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Oportunidades de BIG Data y analítica avanzada en la cadena de suministro

Madrid, 15 de Febrero de 2016

Jose Luis Molina

Desayuno logístico. LOGISTUN. Madrid 15/2/2016

Resumen

Datos y digitalización

Big Data y analítica: evolución y oportunidad

Algunas oportunidades en Cadena de Suministro

Las nuevas capacidades requeridas

Conclusiones


Digitalización

Cualquier persona a través de un teléfono, tablet u ordenador genera más datos que una empresa de tamaño medio en los años 80.

El Internet de las cosas (IoT) revoluciona la cantidad de datos que se pueden capturar en órdenes de magnitud.

Las empresas que triunfan, saben capturar y utilizar los datos para transformarlos en valor, entendiendo mejor el mercado y haciendo más eficientes las operaciones.

La tecnología actual permite capturar y procesar cantidades de información hasta ahora impensables.

80% de los datos actuales se han generado en los últimos tres años

La ley de Moore sigue cumpliéndose

Hoy


Datos, datos, datos


Crecimiento exponencial de datos generados desde fuentes tradicionales o nuevas: interacciones con clientes, sensores, contadores, redes sociales, datos públicos, entre otras.

Arquitecturas y herramientas BI con un incremento significativo de capacidad analítica:

Infraestructura hardware más asequible: CPU, memoria RAM, almacenamiento. Mejores comunicaciones: captura de datos distribuida, servicios Cloud. Analítica de textos (reclamaciones, redes sociales, atención al cliente, otros). Data Discovery a partir de datos estructurados y no-estructurados, internos y

externos, a través de Data Federation Tools. Analítica avanzada: simulación, predicción, optimización, segmentación, …

BIG DATA


BIG DATA: una posible definición


Avances en gestión y visualización de datos

La analítica de datos ha estado tradicionalmente muy restringida a áreas o perfiles muy especializados y técnicos.

Bajada muy relevante de costes unitarios de infraestructuras IT.

Mejora rápida en explotación / visualización:

Soluciones SW más potentes y usables: democratización de la analítica de datos.

Infraestructuras HW/SW. Ley de Moore.

Capacitación nuevos profesionales: nativos digitales, acceso a formación.


Tendencias en analítica de datos

La tendencia es la movilización y gestión de grandes volúmenes de datos, internos y externos a la empresa, estructurados y no-estructurados, de forma integrada, para

extraer valor oculto y diferencial.

Modelo tradicionalAnálisis rígidos y repetitivos

Negocio determina que preguntas realizar

IT estructura y prepara la información para contestar

Big Data / AnalíticaAnálisis iterativos y exploratorios

IT proporciona una plataforma que habilita el descubrimiento

Negocio explora qué preguntas pueden ser realizadas

¿Qué ha ocurrido?¿Por qué ha ocurrido?

¿Qué va a ocurrir?


Desafíos de Negocio

Las compañías para sobrevivir y crecer tienen que abordar una serie de desafíos

Para ser capaces de superar estos desafíos es necesario dotarse de procesos ágiles soportados por sistemas de información robustos, eficaces y eficientes que permitan hacer uso inteligente de la

máxima información posible para la toma de decisiones.


Cultura analítica en Cadena de Suministro

El negocio Logístico / Distribución implica grandes volúmenes de facturación, millones declientes y de transacciones individuales, múltiples ubicaciones y márgenes muy estrechos.La eficiencia como factor clave.

El análisis avanzado de toda la información disponible, supone una ventaja competitiva, ypermite adoptar mejores decisiones tanto tácticas como estratégicas.

La inteligencia analítica es una herramienta clave para mantener alineado el negocio,además de optimizar procesos como planificación de la demanda, operaciones,promociones e interacción con el cliente.

La inteligencia analítica ayuda al negocio a ofrecer a cada cliente o segmento, en cadamomento del tiempo y en cada ubicación o canal, el producto adecuado, con el precio y losniveles de inventario óptimos, maximizando la rentabilidad.

Analizar el comportamiento del consumidor nos permite fidelizar al cliente objetivo.

Omnicanalidad y Big Data Analytics como dos grandes tendencias que han venido paraquedarse.


Ciclo Smart Organization

Hay que asegurar que toda la organización tiene capacidades y herramientas analíticas para tomar decisiones

Medir el resultado de las acciones tomadas

Comprobar que se toman decisiones vinculadas a la

información

Retroalimentación

Asegurar que la información se genera

partiendo de datos válidos


Algunas oportunidades en Cadena de Suministro

Mejor control de activos (vehículos, almacenes, pallets, etc) y optimización de operaciones de distribución. Cercanía al tiempo real.

Previsión de la demanda más segmentada y ajustada. Mejora en trazabilidad de productos y control de cadenas

de frío. Optimización de la red de distribución y los modelos

logísticos. Mantenimiento preventivo, ligado al internet de las cosas. Fijación dinámica de precios en función de demanda y

costes logísticos. Control y optimización de inventarios y referencias. Seguimiento de niveles de servicio al cliente y costes

asociados.


Beneficios de negocio a obtener

Reducción de tiempos de pedido a entrega. Optimización de operaciones ligadas a la demanda. Mejora de eficiencia en costes en la cadena de suministro. Mejora de nivel de servicio al cliente. Mejores relaciones con clientes y proveedores. Mejor capacidad de reacción ante incidencias. Decisiones más informadas y analíticas. Reducción de inventarios y optimización del uso de activos. Mejor control de los riesgos. Mayor alineamiento de objetivos intra e inter-compañía.


Algunos aspectos prácticos

Profundizar y mejorar la calidad y consistencia de los datos a lo largo de la cadena.

Eliminar los silos de información departamentales o inter-compañía. Potenciar la transparencia e intercambio de datos.

Integración de la información de la cadena de suministro completa, tanto interna como externa (meteorología, smart cities, tráfico, mercados, BBDD públicas, etc).

Posibilidad de externalización tanto de las infraestructuras (HW, SW, comms) como parcialmente de las capacidades analíticas.

Es importante empezar el proceso de aprendizaje de forma reducida y con costes tan variables como sea posible, y ligados a los beneficios de negocio a obtener.

Se debe invertir en formación y capital humano con mayores capacidades analíticas.


Principales preocupaciones y barreras

Identificación de oportunidades. Capital humano / capacidad analítica. Apoyo externo experto. Inversión requerida. Infraestructura IT (Hw, sw, comms). Problemas de seguridad. Privacidad de datos. Ausencia de business case. Falta de apoyo de la dirección. Oportunidad de abordar proyectos.


Caso: impacto de meteorologíaLa meteorología no tiene que llegar a ser extrema para tener un impacto en el

negocio, a menudo es suficiente una meteorología no común o una leve incidencia inesperada o no típica de la estación, en cada ubicación.

Pequeños cambios en la temperatura o en los niveles de lluvia, sol o nieve pueden implicar una variación

importante en el comportamiento del cliente y, consecuentemente, en el volumen de ventas.


Caso: impacto de meteorologíaLa gestión del factor de la meteorología está basada en el registro de datos

contrastados, fiables e independientes

¿Cómo se obtienen los datos?

Cerca de 400 estaciones de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) registran datos en intervalos de 10 minutos aproximadamente que se envían en tiempo real.

Se registran datos de temperatura, humedad, viento, precipitación, radiación y nubosidad además de meteoros como tormentas, rayos, nieve, etc..

Existen registros históricos, de varios decenios, de 8.000 estaciones con datos de precipitación y 4.000 estaciones con datos de temperatura.

Se debe utilizar una metodología de homogenización y de control de calidad para eliminar errores y asegurar la fidelidad de los datos.


Caso: impacto de meteorología

Los factores meteorológicos impactan en gran medida a la afluencia de clientes a las tiendas y, por lo tanto, a la venta global del centro

Algunas categorías con ventas impactadas por meteorología:

Textil

Artículos de textil de temporada

Calzado

Complementos: Guantes, bufandas, sombreros, etc…

Alimentación no perecedera

Bebidas: refrescos, cervezas, zumos, agua, etc..

Congelados: Helados, hielo, etc..

Salsas, sopas, etc..

Alimentación perecedera

Hortalizas, frutas, verduras, ensaladas/verduras listas para consumir

Carnes y otros productos para barbacoas

Perfumería/Parafarmacia: Bronceadores y protectores, desodorantes, repelente insectos, etc..

Droguería: Insecticidas

Deporte: Ropa deportiva en general, bicicletas, tenis, natación, etc…

Hogar: Muebles de jardín, barbacoas, piscinas, etc…

Electro: Aire acondicionado, frigoríficos, congeladores, radiadores, calefactores, humidificadores, etc…

Automóvil: Anticongelantes, cadenas, neumáticos, etc..



La meteorología es el factor externo más volátil y altera el comportamiento del consumidor y del mercado en general, a nivel de cada ubicación.

No podemos modificarla pero sí podemos analizar cuál fue su efecto en el negocio en el pasado y aprovechar este conocimiento en el futuro a nuestro favor.

Es un factor en continuo cambio y debemos utilizarlo para estar preparados y hacer frente a oportunidades y riesgos que genera a corto y medio plazo.

Todas las áreas comerciales en una compañía de distribución están afectadas en mayor o menor medida por el tiempo atmosférico

El efecto de la meteorología en los resultados es

cuantificable y, con frecuencia, sustancial



La meteorología determina en qué momento debemos realizar los cambios de precio de artículos estacionales así como su intensidad.

Anticipación y reducción de posibles roturas de stock, teniendo en cuenta el tiempo mínimo de entrega inherente a los ciclos de reaprovisionamiento.

A nivel de tienda, la meteorología es a menudo la palanca clave de las ventas en determinadas categorías e influye decisivamente en la afluencia de los clientes a la

tienda lo cual impacta a la venta global de las mismas

La pérdida de ventas provocadas por las roturas de stock más

las demarcas de artículos estacionales no realizadas en el

momento o con la intensidad adecuados, tienen enormes

costes ocultos en términos de ingresos no materializados,

inventarios y costes de oportunidad perdidos


Caso: impacto de meteorología¿Cómo ser proactivo ante la meteorología?Con la cuantificación del impacto de la meteorología en cada ubicación de nuestro negocio podemos cambiar significativamente nuestros resultados

Nos permite tener la cantidad de stock adecuada en la ubicación óptima, mejorando así la calidad del reaprovisionamiento y la oferta de cada centro.

Mejora de la gestión del stock minimizando los artículos con excedentes y reduciendo las roturas.

Ofreceremos un mejor servicio al cliente gracias a una previsión de ventas más realista.

Optimización de los márgenes realizando la demarca de los artículos de temporada en el momento más apropiado.

Aporta un criterio más ajustado para la planificación de los recursos necesarios en las tiendas y en los almacenes.


Caso: impacto de meteorologíaResultados esperados

Incremento de la cifra de ventas Mejor adaptación de los precios a la demanda Acciones promocionales específicas que anticipen las contingencias meteorológicas

Mejora en los márgenes Mayor adecuación en las implantaciones y en las retiradas de campañas y artículos

estacionales Gestión mejorada de los recursos necesarios en tiendas y almacenes

Optimización en la gestión de stock Minimización de los excedentes y roturas Gestión de las colas de promoción Reducción de los días de stock

Mayor fidelización del cliente Promociones dinámicas y personalizadas en el punto de venta y en el canal on-line


El nuevo perfil analítico en cadena de suministro

Oportunidades de digitalización aplicada a la cadena de suministro. Conocimientos de adquisición, almacenamiento y procesamiento

de datos masivos, y sus infraestructuras / tecnología. Analítica avanzada de datos: modelos predictivos, simulaciones,

segmentación, árboles de decisión, estadística en general. Visualización de datos y alertas de gestión: tecnología, canales,

posibilidades. Buenos conocimientos de logística y cadena de suministro. Modelos organizativos y de gestión adaptados a la nueva

tecnología y métodos. ...

Para todo ello, se requiere capacitación de perfiles internos, así como apoyo externo en innovación logística, servicios tecnológicos y formación.


En resumen…

La evolución tecnológica abre nuevas oportunidadesde mejora en analítica, con retornos importantes.

La gestión de la cadena de suministro, con volúmenes muy elevados de transacciones e información, y necesidad de eficiencia y servicio, puede beneficiarse de ello.

Es el momento de emprender nuevos proyectos analíticos de sofisticación creciente, y que aseguren un retorno positivo.

Se requieren nuevas capacidades y talento, interno y externo, ligado a la logística, tecnología y a la mejora de la cultura analítica, tanto para analizar el pasado como para prevenir y gestionar el futuro.


¡GRACIAS!

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