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Analisis de inventario

Esta actividad constituye un caso práctico integral de Gestión de Inventarios, Modelado Predictivo y Resolución Analítica de Problemas para la empresa ficticia HealthPulse Innovation. Diagnóstico de Causas Raíz: Se partió de un problema operativo grave en la empresa ficticia HealthPulse Innovation (1.950 unidades inmovilizadas de Smartwatch con 187,5 días de inventario). Aplicamos el marco MECE y el Diagrama de Ishikawa para separar causas internas (fallas de pronóstico con un MAPE del 48%, compras antes de homologación técnica, rigidez en pedidos mínimos MOQ) y externas (duplicación del lead time marítimo a 68 días y competencia agresiva).

Simulación Predictiva y Modelado: Se evaluaron distintos escenarios comerciales (desde el modelo conservador base de 312 unidades mensuales hasta escenarios promocionales con 10%, 20% de descuento y la Quema Total de Inventario alcanzando 1.950 unidades vendidas), demostrando cómo la elasticidad precio-demanda acelera la rotación física del stock.

Plan de Acción y Lecciones: Se presentó un plan de gobernanza (S&OP mensual, desacoplamiento de compras sobre lanzamientos no certificados, renegociación de contratos MOQ y corrección de firmware), ofreciendo una solución ejecutiva que balancea liquidez financiera y eficiencia logística.

  1. Entregables Disponibles
    Hemos generado y dejado consolidados los siguientes artefactos clave para el proyecto:

Infografía Ejecutiva (NUEVA): Archivo infografia_inventario_healthpulse.html (visualización limpia en 1 página lista para exportar a PDF).

Previsión de Ventas: Documento prevision_ventas_septiembre_2024.html con el desglose del pronóstico diario y mensual.

Informe Técnico y Datos: Reportes detallados con actas, observaciones cualitativas y la matriz de KPIs. https://drive.google.com/file/d/1KYZWQW_yqrwrXgx4R1LONrKOOmQ7A8SM/view?usp=sharing https://drive.google.com/file/d/1weuu5jNeQ4Yxkouex-vpSkIfiiinwtvO/view?usp=sharing https://drive.google.com/file/d/1C6TyesPqXgzYg1ADTRtJzPIOlucqNL8Y/view?usp=sharing

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¡Hola, Marisol! ¿Cómo estás?

Qué bueno verte compartiendo tu análisis de inventario de HealthPulse Innovation con la comunidad, un caso que une diagnóstico de causas, modelado predictivo y toma de decisiones con IA. Combinar el marco MECE con el Diagrama de Ishikawa te permitió separar las causas internas (el MAPE del 48%, las compras antes de la homologación y la rigidez del MOQ) de las externas (el lead time marítimo de 68 días y la competencia), y eso da claridad para priorizar.

Tu simulación de escenarios, desde el modelo base de 312 unidades mensuales hasta la quema total de 1.950 unidades, muestra bien cómo la elasticidad precio-demanda acelera la rotación, y el plan de S&OP mensual cierra el ciclo con gobernanza. Un consejo para fortalecer el trabajo: agrega a cada escenario el margen y el costo de mantener inventario, así comparas cuánta liquidez recuperas frente a cuánto margen sacrificas.

Para hacerlo, arma una tabla simple con unidades vendidas, ingreso neto, costo de almacenamiento y días de inventario resultantes por escenario, y destaca el punto donde el descuento deja de compensar. Con eso, tu recomendación ejecutiva queda respaldada por números fáciles de defender ante un comité.

¿Qué criterio usarías para decidir entre una promoción moderada y la quema total del inventario si la liquidez de la empresa fuera todavía más limitada?

Cuenta con el apoyo de la comunidad Alura Latam en tu trayectoria. ¡Un abrazo y buenos estudios!