Finanzas

Grupo Cosentino, ganador del II Datatón IndesIA

  • Se trata de un evento dirigido a que empresas de la cadena de valor industrial se acerquen a la Inteligencia Artificial

Laboratorios de Grupo Cosentino.

Laboratorios de Grupo Cosentino.

Una solución analítica para conocer cómo la variación del precio de un producto puede afectar a su demanda, ideada por Grupo Cosentino junto con la empresa tecnológica Verne, ha logrado el premio del II Dataton IndesIA, organizado por la asociación española para el impulso de la economía del dato y la inteligencia artificial en la industria (IndesIA).

Según han indicado los organizadores en una nota, se trata de un evento dirigido a que empresas de la cadena de valor industrial, especialmente pymes, se acerquen a estas tecnologías y comprueben cómo pueden ayudarles a ser más competitivas y a que sus procesos sean más eficientes. Durante tres días consecutivos la sede de Microsoft en Madrid ha sido el escenario de trabajo de este evento, dirigido al desarrollo de soluciones basadas en datos en la IA a través de cinco retos planteados por las empresas Cosentino, Astican, CAF, Eselec e Inagas.

Todos ellos buscaban dar respuesta a determinados retos propios de sus negocios, pero también comunes a muchas otras compañías del sector industrial. Para ello, han contado con la colaboración de las compañías Verne y Ghenova Digital, Bluetab, Tinámica y Repsol como facilitadores tecnológicos. De esta forma se han buscado soluciones que abarcan desafíos relacionados con la simulación de precios y tarifas, la detección de alarmas de anomalías, el análisis de datos y tratamiento de los datos de la maquinaria y la predicción de demanda.

Con la propuesta de Cosentino y Verne se pretendía saber cómo afecta el cambio de precios o descuentos en la tendencia de ventas de una compañía. El objetivo era predecir el impacto estimado en los clientes ante el cambio en el precio de los productos o servicios mediante la identificación de tendencias de compra en relación con diferentes factores como la tipología de producto, la geografía o la clasificación de los clientes. En este sentido la solución encontrada propone una mejora cuyo impacto supondría alrededor de diez millones de euros en su facturación

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