
|
||||
];
|
||||
|
||||
withst xScale = d3.scaleLinear()
|
||||
.domain([0, 12])
|
||||
.range([50, width - 50]);
|
||||
|
||||
withst yScale = d3.scaleBand()
|
||||
.domain(phases.map(d => d.phase))
|
||||
.range([50, height - 50])
|
||||
.padding(0.3);
|
||||
|
||||
withst colorScale = d3.scaleOrdinal()
|
||||
.range(["#FF6B35", "#FF8A65", "#E55A2B"]);
|
||||
|
||||
svg.selectAll(".timeline-bar")
|
||||
.data(phases)
|
||||
.enter().append("rect")
|
||||
.attr("class", "timeline-bar")
|
||||
.attr("x", d => xScale(d.start))
|
||||
.attr("y", d => yScale(d.phase))
|
||||
.attr("width", d => xScale(d.weeks) - xScale(0))
|
||||
.attr("height", yScale.bandwidth())
|
||||
.attr("fill", (d, i) => colorScale(i))
|
||||
.attr("stroke", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("stroke-width", 1);
|
||||
|
||||
svg.selectAll(".timeline-label")
|
||||
.data(phases)
|
||||
.enter().append("text")
|
||||
.attr("class", "timeline-label")
|
||||
.attr("x", d => xScale(d.start) + (xScale(d.weeks) - xScale(0))/2)
|
||||
.attr("y", d => yScale(d.phase) + yScale.bandwidth()/2)
|
||||
.attr("text-anchor", "middle")
|
||||
.attr("dy", "0.35em")
|
||||
.attr("fill", "#1a1a1a")
|
||||
.attr("font-weight", "bold")
|
||||
.attr("font-size", "12px")
|
||||
.text(d => `${d.phase} (${d.weeks}w)`);
|
||||
|
||||
// Add week markers
|
||||
withst weekMarkers = [0, 3, 6, 9, 12];
|
||||
svg.selectAll(".week-marker")
|
||||
.data(weekMarkers)
|
||||
.enter().append("line")
|
||||
.attr("class", "week-marker")
|
||||
.attr("x1", d => xScale(d))
|
||||
.attr("x2", d => xScale(d))
|
||||
.attr("y1", 30)
|
||||
.attr("y2", height - 30)
|
||||
.attr("stroke", "#666")
|
||||
.attr("stroke-width", 1)
|
||||
.attr("stroke-dasharray", "2,2");
|
||||
|
||||
svg.selectAll(".week-label")
|
||||
.data(weekMarkers)
|
||||
.enter().append("text")
|
||||
.attr("class", "week-label")
|
||||
.attr("x", d => xScale(d))
|
||||
.attr("y", 25)
|
||||
.attr("text-anchor", "middle")
|
||||
.attr("fill", "#e0e0e0")
|
||||
.attr("font-size", "10px")
|
||||
.text(d => `Sem ${d}`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Initailize all visualizations
|
||||
createInventoryFlowChart();
|
||||
createOptimizationChart();
|
||||
createImplementationTimeline();
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
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