Ya sea un clic en la tienda online, un escaneo en la caja registradora o un cupón canjeado en la aplicación: todos los datos utilizan la misma estructura. Esto evita duplicidades en los perfiles de los clientes y garantiza la calidad de los datos.
Transformamos señales complejas de los sensores de la planta de producción en métricas de negocio transparentes. Sus equipos de TI y de dirección ven de inmediato lo que notifican los sistemas de la planta.
Estructurar los datos de los clientes de conformidad con el RGPD ofrece un doble beneficio: un cumplimiento normativo seguro y una base de datos sólida para la personalización basada en IA. Zoi diseña la capa de gobernanza para que los equipos de marketing puedan acceder directamente a perfiles validados, sin necesidad de recurrir a tickets de soporte técnico de TI.
Verificación de la calidad y requisitos regulatorios: la gobernanza hace que sus datos de producción estén preparados para auditorías, tanto internas como externas.
En cuanto un cliente realiza una compra en la tienda online, el sistema contabiliza la transacción en SAP y activa los procesos de almacén. De forma totalmente automatizada y sin fricciones manuales en los datos.
Las notificaciones de retraso de los proveedores fluyen directamente a la planificación de la producción porque los datos logísticos y del ERP central se comunican sin fisuras. El programa de producción se adapta en función de datos en tiempo real, lo que reduce significativamente los tiempos de inactividad no planificados.
Un data lakehouse para el comercio minorista unifica todos los datos de ventas —desde el punto de venta (POS) hasta el programa de fidelización— en tiempo real. Esta base de datos también sirve como cimiento para los modelos de IA encargados de la previsión de la demanda y de las recomendaciones de productos personalizadas.
La maquinaria de la fábrica y los sistemas ERP convergen en una vista unificada. Su equipo directivo puede ver exactamente qué está sucediendo en la planta de producción en un momento dado.
Un cliente compra el último par de zapatillas en una tienda física y su tienda online lo registra al instante. Esto evita compras erróneas y permite realizar ajustes de precios automatizados directamente en la caja, eliminando el mantenimiento manual de datos.
Si la presión en un activo se desvía aunque sea mínimamente, el sistema activa de inmediato una alerta antes de que la línea se detenga por completo y se genere material de desecho. Los datos de la maquinaria y los sensores IoT se supervisan continuamente, garantizando la calidad de forma paralela al proceso. Estos mismos flujos de datos alimentan los modelos de IA que reconocen patrones de desgaste y predicen las necesidades de mantenimiento.
Nuestros modelos calculan los picos de demanda con antelación, garantizando la disponibilidad de los productos a la vez que reducen el capital inmovilizado en el almacén. Con cada nueva transacción, el modelo aprende qué productos demandarán sus clientes a continuación.
El desgaste de las herramientas se calcula con precisión, lo que permite a la IA programar el mantenimiento exactamente durante los descansos habituales entre turnos. Esto minimiza las paradas de producción no planificadas e incrementa la eficacia general de los equipos (OEE).
