Utilizando o1-mini para la predicción de la cadena de suministro: ahorramos un 62% en costos de inferencia, pero nos topamos con 2 problemas fatales.
Este artículo se basa en la experiencia real de uso de un equipo de SaaS de cadena de suministro de 20 personas en Norteamérica y comparte los beneficios reales de reemplazar los grandes modelos principales por o1-mini para la predicción de demandas de distribución: resolución de problemas de limitación de flujo, reducción del costo de inferencia en un 62%, y una mejora significativa en la eficiencia de predicción. Al mismo tiempo, revela problemas ocultos como las desviaciones en el procesamiento de datos no estructurados y los errores en la asignación de idiomas, y proporciona escenarios de aplicación claros y sugerencias para comenzar a usarlo.
