Detección de anomalías: lo raro aparece antes de que cueste.
Modelos que aprenden qué es normal en tu inventario, tus costos y tus movimientos, y marcan lo que se sale del patrón.
Lo esencial
- 01Detecta errores de inventario, desvíos de costos y posibles fraudes.
- 02No necesita saber de antemano qué buscar.
- 03Reduce la revisión manual a los casos que realmente importan.
El problema
Las diferencias de inventario, los fletes facturados de más o los movimientos fuera de horario suelen descubrirse en una auditoría, meses después.
Un modelo de anomalías aprende el comportamiento normal de cada ubicación, cliente o proveedor y alerta cuando algo se desvía.
Cómo funciona
Detección de anomalías · PyOD, Isolation ForestEl escáner recorre. Lo anormal se marca.
- 01 · NormalidadEl modelo aprende el rango habitual de cada ubicación y movimiento.
- 02 · BarridoCada día se revisan todos los datos contra ese patrón.
- 03 · AlertaLo que se sale del rango se marca para revisión.
En la operación
Dónde se aplica
- InventarioDiferencias de stock, ubicaciones inconsistentes, mermas.
- Facturación de fletesCobros fuera de tarifa o duplicados.
- Fraude y seguridadMovimientos inusuales por usuario, horario o zona.
- Desvíos operativosProductividad, tiempos de ciclo o consumos atípicos.
Qué hace falta
El modelo es la parte fácil. Lo difícil es la operación.
- Datos
- Movimientos, inventarios y facturación con suficiente historia.
- Umbrales
- Definir con el negocio cuánta sensibilidad conviene.
- Flujo de revisión
- Quién investiga cada alerta y cómo se registra.
- Integración
- WMS, ERP y sistemas de facturación.
Tecnologías
Con qué lo construimos
Modelo
- PyODAnomalías
- scikit-learnModelos clásicos
Infraestructura
- Apache AirflowPipelines de datos
Integración
- PostgreSQLDatos operativos
- GrafanaTableros y monitoreo
Herramientas de referencia. En cada proyecto elegimos según la arquitectura y los sistemas que ya tiene la empresa.
Preguntas frecuentes
Se calibra para que el equipo pueda revisarlas. Mejor pocas y relevantes.
No necesariamente. El modelo aprende lo normal y señala lo distinto.
Diario o en tiempo real, según el caso.
