Optimización de la cadena de suministro evitando roturas de Stock

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Hoy en día vivimos en un mundo en el que no nos podemos permitir desaprovechar el tiempo, la energía, la disponibilidad y la pérdida de una venta, por ejemplo, con una rotura de stock.

Estamos ávidos por saber el comportamiento de nuestros clientes, de enseñarles nuestros mejores productos o servicios, de hacerles únicos a través de campañas dirigidas, pero ¿qué sucede si cuando empatizamos con el cliente, cuando llegamos a él o ella a través de la mejor oferta personalizada, después de enfocar campañas de marketing especializadas y no tenemos stock?

Pues tenemos un verdadero problema: Venta no efectuada.

La falta y/o rotura de stock a diferentes niveles, ya sea no disponer de una unidad, o no poder abastecer a un importante cliente cuando nos hace un pedido de gran volumen, es el principal problema de las empresas. De hecho, ha sido, es y será el principal foco de toda compañía: tener stock para vender.

Pero las empresas no solo buscan tener provisiones para sus clientes; quieren tener stock para vender, que no es lo mismo, ya que podemos tener el depósito lleno de productos sin rotación, con lo que la depreciación de la mercancía es un factor para evitar indudablemente.

 

Problemática

Antiguamente, los métodos predictivos de la cadena de suministro de materia prima (para fabricar), de producto terminado (para fabricar, ensamblar…), o directamente producto terminado, se basaban principalmente en decisiones personales y particulares de los jefes de producción, directores comerciales o responsables de compras.

En la era de la transformación digital en la que estamos, deseamos que dicho conocimiento sea pragmático y según datos reales, es decir, en base al histórico. Esta es la primera premisa.

Uno de los cálculos o métodos predictivos más comunes para planificar la cadena de suministro es comprar en base a la demanda. Para ello necesitamos contar con un histórico de ventas de varios años.

Pero ¿qué sucede si un artículo está descontinuado y se sustituye por otro? ¿O si existen variaciones medioambientales? ¿O si queremos adecuar la compra en función de la época del año? (comprar calefacciones en agosto quizás no sea apropiado).

Sucede que nuestro cálculo (método predictivo) de compra dista mucho de la realidad actual y necesitamos una solución que nos calcule en base a los siguientes factores:

  • Planificador de necesidades: puntos mínimos, máximos…
  • Factores internos (histórico).
  • Factores externos aplicados con algoritmos.

Todo ello para conseguir una compra optimizada que nos permita reducir las roturas de stock y el stock sin rotación, con la finalidad de conseguir ventas en firme, aumentar la experiencia del cliente para obtener lealtad y una compra recurrente.

Gracias a la transformación digital y a los nuevos modelos predictivos, existen soluciones en el mercado que dan cobertura total a esta necesidad.

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¿Qué es lo que buscan los CPO (Chief Procurement Officer) de las compañías?

Buscan modelos predictivos que les den cobertura “end to end”.

Las principales necesidades que buscan los CPO son:

  • Algoritmos (métodos predictivos) que estudien el comportamiento de los clientes: Con el fin de identificar la estacionalidad de los productos, preferencias de los clientes por diferentes patrones.
  • Planificación de la demanda: en base a modelos de algoritmo o método predictivo y a histórico de ventas (generalmente recibidas en Ticket de venta)
  • Posibilidad de adaptar los algoritmos o métodos predictivos a las necesidades de la compañía: Aplicación de lógicas de empresa (SolVer).
  • Flexibilidad en el cálculo y modificación: no se puede esperar días o incluso horas para que el sistema dé una previsión.
  • Poder planificar la cadena de suministro por nuevas estructuras organizativas: En muchas empresas se necesitan crear agrupaciones que distan mucho de la estructura organizativa creada en el sistema. Es decir, no se quiere contar con un sistema estricto, se necesita un sistema flexible. Por ejemplo, es necesario crear “Clusters” (agrupaciones) de aquellas tiendas que más venden (flagship Store), etc…
  • Poder crear planificaciones de compra por características de producto: ejemplo claro es en el mundo de la moda, donde los colores son modas en función de la temporada. Muchas empresas del Sector Retail necesitan optimizar la cadena de suministro a un color específico.


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Ya tengo la compra, ¿cómo y cuándo la distribuyo?

Otro punto importante para tener en cuenta es la distribución de la compra. ¡Exacto! Una cosa es contar con stock disponible en un centro de distribución o en almacenes centrales, ¡pero necesitamos enviar la mercancía a las tiendas, sucursales o almacenes de venta directa en el momento más óptimo!

¿Cuántas veces hemos escuchado en nuestros clientes que tienen el almacén o bodega repleto de productos y mercancía que no rota?

Para ello, dentro del mercado, existen soluciones que abarcan desde la optimización de la cadena de suministro hasta el abastecimiento para su venta directa a tiendas teniendo en cuenta factores como los metros cuadrados de superficie disponibles en concepto de almacenaje o las temporadas.

Los responsables de almacén necesitan una herramienta visual que les calcule:

  • Abastecimiento inicial a cada una de sus tiendas.
  • Reabastecimiento automático.
  • Posibilidad de enviar mercancía de manera manual: a veces, existen cambios de un día para otro, por ello se necesita un sistema que sea capaz de realizar operaciones manuales en tiempo real.

 

Desde Techedge tenemos amplia experiencia en clientes a los que hemos dado cobertura total de estas necesidades gracias a soluciones como SAP IBP (Integrated Business Planning), SAP CAR (Customer Activity Repository) y Soluciones de BI/BW/BO con Inteligencia de negocio que optimizan la cadena de suministro.

 

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En Techedge ayudamos a nuestros clientes a sacar provecho de las oportunidades con tecnología y metodologías avanzadas e innovadoras.

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María Jesús Diez

María Jesús Diez

María Jesús es Manager Logística de SAP Business Suite en Techedge España. Con más de 12 años de experiencia en la transformación digital de empresas de diversos sectores, María Jesús combina su conocimiento muy cercano de los procesos funcionales aplicados a los nuevos productos de SAP junto con las arquitecturas de TI para ayudar a las empresas a agilizar, simplificar y potenciar sus operaciones.

Actualmente, es responsable de varios casos de éxito de implantaciones de soluciones SAP S/4 tanto en Europa como en América Latina.

Antes de unirse a Techedge en 2014, María Jesús desempeñó diferentes roles relacionados con Estrategia y Gestión de TI en empresas de consultoría y varios clientes finales.

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