Recomotor Prediction, Comparison and Suggestion System (RPCSS)

Desarrollamos un sistema capaz de predecir precios, comparar datos y generar recomendaciones automáticas, integrando información de desguaces y marketplaces. Con esta tecnología, optimizamos la gestión de inventarios, mejoramos la rentabilidad y fomentamos la sostenibilidad en el sector de la automoción.

Tecnología, eficiencia y economía circular, al servicio del futuro del recambio.

Detalles del proyecto

Duración: 05/2023 al 09/2024
Inversión total: 253.522€
Ayuda de la Unión Europea: 215.494€
Lugar de ejecución del proyecto: Lleida, Spain

Europa Se Siente

Objetivos Principales

Predecir precios de piezas automotrices mediante modelos avanzados de machine learning.
Integrar datos internos y externos en una plataforma unificada.
Automatizar recomendaciones y presupuestos para agilizar procesos comerciales y operativos.
Impulsar la sostenibilidad optimizando el uso de piezas recuperadas y fomentando la economía circular.

Resultados

El proyecto ha consolidado una plataforma robusta y escalable, integrando datos internos y externos en tiempo real, con modelos predictivos operativos y procesos automatizados, logrando eficiencia técnica y económica, y sentando las bases para futuras innovaciones en inteligencia artificial.

Área / Actividad	Alcance Previsto	Alcance Real
Integración de datos externos	Integrar múltiples fuentes (OEM, desguaces, marketplaces) en el sistema.	Integración completada, superando retos de heterogeneidad y logrando actualización en tiempo real.
Modelos predictivos	Desarrollar modelos para predicción de precios, demanda y rotación.	Modelos operativos con resultados prometedores; en uso para análisis y decisiones.
Infraestructura técnica	Plataforma escalable y segura en la nube.	Infraestructura desplegada en AWS y Kubernetes, lista para crecer y adaptarse.
Automatización de procesos	Automatizar procesos de presupuesto y recomendaciones de piezas.	Automatización implementada e integrada con sistemas de negocio (ecommerce, CRM).