Una sola pantalla con cada pedido — desde que entra al POS hasta que llega a la puerta. Mide cada etapa, cada handoff, cada segundo. Detecta cuellos de botella antes que los note el cliente.
La mayoría de operaciones de delivery descubren los problemas después que el cliente ya se quejó. Seis cosas que vemos en cada auditoría.
Nadie ve la cadena completa. Cada sistema reporta a su manera y los gerentes traducen entre cinco pantallas.
El cliente reseña en Google que llegó frío. Recién ahí ops se entera. Para entonces ya hay 12 pedidos más rotos en cola.
Tiempo entre "listo en cocina" y "recogido por rider". Nadie lo mide. Lo medimos.
POS, KDS, app de courier, mapas, dashboards. Cero contexto unificado.
$ ops --view=unified --location=L07 › merging POS + KDS + rider + app... ✓ 1 timeline · 1 dashboard · 1 alerta (antes: 5 apps · 5 pestañas · 0 contexto)
Recursos desperdiciados afuera mientras la cocina explota adentro.
Sin predicción, todo es bombero. Forecasting + alertas tempranas convierten ops reactivo en preventivo.
Capturamos eventos en cada punto de handoff. Los procesamos en streaming. Los servimos como métricas accionables — dashboards, alertas y APIs para tu app móvil.
POS · KDS · app de courier · GPS · app del cliente. Todo evento con timestamp exacto.
Apache Kafka como bus central. Topics por dominio: orders, kitchen, courier, delivery.
Spark Streaming sobre Databricks. Enriquece, valida, agrega. Delta Lake como persistencia.
Dashboards en Superset. Alertas a Telegram/Slack. API para tu app móvil interna.
Seis módulos en una sola plataforma. Cada uno resuelve uno de los seis dolores de arriba. Desliza →
Recibido → cola → prep → horno → empaque → buffer → asignado → ruta → entregado. Cada uno con timestamp y duración.
Algoritmo que agrupa por geografía + SLA. Resultado típico: 53% menos kilómetros, mismas entregas.
Info → warning → critical → emergency. Notifica al gerente, zonal o director según severidad.
Tiempo entre "listo" y "recogido". KPI #1 de calidad. Antes invisible, ahora con SLA.
$ buffer --window=24h --p=50,95 › processing 1,284 orders... ✓ p50 = 0:48s · p95 = 2:12s › SLA breach: 12 orders (0.9%) › top offender: 18:00–19:30 $ buffer --alert --threshold=p95>3:00 ✓ alert armed
Pedidos activos, mapa de couriers, carga de cocina, feed de alertas — todo a la vez.
Si la velocidad de pedidos supera la capacidad de cocina — alerta. ML en tiempo real con datos de 4 años.
Cierra al alcance real tras la fase de discovery. Modelo flexible — fixed price o T&M. Mantenimiento mensual opcional desde US$ 2 800.
Reducimos pedidos tarde de 13.6% a 3.9% en 4 años de operación continua. Impacto medido: +2.7% EBITDA, −18% tiempo de entrega. 4 ingenieros, 2 product managers, despliegue rolling.
Ver el caso completo →Te muestro el dashboard real de Dodo Pizza, mapeamos tu operación actual, y te digo si tiene sentido implementarlo. Si no, te ahorro 6 meses.