Pronostico De La Demanda Odoo Con Integracion Con Sap

Project overview

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.

Category IT & Programming
Subcategory Other
Project size Large
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Required availability As needed
API Integrations Cloud Storage (Dropbox, Google Drive, etc.), Other (Other APIs)

Delivery term: Not specified

Skills needed