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Slimstock consolida su crecimiento en Iberia tras alcanzar una facturación de 7,5 millones de euros en 2025

4 agosto, 2026
in España, Supply Chain
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Slimstock consolida su crecimiento en Iberia tras alcanzar una facturación de 7,5 millones de euros en 2025
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Crédito: fuente

La compañía especializada en optimización de la cadena de suministro amplía su cartera de clientes y prevé acelerar su crecimiento en 2026. Slim4 Supply Chain, su plataforma de planificación impulsada por inteligencia artificial es utilizada por más de 1.700 empresas de todo el mundo para optimizar sus operaciones

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En un entorno cada vez más digitalizado y exigente, la necesidad de optimizar las operaciones y los inventarios, anticipar la demanda y responder con mayor agilidad a las disrupciones del mercado está impulsando la adopción de soluciones avanzadas de planificación de la cadena de suministro. En este contexto, Slimstock, compañía con más de 30 años de experiencia optimizando cadenas de suministro, continúa reforzando su posición en Iberia gracias al crecimiento de su base de clientes y a la evolución de Slim4 Supply Chain, su plataforma de planificación impulsada por inteligencia artificial.

La compañía cerró el ejercicio 2025 con una facturación de 7,5 millones de euros en Iberia y prevé mantener esta senda de crecimiento en 2026, con una previsión de facturación de 10 millones de euros, lo que supondría un incremento del 33% respecto al ejercicio anterior. Este avance se ha visto impulsado, en gran medida, por la incorporación durante el presente año de nuevos clientes como Velfont, Natura, Grupo Cadarso, K Global y UNOde50, entre otros.

Actualmente, más de cerca de 2000 empresas de todo el mundo utilizan las soluciones de Slimstock para mejorar la disponibilidad de producto, optimizar inventarios y reducir desperdicios así como gestionar de manera más eficiente y rentable su cadena de suministro.. Entre ellas figuran compañías referentes tanto a nivel global como regional, entre las cuales destacan Mango, Europastry, TGT, Costa Coffee, Renfe, Sonepar o Metro de Madrid.

Slim4 Supply Chain: IA aplicada a la cadena de suministro
El crecimiento de la compañía ha ido acompañado de la evolución de Slim4 Supply Chain, la plataforma con la que fabricantes, distribuidores y retailers pueden gestionar de forma integral la planificación de su cadena de suministro. La solución permite calcularla previsión de la demanda, calcular y optimizar los niveles óptimos de stock y agilizar la toma de mejorar decisiones, aportando una mayor visibilidad sobre las operaciones y una respuesta más rápida ante cambios en el mercado.

La plataforma incorpora funcionalidades de inteligencia artificial que permiten llevar a cabo la detección de anomalías en las ventas, la identificación de patrones en la demanda y la previsión de la demanda de nuevos productos antes de sacarlos al mercado. Estas funcionalidades permiten aumentar la precisión de las previsiones, minimizar las roturas de stock y reducir el exceso de inventario. Durante el 2026, la compañía continúa ampliando su oferta con nuevas soluciones orientadas a la optimización de promociones, la gestión dinámica de precios (pricing) y el enriquecimiento de datos de producto a través de agentes IA, reforzando su apuesta por una planificación cada vez más eficiente y basada en datos y por medio de la IA

«Las cadenas de suministro operan hoy en un entorno marcado por la incertidumbre, la volatilidad de la demanda y la presión sobre los márgenes. La tecnología y la inteligencia artificial permiten ganar visibilidad, anticiparse a los cambios y tomar decisiones más rápidas y precisas que mejoran tanto la eficiencia operativa como el nivel de servicio«, señala Arnau Peris, Country Manager de Slimstock Iberia.

Con una presencia consolidada en España, Portugal y Andorra y una apuesta decidida por la innovación, Slimstock afronta 2026 con el objetivo de seguir acompañando a las empresas en la transformación digital de sus cadenas de suministro mediante soluciones cada vez más inteligentes, automatizadas y orientadas a la toma de decisiones basada en datos.

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