El CEDIS que nunca se queda sin producto
Cómo un agente de predicción numérica, orquestado con UiPath e integrado a SAP, anticipa los quiebres de stock antes de que ocurran — sin adivinar, sin alucinar.
Un analista de Centro de Distribución revisa el reporte de inventario del lunes y descubre que un SKU crítico se agotó el sábado. El pedido de reposición ya lleva tres días de atraso. No es un caso aislado: es la consecuencia natural de gestionar inventarios mirando hacia atrás, con un stock de seguridad fijo que no sabe leer estacionalidad ni picos de demanda.
El costo silencioso de reaccionar tarde
En la mayoría de los CEDIS, el inventario se gestiona por umbral: cuando el stock cae debajo de un nivel fijo, se dispara una orden de compra. Ese modelo funciona mientras la demanda se comporta como se esperaba. En cuanto aparece un pico estacional, una promoción o un cambio de patrón de consumo, el umbral fijo deja de proteger al negocio.
Las consecuencias se sienten en tres frentes a la vez: ventas perdidas por falta de producto en el punto de venta, fletes de emergencia para tapar el hueco cuando ya es tarde, y decisiones de reposición que se toman a ciegas porque los datos viven dispersos entre SAP y hojas de Excel armadas a mano.
De mirar el pasado a calcular el futuro
La propuesta invierte la lógica: en lugar de reaccionar cuando el stock ya tocó un límite, un modelo predictivo calcula, para cada SKU y cada centro de distribución, la fecha exacta en la que el inventario llegará a cero — cruzando historial de ventas, estacionalidad, promociones y el lead time real de cada proveedor.
Una decisión de diseño es clave y suele pasarse por alto: este modelo no usa un modelo de lenguaje generativo. Usa aprendizaje automático numérico (familias como XGBoost o ARIMA), pensado para pronóstico de series de tiempo. Si los datos de entrada son correctos, el resultado es matemáticamente consistente y auditable — no hay margen para que el sistema "invente" una fecha de quiebre. La IA generativa sigue teniendo un lugar en el ecosistema de Itatix, pero no en el núcleo de un cálculo que debe ser exacto.
UiPath es la capa que conecta ese cerebro predictivo con la operación real. Sus robots extraen los datos directamente de SAP (vía API, BAPI o automatización de interfaz, según lo que permita el entorno del cliente), UiPath AI Center aloja y ejecuta el modelo, y UiPath Action Center es donde un analista humano revisa y aprueba cada alerta antes de que se traduzca en una acción sobre el ERP.
Arquitectura: SAP, UiPath y una persona en el medio
El flujo tiene cuatro pasos y, deliberadamente, un punto de control humano antes de tocar el ERP:
El valor no está solo en el pronóstico, está en lo que habilita
Antes
- Stock de seguridad fijo, ciego a estacionalidad y promociones
- El equipo detecta el quiebre cuando el estante ya está vacío
- Datos dispersos entre SAP y planillas armadas a mano
- Reposición de emergencia con fletes y sobrecostos
Hoy, con el agente predictivo
- Modelo numérico calcula la fecha de quiebre por SKU y CEDIS
- La orden de compra se genera antes de que el stock llegue a cero
- Un solo flujo: SAP → UiPath AI Center → Action Center → SAP
- El analista aprueba; el robot ejecuta sin errores de digitación
Continuidad del negocio
El estante no llega a quedarse vacío porque la orden de compra se dispara antes de que el inventario toque fondo.
Eficiencia de capital
Se compra en función de lo que el modelo proyecta que se va a vender, reduciendo el costo de mantener mercancía muerta en bodega.
Tiempo del equipo en lo que importa
El analista deja de perseguir datos en Excel y concentra su criterio en autorizar las compras que realmente requieren su decisión.
Cómo se implementa, en fases cortas
Descubrimiento
Relevamiento de SKUs, módulos SAP en uso (MM/SD/EWM) y calidad de datos disponible.
Diseño y conexión
Configuración de los robots de extracción y del modelo predictivo inicial en UiPath AI Center.
Piloto con freno humano
Puesta en marcha del Action Center con un grupo acotado de SKUs, ajustando el modelo con la validación del equipo.
Escalamiento
Extensión del agente al resto del catálogo y de los CEDIS, con la acción sobre SAP ya automatizada de punta a punta.
"El valor de un modelo predictivo no está en la precisión matemática por sí sola, sino en que el equipo confíe en él lo suficiente como para actuar antes de que el problema sea visible."
Preguntas que suelen surgir
¿Tu CEDIS todavía reacciona en lugar de anticipar?
Conversemos sobre cuántos SKUs maneja tu operación y qué versión de SAP tienes hoy — con eso alcanza para bosquejar una hoja de ruta inicial.
Agendar una conversación con Itatix
El CEDIS que nunca se queda sin producto
Cómo un agente de predicción numérica, orquestado con UiPath e integrado a SAP, anticipa los quiebres de stock antes de que ocurran — sin adivinar, sin alucinar.
Un analista de Centro de Distribución revisa el reporte de inventario del lunes y descubre que un SKU crítico se agotó el sábado. El pedido de reposición ya lleva tres días de atraso. No es un caso aislado: es la consecuencia natural de gestionar inventarios mirando hacia atrás, con un stock de seguridad fijo que no sabe leer estacionalidad ni picos de demanda.
El costo silencioso de reaccionar tarde
En la mayoría de los CEDIS, el inventario se gestiona por umbral: cuando el stock cae debajo de un nivel fijo, se dispara una orden de compra. Ese modelo funciona mientras la demanda se comporta como se esperaba. En cuanto aparece un pico estacional, una promoción o un cambio de patrón de consumo, el umbral fijo deja de proteger al negocio.
Las consecuencias se sienten en tres frentes a la vez: ventas perdidas por falta de producto en el punto de venta, fletes de emergencia para tapar el hueco cuando ya es tarde, y decisiones de reposición que se toman a ciegas porque los datos viven dispersos entre SAP y hojas de Excel armadas a mano.
De mirar el pasado a calcular el futuro
La propuesta invierte la lógica: en lugar de reaccionar cuando el stock ya tocó un límite, un modelo predictivo calcula, para cada SKU y cada centro de distribución, la fecha exacta en la que el inventario llegará a cero — cruzando historial de ventas, estacionalidad, promociones y el lead time real de cada proveedor.
Una decisión de diseño es clave y suele pasarse por alto: este modelo no usa un modelo de lenguaje generativo. Usa aprendizaje automático numérico (familias como XGBoost o ARIMA), pensado para pronóstico de series de tiempo. Si los datos de entrada son correctos, el resultado es matemáticamente consistente y auditable — no hay margen para que el sistema "invente" una fecha de quiebre. La IA generativa sigue teniendo un lugar en el ecosistema de Itatix, pero no en el núcleo de un cálculo que debe ser exacto.
UiPath es la capa que conecta ese cerebro predictivo con la operación real. Sus robots extraen los datos directamente de SAP (vía API, BAPI o automatización de interfaz, según lo que permita el entorno del cliente), UiPath AI Center aloja y ejecuta el modelo, y UiPath Action Center es donde un analista humano revisa y aprueba cada alerta antes de que se traduzca en una acción sobre el ERP.
Arquitectura: SAP, UiPath y una persona en el medio
El flujo tiene cuatro pasos y, deliberadamente, un punto de control humano antes de tocar el ERP:
El valor no está solo en el pronóstico, está en lo que habilita
Antes
- Stock de seguridad fijo, ciego a estacionalidad y promociones
- El equipo detecta el quiebre cuando el estante ya está vacío
- Datos dispersos entre SAP y planillas armadas a mano
- Reposición de emergencia con fletes y sobrecostos
Hoy, con el agente predictivo
- Modelo numérico calcula la fecha de quiebre por SKU y CEDIS
- La orden de compra se genera antes de que el stock llegue a cero
- Un solo flujo: SAP → UiPath AI Center → Action Center → SAP
- El analista aprueba; el robot ejecuta sin errores de digitación
Continuidad del negocio
El estante no llega a quedarse vacío porque la orden de compra se dispara antes de que el inventario toque fondo.
Eficiencia de capital
Se compra en función de lo que el modelo proyecta que se va a vender, reduciendo el costo de mantener mercancía muerta en bodega.
Tiempo del equipo en lo que importa
El analista deja de perseguir datos en Excel y concentra su criterio en autorizar las compras que realmente requieren su decisión.
Cómo se implementa, en fases cortas
Descubrimiento
Relevamiento de SKUs, módulos SAP en uso (MM/SD/EWM) y calidad de datos disponible.
Diseño y conexión
Configuración de los robots de extracción y del modelo predictivo inicial en UiPath AI Center.
Piloto con freno humano
Puesta en marcha del Action Center con un grupo acotado de SKUs, ajustando el modelo con la validación del equipo.
Escalamiento
Extensión del agente al resto del catálogo y de los CEDIS, con la acción sobre SAP ya automatizada de punta a punta.
"El valor de un modelo predictivo no está en la precisión matemática por sí sola, sino en que el equipo confíe en él lo suficiente como para actuar antes de que el problema sea visible."
Preguntas que suelen surgir
¿Tu CEDIS todavía reacciona en lugar de anticipar?
Conversemos sobre cuántos SKUs maneja tu operación y qué versión de SAP tienes hoy — con eso alcanza para bosquejar una hoja de ruta inicial.
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The distribution center that never runs out of stock
How a numerical prediction agent, orchestrated with UiPath and integrated with SAP, anticipates stockouts before they happen — no guessing, no hallucinating.
A distribution center analyst reviews Monday's inventory report and discovers a critical SKU ran out on Saturday. The replenishment order is already three days late. It isn't an isolated case — it's the natural outcome of managing inventory by looking backward, with a fixed safety stock that can't read seasonality or demand spikes.
The silent cost of reacting too late
In most distribution centers, inventory is managed by threshold: when stock drops below a fixed level, a purchase order fires. That model works as long as demand behaves as expected. As soon as a seasonal spike, a promotion, or a shift in consumption patterns appears, the fixed threshold stops protecting the business.
The consequences hit on three fronts at once: lost sales from empty shelves, emergency freight to patch the gap once it's already too late, and replenishment decisions made blind because data lives scattered between SAP and hand-built spreadsheets.
From looking at the past to calculating the future
The approach flips the logic: instead of reacting once stock has already crossed a limit, a predictive model calculates, for every SKU and every distribution center, the exact date inventory will hit zero — crossing sales history, seasonality, promotions, and each supplier's real lead time.
One design decision matters and is often overlooked: this model doesn't use a generative language model. It uses numerical machine learning (families like XGBoost or ARIMA), purpose-built for time-series forecasting. If the input data is correct, the output is mathematically consistent and auditable — there's no room for the system to "invent" a stockout date. Generative AI still has a place in Itatix's ecosystem, just not at the core of a calculation that has to be exact.
UiPath is the layer that connects that predictive brain to real operations. Its robots pull data directly from SAP (via API, BAPI, or interface automation, depending on what the client's environment allows), UiPath AI Center hosts and runs the model, and UiPath Action Center is where a human analyst reviews and approves every alert before it turns into an action on the ERP.
Architecture: SAP, UiPath, and a person in the middle
The flow has four steps and, deliberately, a human checkpoint before touching the ERP:
The value isn't only in the forecast — it's in what it enables
Before
- Fixed safety stock, blind to seasonality and promotions
- The team spots the stockout once the shelf is already empty
- Data scattered between SAP and hand-built spreadsheets
- Emergency replenishment with freight and extra cost
Today, with the predictive agent
- A numerical model calculates the stockout date per SKU and center
- The purchase order fires before inventory hits zero
- One single flow: SAP → UiPath AI Center → Action Center → SAP
- The analyst approves; the robot executes with no manual-entry errors
Business continuity
Shelves stop going empty because the purchase order fires before inventory hits bottom.
Capital efficiency
Buying is driven by what the model projects will actually sell, cutting the cost of carrying dead stock in the warehouse.
The team's time on what matters
The analyst stops chasing data in spreadsheets and focuses judgment on authorizing the purchases that truly need a human call.
How it's implemented, in short phases
Discovery
Mapping SKUs, the SAP modules in use (MM/SD/EWM), and the quality of available data.
Design and connection
Setting up the extraction robots and the initial predictive model in UiPath AI Center.
Pilot with a human checkpoint
Launching Action Center with a limited group of SKUs, tuning the model with the team's validation.
Scale-up
Extending the agent to the rest of the catalog and distribution centers, with end-to-end automated action on SAP.
"The value of a predictive model isn't in mathematical precision alone — it's in the team trusting it enough to act before the problem becomes visible."
Questions that usually come up
Is your distribution center still reacting instead of anticipating?
Let's talk about how many SKUs your operation manages and which SAP version you're running today — that's enough to sketch an initial roadmap.
Schedule a conversation with Itatix
The distribution center that never runs out of stock
How a numerical prediction agent, orchestrated with UiPath and integrated with SAP, anticipates stockouts before they happen — no guessing, no hallucinating.
A distribution center analyst reviews Monday's inventory report and discovers a critical SKU ran out on Saturday. The replenishment order is already three days late. It isn't an isolated case — it's the natural outcome of managing inventory by looking backward, with a fixed safety stock that can't read seasonality or demand spikes.
The silent cost of reacting too late
In most distribution centers, inventory is managed by threshold: when stock drops below a fixed level, a purchase order fires. That model works as long as demand behaves as expected. As soon as a seasonal spike, a promotion, or a shift in consumption patterns appears, the fixed threshold stops protecting the business.
The consequences hit on three fronts at once: lost sales from empty shelves, emergency freight to patch the gap once it's already too late, and replenishment decisions made blind because data lives scattered between SAP and hand-built spreadsheets.
From looking at the past to calculating the future
The approach flips the logic: instead of reacting once stock has already crossed a limit, a predictive model calculates, for every SKU and every distribution center, the exact date inventory will hit zero — crossing sales history, seasonality, promotions, and each supplier's real lead time.
One design decision matters and is often overlooked: this model doesn't use a generative language model. It uses numerical machine learning (families like XGBoost or ARIMA), purpose-built for time-series forecasting. If the input data is correct, the output is mathematically consistent and auditable — there's no room for the system to "invent" a stockout date. Generative AI still has a place in Itatix's ecosystem, just not at the core of a calculation that has to be exact.
UiPath is the layer that connects that predictive brain to real operations. Its robots pull data directly from SAP (via API, BAPI, or interface automation, depending on what the client's environment allows), UiPath AI Center hosts and runs the model, and UiPath Action Center is where a human analyst reviews and approves every alert before it turns into an action on the ERP.
Architecture: SAP, UiPath, and a person in the middle
The flow has four steps and, deliberately, a human checkpoint before touching the ERP:
The value isn't only in the forecast — it's in what it enables
Before
- Fixed safety stock, blind to seasonality and promotions
- The team spots the stockout once the shelf is already empty
- Data scattered between SAP and hand-built spreadsheets
- Emergency replenishment with freight and extra cost
Today, with the predictive agent
- A numerical model calculates the stockout date per SKU and center
- The purchase order fires before inventory hits zero
- One single flow: SAP → UiPath AI Center → Action Center → SAP
- The analyst approves; the robot executes with no manual-entry errors
Business continuity
Shelves stop going empty because the purchase order fires before inventory hits bottom.
Capital efficiency
Buying is driven by what the model projects will actually sell, cutting the cost of carrying dead stock in the warehouse.
The team's time on what matters
The analyst stops chasing data in spreadsheets and focuses judgment on authorizing the purchases that truly need a human call.
How it's implemented, in short phases
Discovery
Mapping SKUs, the SAP modules in use (MM/SD/EWM), and the quality of available data.
Design and connection
Setting up the extraction robots and the initial predictive model in UiPath AI Center.
Pilot with a human checkpoint
Launching Action Center with a limited group of SKUs, tuning the model with the team's validation.
Scale-up
Extending the agent to the rest of the catalog and distribution centers, with end-to-end automated action on SAP.
"The value of a predictive model isn't in mathematical precision alone — it's in the team trusting it enough to act before the problem becomes visible."
Questions that usually come up
Is your distribution center still reacting instead of anticipating?
Let's talk about how many SKUs your operation manages and which SAP version you're running today — that's enough to sketch an initial roadmap.
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O CD que nunca fica sem produto
Como um agente de predição numérica, orquestrado com UiPath e integrado ao SAP, antecipa rupturas de estoque antes que aconteçam — sem adivinhar, sem alucinar.
Um analista de Centro de Distribuição revisa o relatório de estoque de segunda-feira e descobre que um SKU crítico se esgotou no sábado. O pedido de reposição já está com três dias de atraso. Não é um caso isolado: é a consequência natural de gerir estoques olhando para trás, com um estoque de segurança fixo que não sabe ler sazonalidade nem picos de demanda.
O custo silencioso de reagir tarde demais
Na maioria dos CDs, o estoque é gerido por limiar: quando o nível cai abaixo de um patamar fixo, dispara-se um pedido de compra. Esse modelo funciona enquanto a demanda se comporta como esperado. Assim que surge um pico sazonal, uma promoção ou uma mudança no padrão de consumo, o limiar fixo deixa de proteger o negócio.
As consequências aparecem em três frentes ao mesmo tempo: vendas perdidas por falta de produto na prateleira, fretes de emergência para tapar o buraco quando já é tarde, e decisões de reposição tomadas às cegas porque os dados vivem dispersos entre o SAP e planilhas montadas manualmente.
De olhar o passado a calcular o futuro
A proposta inverte a lógica: em vez de reagir quando o estoque já atingiu um limite, um modelo preditivo calcula, para cada SKU e cada centro de distribuição, a data exata em que o inventário chegará a zero — cruzando histórico de vendas, sazonalidade, promoções e o lead time real de cada fornecedor.
Uma decisão de design é fundamental e costuma passar despercebida: esse modelo não usa um modelo de linguagem generativo. Usa aprendizado de máquina numérico (famílias como XGBoost ou ARIMA), pensado para previsão de séries temporais. Se os dados de entrada estiverem corretos, o resultado é matematicamente consistente e auditável — não há espaço para o sistema "inventar" uma data de ruptura. A IA generativa continua tendo lugar no ecossistema da Itatix, mas não no núcleo de um cálculo que precisa ser exato.
O UiPath é a camada que conecta esse cérebro preditivo à operação real. Seus robôs extraem os dados diretamente do SAP (via API, BAPI ou automação de interface, conforme o que o ambiente do cliente permitir), o UiPath AI Center hospeda e executa o modelo, e o UiPath Action Center é onde um analista humano revisa e aprova cada alerta antes que ele se traduza em uma ação sobre o ERP.
Arquitetura: SAP, UiPath e uma pessoa no meio
O fluxo tem quatro passos e, deliberadamente, um ponto de controle humano antes de tocar o ERP:
O valor não está só na previsão, está no que ela habilita
Antes
- Estoque de segurança fixo, cego a sazonalidade e promoções
- A equipe percebe a ruptura quando a prateleira já está vazia
- Dados dispersos entre o SAP e planilhas montadas manualmente
- Reposição de emergência com fretes e custos extras
Hoje, com o agente preditivo
- Modelo numérico calcula a data de ruptura por SKU e CD
- O pedido de compra é gerado antes de o estoque chegar a zero
- Um único fluxo: SAP → UiPath AI Center → Action Center → SAP
- O analista aprova; o robô executa sem erros de digitação
Continuidade do negócio
A prateleira não fica vazia porque o pedido de compra é disparado antes de o estoque chegar ao fundo.
Eficiência de capital
Compra-se em função do que o modelo projeta que será vendido, reduzindo o custo de manter mercadoria parada no armazém.
Tempo da equipe no que importa
O analista deixa de perseguir dados em planilhas e concentra seu julgamento em autorizar as compras que realmente exigem uma decisão humana.
Como se implementa, em fases curtas
Descoberta
Levantamento de SKUs, módulos SAP em uso (MM/SD/EWM) e qualidade dos dados disponíveis.
Design e conexão
Configuração dos robôs de extração e do modelo preditivo inicial no UiPath AI Center.
Piloto com freio humano
Ativação do Action Center com um grupo limitado de SKUs, ajustando o modelo com a validação da equipe.
Escalonamento
Extensão do agente ao restante do catálogo e dos CDs, com a ação no SAP já automatizada de ponta a ponta.
"O valor de um modelo preditivo não está na precisão matemática isolada, mas em a equipe confiar nele o suficiente para agir antes de o problema se tornar visível."
Perguntas que costumam surgir
Seu CD ainda reage em vez de antecipar?
Vamos conversar sobre quantos SKUs sua operação gerencia e qual versão do SAP você usa hoje — isso já é suficiente para esboçar um roteiro inicial.
Agendar uma conversa com a Itatix
O CD que nunca fica sem produto
Como um agente de predição numérica, orquestrado com UiPath e integrado ao SAP, antecipa rupturas de estoque antes que aconteçam — sem adivinhar, sem alucinar.
Um analista de Centro de Distribuição revisa o relatório de estoque de segunda-feira e descobre que um SKU crítico se esgotou no sábado. O pedido de reposição já está com três dias de atraso. Não é um caso isolado: é a consequência natural de gerir estoques olhando para trás, com um estoque de segurança fixo que não sabe ler sazonalidade nem picos de demanda.
O custo silencioso de reagir tarde demais
Na maioria dos CDs, o estoque é gerido por limiar: quando o nível cai abaixo de um patamar fixo, dispara-se um pedido de compra. Esse modelo funciona enquanto a demanda se comporta como esperado. Assim que surge um pico sazonal, uma promoção ou uma mudança no padrão de consumo, o limiar fixo deixa de proteger o negócio.
As consequências aparecem em três frentes ao mesmo tempo: vendas perdidas por falta de produto na prateleira, fretes de emergência para tapar o buraco quando já é tarde, e decisões de reposição tomadas às cegas porque os dados vivem dispersos entre o SAP e planilhas montadas manualmente.
De olhar o passado a calcular o futuro
A proposta inverte a lógica: em vez de reagir quando o estoque já atingiu um limite, um modelo preditivo calcula, para cada SKU e cada centro de distribuição, a data exata em que o inventário chegará a zero — cruzando histórico de vendas, sazonalidade, promoções e o lead time real de cada fornecedor.
Uma decisão de design é fundamental e costuma passar despercebida: esse modelo não usa um modelo de linguagem generativo. Usa aprendizado de máquina numérico (famílias como XGBoost ou ARIMA), pensado para previsão de séries temporais. Se os dados de entrada estiverem corretos, o resultado é matematicamente consistente e auditável — não há espaço para o sistema "inventar" uma data de ruptura. A IA generativa continua tendo lugar no ecossistema da Itatix, mas não no núcleo de um cálculo que precisa ser exato.
O UiPath é a camada que conecta esse cérebro preditivo à operação real. Seus robôs extraem os dados diretamente do SAP (via API, BAPI ou automação de interface, conforme o que o ambiente do cliente permitir), o UiPath AI Center hospeda e executa o modelo, e o UiPath Action Center é onde um analista humano revisa e aprova cada alerta antes que ele se traduza em uma ação sobre o ERP.
Arquitetura: SAP, UiPath e uma pessoa no meio
O fluxo tem quatro passos e, deliberadamente, um ponto de controle humano antes de tocar o ERP:
O valor não está só na previsão, está no que ela habilita
Antes
- Estoque de segurança fixo, cego a sazonalidade e promoções
- A equipe percebe a ruptura quando a prateleira já está vazia
- Dados dispersos entre o SAP e planilhas montadas manualmente
- Reposição de emergência com fretes e custos extras
Hoje, com o agente preditivo
- Modelo numérico calcula a data de ruptura por SKU e CD
- O pedido de compra é gerado antes de o estoque chegar a zero
- Um único fluxo: SAP → UiPath AI Center → Action Center → SAP
- O analista aprova; o robô executa sem erros de digitação
Continuidade do negócio
A prateleira não fica vazia porque o pedido de compra é disparado antes de o estoque chegar ao fundo.
Eficiência de capital
Compra-se em função do que o modelo projeta que será vendido, reduzindo o custo de manter mercadoria parada no armazém.
Tempo da equipe no que importa
O analista deixa de perseguir dados em planilhas e concentra seu julgamento em autorizar as compras que realmente exigem uma decisão humana.
Como se implementa, em fases curtas
Descoberta
Levantamento de SKUs, módulos SAP em uso (MM/SD/EWM) e qualidade dos dados disponíveis.
Design e conexão
Configuração dos robôs de extração e do modelo preditivo inicial no UiPath AI Center.
Piloto com freio humano
Ativação do Action Center com um grupo limitado de SKUs, ajustando o modelo com a validação da equipe.
Escalonamento
Extensão do agente ao restante do catálogo e dos CDs, com a ação no SAP já automatizada de ponta a ponta.
"O valor de um modelo preditivo não está na precisão matemática isolada, mas em a equipe confiar nele o suficiente para agir antes de o problema se tornar visível."
Perguntas que costumam surgir
Seu CD ainda reage em vez de antecipar?
Vamos conversar sobre quantos SKUs sua operação gerencia e qual versão do SAP você usa hoje — isso já é suficiente para esboçar um roteiro inicial.
Agendar uma conversa com a Itatix