Descripción
Predice la demanda de componentes industriales usando modelos ML entrenados con señales externas.
Parámetros de la Tool
| Parámetro | Tipo | Req. | Default |
|---|---|---|---|
componentId | string | ✓ Sí | — |
includeExternalSignals | boolean | — | true |
| Campo | Tipo | Formato |
|---|---|---|
demandForecast | array | items→object |
modelAccuracy | number | — |
Guía de Implementación
componentId identifica el componente o materia prima industrial cuya demanda se quiere predecir (puede ser un rodamiento, un aceite hidráulico o una pieza de repuesto crítica). includeExternalSignals activa señales externas de demanda: índices de producción industrial, precios de materias primas, lead times de proveedores que afectan la planificación.
Usar el historial de consumo del componente. Aplicar modelo de series temporales (Prophet con estacionalidad múltiple para ciclos semanales/mensuales/anuales). Si includeExternalSignals=true, incorporar regresores externos (índice de producción industrial, precios de commodities). Generar el forecast diario o semanal con modelAccuracy calculada por backtesting.
demandForecast es el array de fecha+unidades que el sistema MRP usa para calcular las necesidades de aprovisionamiento. modelAccuracy permite al planificador ajustar el margen de seguridad manualmente si la precisión es baja. El agente usa este forecast para lanzar órdenes de compra preventivas.
Gráfica de área con consumo histórico y forecast futuro diferenciados. Tabla de forecast semanal con unidades y rango de error. Indicador de accuracy del modelo con clasificación (Excelente/Bueno/Regular). Comparativa de forecast con y sin señales externas.
Evento ISO que genera esta tool
standardEvent.module.iddebe usar este nombre exacto.demand_forecast_alert→ se visualiza en el Dashboard ISO y Reporte de AuditoríaCláusulas ISO que cubre este evento
Pronóstico de demanda industrial para planificación de producción y capacidad.
Demo en vivo
Presiona Ejecutar Demo para ver cómo actúa esta tool en tiempo real