Ventas y Operaciones (S&OP)

Relevancia

Todo movimiento de personas y carga a escala global genera una enorme cantidad de datos. Si algún área de negocio está en condiciones de aprovechar la inteligencia artificial, ésa es la cadena de suministro. Las innovaciones lideradas por el aprendizaje automático en estas áreas han hecho que los negocios sean más ágiles y dinámicos, permitiendo a Uber o a Amazon, entre muchos otros, ofrecer una excelente experiencia al cliente. Una mejor planificación de la capacidad, una trazado óptimo de las rutas, una carga dinámica, una asignación precisa y rápida de los recursos y vehículos para reducir los tiempos de espera de los clientes son sólo algunos ejemplos.

La optimización de la cadena de suministro afecta a todas las industrias. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial brindan oportunidades adicionales para ajustar la logística de la misma utilizando nuevas fuentes de datos y nuevas técnicas. Esto conlleva una mejora radical de las operaciones, permitiendo a los profesionales dedicar más tiempo a aplicar el pensamiento crítico en base a su conocimiento del negocio.

Soluciones

Aplicaciones

• Previsiones de demanda contemplando múltiples variables internas y externas
• Optimizaciones de ruta
• Planificación de stocks
• Predicción de tiempo de llegada del reparto

Detalle

Las nuevas exigencias de los clientes como, por ejemplo, las entregas en franjas horarias, la recogida personalizada de paquetes o los envíos en 24 horas o en el mismo día están complicando el transporte de última milla. Cada vez hay menos tiempo para organizar las rutas y más factores a tener en cuenta. El Machine Learning aporta diferentes ventajas en este ámbito. Por ejemplo, asiste en el cálculo de estimaciones sobre la hora de llegada mejorando la trazabilidad de los paquetes. También puede procesar un mayor número de flujos de datos de terceros para así hallar la ruta más rápida en tiempo real o prevenir retrasos e interrupciones.

Las aplicaciones de Previsión de la Demanda basadas en IA se incorporan al flujo de trabajo de los departamentos operacionales y comerciales a la perfección. La incorporación de algoritmos de Machine Learning proporciona un grado de flexibilidad, particularización y precisión que sobrepasa sin comparación a las herramientas clásicas de los ERP tradicionales.

Metodología

Con la metodología Ágil como estándar interno, siempre nos adaptamos a los requerimientos y disponibilidad del Cliente.

Puesto que los servicios ofrecidos son personalizados, consideramos la comunicación y el contacto frecuente y cercano condiciones indispensables para maximizar la eficiencia y continuidad de los proyectos. Es por ello que las reuniones de feedback y presentación de avances tienen una periodicidad media de una semana.

FAQ

¿Cómo puedo incorporar IA a mis procesos?

Respuesta Todas nuestras colaboraciones giran en torno al acompañamiento desde la fase de conceptualización hasta la puesta en producción de las soluciones. El primer paso es contactarnos y, sin ningún compromiso, buscar la manera óptima de aplicar las herramientas que mejor se adapten a tu negocio.

¿Necesito un equipo de Data Scientists y una arquitectura de datos especial?

Respuesta No es necesario, puesto que disponemos de un completo equipo de expertos y de los recursos computacionales necesarios para el desarrollo de prácticamente cualquier tipo de solución basada en datos y Machine Learning. La flexibilidad en cuanto a la naturaleza de los datos es completa (datos no estructurados, bases de datos SQL, datos en Excel, …)

¿Cómo puedo medir el valor que aporta a mi negocio?

Respuesta El cálculo de la rentabilidad se puede obtener de manera cuantitativa al igual que en los proyectos más tradicionales. Además, el respaldo de los casos de éxito y la fuerte inversión llevada a cabo por compañías de todo el mundo es fiel reflejo de la realidad sobre estos proyectos y cómo el riesgo asociado a ellos es, año a año, cada vez menor.