Desarrollo de plataforma ERP para comercio y manufactura internacional

El reto

Tras la consultoría exitosa, MiDegasa necesitaba llevar la especificación a código. El reto era: 1) Arquitectura escalable que soportara 3 países con diferentes regulaciones aduanales, 2) Integración a sistemas legacy sin downtime, 3) Predicción de demanda con ML para optimizar stock, 4) Dashboard en tiempo real con visibilidad de +500 proveedores y 1000 referencias de productos.

La solución

Desarrollamos una plataforma ERP moderna con backend en Python (Django/FastAPI) y frontend en React, arquitectura microservicios en Docker, integración de sistemas legacy vía ETLs asincronos, módulo de ML para predicción de demanda (Prophet, SKLearn), y dashboard analytics con WebSocket para datos en tiempo real. Cumplimiento normativo aduanal de España, Francia, Alemania y procedimientos de importación-exportación automatizados.

Nuestro enfoque

• Arquitectura microservicios: módulos independientes desacoplados con APIs claras
• Backend robusto en Python con validación de datos y auditoria completa de transacciones
• Frontend React con diseño responsive y UX optimizada para usuarios en múltiples países
• Integración ETL con SAP legacy: sincronización de maestros (proveedores, productos, precios)
• Módulo ML: pipeline de predicción de demanda con datos históricos de 3 años
• Dashboard en tiempo real: KPIs operativos, alertas de desvíos, reportes regulatorios
• Seguridad: autenticación SSO, autorización granular por país/rol, encriptación de datos sensibles
• Testing exhaustivo: unit tests, integración, carga, security testing

El desafío: de especificación a producción

La especificación estaba lista, pero la ejecución era compleja: 12 meses de desarrollo, integración delicada con SAP (riesgo de datos), regulaciones aduanales distintas en 3 países, necesidad de soporte 24/7 durante implantación, y predicción de demanda con ML con datos históricos limitados.

Además, MiDegasa operaba 24 horas sin parar: no podía haber downtime durante la migración. La solución debía construirse sin afectar la operación en marcha.

Nuestra solución: arquitectura moderna y resiliente

Dividimos el desarrollo en 3 fases: 1) Core (proveedores + inventario), 2) Logística + Aduanas, 3) Analytics + ML. Cada fase era independiente y podía desactivarse sin afectar las demás. Usamos arquitectura microservicios con Docker, APIs REST para integración con SAP mediante ETLs asincronos (sin bloquear la operación), y WebSocket para datos en tiempo real en el dashboard.

Para ML: recopilamos datos históricos de 3 años de MiDegasa, entrenamos modelos Prophet (series temporales) + XGBoost (factores de negocio), e integramos predicciones en el módulo de inventario para sugerir puntos de reorden automáticamente.

Seguridad: autenticación SSO integrada con Azure AD corporativo, autorización granular (proveedores diferentes por país), encriptación end-to-end de datos de transacciones, y auditoría completa de cambios.

Impacto: transformación operativa medible

Tras 12 meses de desarrollo, MiDegasa migró completamente a la plataforma sin una sola hora de downtime. El lead time promedio se redujo de 35 días a 21 días. La predicción de demanda con ML redujo el exceso de stock un 28%, liberando 150K€ en capital inmovilizado.

200 usuarios operacionales en 3 países usan la plataforma diariamente. Uptime de 99.8% en producción. El ROI se materializó: ahorro operativo + reducción de costes de logística = +25% de margen en 18 meses post-implementación.