CADREX Steel Intelligence v4

CUANTUM × CADREX · prototipo · scope: Viking · Galva · Aceroteca · Kloeckner
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HRC · Hot Rolled — Viking vs Mercado CME + proyección

Histórico 36m (Viking indexado a CRU vs futuros CME) prolongado con forecast + banda 80/95%.

Gap mensual: Viking − Mercado CME (HRC)

Últimos 24 meses. Rojo = Viking arriba del mercado · verde = abajo. Promedio ≈ $0 (sin sobreprecio).

CRC · Cold Rolled

Índice CRU + proyección (sin futuro CME líquido)

HDG · Coated

Índice CRU + proyección (sin futuro CME líquido)
Lectura para Alberto: Viking cotiza los 3 tipos indexado al índice CRU 1:1. Vs el mercado CME (HRC), el gap promedio es −$0.2/st — sin sobreprecio sistemático; el ruido mensual ($31/st prom) es timing de captura (este mes capturó día 8, no 15), no pricing. El lever de negociación es timing + dirección del índice. Backtest del forecast: error medio ~15% a 6 meses, banda 95% cubrió el 100%.
Cada SKU contra rango ASTM · delta defendible = vs MÁX
Catálogo muestreado · ordenado por delta vs ASTM máx
Demanda confirmada · kg / mes / vendor (Main tab — Metal Forecast)
Vendor pricing models

Cómo se calcula el forecast

Capa 1 — mercado: punto-estimado = curva forward CME HRC (vía Barchart, ticker HV) en el mes T. Banda de confianza = volatilidad realizada 30-day rolling × √(meses adelante). Modular: si CADREX aprueba CRU DataLab, solo se cambia la fuente.
Capa 2 — vendor: cada proveedor tiene un pricing model que aplica su lógica (mensual indexado vs trimestral fijo) sobre la curva de Capa 1. Output: gasto esperado mes × vendor × material con banda baja/alta.

Calculadora de peso teórico (ASTM A1008 / A653 / A1011)
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Carga "MX Margins.xlsx" en la barra superior para activar el motor

El Detector 80% lee la pestaña MX Sales de tu archivo y clasifica cada SKU por su porcentaje de material sobre el costo total. La regla 80-90% de Alberto define las zonas: abajo de 80% = sospechoso.

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Carga "Cadrex Pricing May 2026.xlsx" para activar Viking Shadow

El Viking Shadow lee la pestaña Viking Master y replica el build-up de pricing (CRU 3-mo avg − 6% discount + adders). Te permite estimar lo que Viking debería cobrarte dado un CRU forecast.

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Revenue 2025-2026 YTD
$251.77M
MX B&F · canónica · 12,112 invoices
Backlog activo
1,282
órdenes con firm date / want date
Std Cost recálculo
100%
cost build up automático (confirmado Cristina)
BOM Top 50 SKUs
3,581
líneas en mano · dormant · activar si se requiere
Std Costs master
16,648
part numbers con std cost actualizado
Reframe Alberto · 14-may-2026 · vía Cristina Buendía

"Hablando con Alberto me decía que por lo pronto el enfoque fuera sencillo y direccionado a Cost margins de backlog y Sales, y revenue. Por lo pronto no hay necesidad de casarlo a un BOM, pero igual te mando la info por si estás pensando en algo a futuro."

— Cristina Buendía, Senior Analyst CADREX

3 hallazgos del análisis post-call Cristina

RESUELTO Power BI re-label

Cristina cerró el re-label. Lo que aparece como "Revenue (shipments)" excluye credit memos y Specials. Una capa menos de ambigüedad para el dashboard ejecutivo.

RESUELTO SQL canónico

Discrepancia B&F (12,112) vs Margins (3,754) es solo rango de fechas en el mismo SQL. Usamos MX B&F (rango amplio) como fuente oficial.

ACCIONABLE Data quality

Fechas YYYYMMDD → convertir en SQL · Trailing spaces → TRIM() · Want Date typo 6202 → escalar Thalia (CS manager). Cero bloqueantes para construir.

Próximo · Semana 3 (19-23 may)
Dashboard preliminar

Margins · Backlog · Sales · Revenue sobre MX B&F. Sin BOM rollup (alineado al briefing). Vista CEO touch-friendly preliminar para revisar con Alberto en sync Sem 4.

Diccionario de métricas

Firmado con Ivonne (cubre a Cristina mientras OOO 18-may a 2-jun). Define qué es Revenue, Shipments, Backlog, Margin% — el que Alberto va a defender.

⚡ BOM dormant — listo si se requiere

BOM Top 50 SKUs (Cristina, 14-may): 3,581 líneas con parent / child / level / qty / make-buy / vendor / std cost desglosado (material, labor, OH). Std Cost master: 16,648 part numbers. Activable en 1 sesión si Alberto cambia la pregunta hacia atribución de margen al material que lo causa.