Pronostico De La Demanda Odoo Con Integracion Con Sap

Contexto Geral do Projeto

Objetivo General Desarrollar e implementar un sistema de análisis y pronóstico de la demanda en Odoo, que se integre bidireccionalmente con SAP (hospedado en Azure), utilizando tecnologías de Kpis, ia, bi y big data para mejorar la toma de decisiones en la cadena de suministro de moderna alimentos. Arquitectura General del Sistema Módulo Inteligente en Odoo • Odoo actúa como motor de análisis y predicción, con: o Entradas: datos históricos, inventarios, clima, estacionalidad, promociones, campañas. O Salidas: pronósticos por producto, región, canal, cliente. Integración con SAP • Entrada de datos desde SAP a Odoo: o Ventas históricas o Pedidos actuales o Inventario actual o Datos maestros (productos, clientes, centros) • Devolución de datos a SAP desde Odoo: o Pronóstico por SKU o Recomendaciones de reabastecimiento o KPIs y reportes agregados para MRP • Tecnologías de integración: o Conectores API RESTful o Middleware ETL (Airbyte, Talend) o Odoo External api o sap cloud integration (cpi) o sap pi/po • consideraciones en azure: o uso de azure data factory para etl o azure blob storage para data lake intermedio o sap alojado en máquinas virtuales (vms) o sap hana cloud o garantía de seguridad: oauth2, cifrado tls, gobernanza y backups componentes técnicos 1. KPIs en Odoo • Definidos como modelos analíticos conectados a módulos de ventas, compras e inventarios. • Visualizados en dashboards con Odoo Studio o BI externo (Power bi vía conector sql/odbc). 2. IA y Machine Learning • Motor de pronóstico con Prophet y/o scikit-learn entrenado con datos históricos. • Modelos servidos con: o Azure ml / aws sagemaker o llamadas api desde odoo con resultados almacenados en tablas 3. Business Intelligence (BI) • Cubos OLAP en PostgreSQL • Dashboards de seguimiento (forecast vs real) • KPI dinámico: Fill Rate, otif, mape, mad, stockouts 4. Big Data • Integración con data lakes (Azure Blob / AWS S3) • Procesamiento de grandes volúmenes en Spark • Exportación masiva de datos transaccionales desde SAP Flujo de Datos e Integración 1. Carga de datos desde SAP a Azure Data Lake 2. Transformación con Azure Data Factory / Airbyte 3. Carga a modelos ML entrenados en Azure ML 4. Resultados devueltos al módulo Odoo Forecaster 5. Odoo actualiza sap vía api con datos de forecast 6. sap usa forecast en módulos mrp y supply chain beneficios esperados • pronóstico más preciso = menos desperdicio y mejor planificación. • Integración Odoo-SAP = visión unificada de toda la operación. • Procesamiento ágil y escalable con Azure. • BI en tiempo real para toma de decisiones por parte de gerentes de planta, logística y finanzas. • Reducción de stockouts y mejoras en nivel de servicio. Entregables para el Equipo Técnico 1. Documentación del flujo de integración Odoo–SAP. 2. Especificación de APIs (endpoints, tokens, objetos). 3. Diagramas de arquitectura (Azure + Odoo + SAP). 4. Scripts de entrenamiento y despliegue ML. 5. Configuración de seguridad y respaldo. 6. Pruebas de integridad de datos.

Categoria TI e Programação
Subcategoria Outros
Tamanho do projeto Grande
Isso é um projeto ou uma posição de trabalho? Um projeto
Tenho, atualmente Eu tenho especificações
Disponibilidade requerida Conforme necessário
Integrações de API Cloud Storage (Dropbox, Google Drive, etc), Outros (Outras APIs)

Prazo de Entrega: Não estabelecido

Habilidades necessárias