Conseguir la eficacia en la cadena de abastecimiento es más fácil con ciencia de datos

EL CLIENTE

Compañía internacional de servicios especializada en mejorar la cadena de suministros de sus clientes. Ofrece soluciones de abastecimiento integral. Centraliza las operaciones de compañías siderúrgicas, de ingeniería y construcción, entre otros rubros. 

PROYECTO

La empresa multinacional comenzó su relación con ERGO en el año 2005. Entonces, requirió de un proveedor que inicialmente incremente y mantenga la eficiencia en la cadena de abastecimiento de sus clientes.

En primera instancia, se procedió a armar un almacén de datos (data warehouse) que colaboró en la toma de decisiones internas de la organización. Con el resultado positivo, se extendió el proyecto para brindar servicios de integración, modelado y explotación de datos.

En segunda instancia, se asignó un equipo de 10 personas que durante el año 2018 realizaron diferentes talleres de ERGO Design (con metodología Design Thinking). El objetivo fue encontrar mejoras en los procesos y percepciones nuevas que permitieran aportar valor al negocio, orientado al perfeccionamiento continuo en la etapa de compra de los usuarios.

Taller de ERGO Design

 

Es una obligación para la compañía incrementar el nivel de servicios y de eficiencia en todos sus procesos. Con esta premisa, tras un análisis de situación, se llegó a la conclusión que el conjunto de tecnologías y herramientas “Predictive Analytics” podía generar el beneficio buscado en varias dimensiones que son clave para su negocio. Estos mecanismos, por medio de técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y minería de datos, analizan indicadores actuales e históricos para hacer predicciones sobre hechos futuros o sobre acontecimientos desconocidos.??

La solución se basó en la correlación entre herramientas de análisis (clusters) de materiales y/o servicios a través de la integración de los datos registrados en el repositorio previamente instalado junto con un modelo algorítmico de las fases de compra y mantenimiento. El sistema funciona como un "experto virtual" que centraliza el monitoreo, la predicción y el desarrollo de alertas automáticas.

El objetivo fue crear un instrumento flexible que entienda el proceso desde el punto de vista del usuario, para generar recomendaciones y llamados de atención sobre cada uno de los aspectos del negocio.

 

Solución

  • Armado y desarrollo de un repositorio de datos (data warehouse).
  • Creación de grupo de trabajo compuesto por 10 personas para brindar talleres de ERGO Design para potenciar la creatividad orientada a resultados.
  • Implementación de herramientas de predicción en función de los objetivos concretos que persigue la unidad de negocio:
    • Los modelos propiamente predictivos. Su objetivo principal es detectar factores críticos de riesgo y nuevas oportunidades de negocio, mediante el análisis de datos históricos y actuales, mientras se lleva a cabo una determinada operación o proceso.
    • Los modelos de descripción. Detecta vínculos entre servicios y/o productos y el proveedor (actual o potencial) para establecer una relación de función entre ambos según los datos y las informaciones obtenidas sobre las necesidades del consumidor.
    • Los modelos orientados a la toma de decisiones. El cariz de este tipo de modelo de análisis predictivo es eminentemente ejecutivo. Toma los resultados obtenidos tras llevar a cabo operaciones de analítica predictiva y los pone al servicio de los responsables en la toma de decisiones corporativas.
  • Se utilizó tecnología Python, R, Apache Spark y Apache Hadoop

 

Resultados

La implementación de análisis y modelos predictivos en un proceso de gestión de inventarios puede conducir a mejoras significativas en la estructura de costos y fue uno de los puntos principales de la solución que ERGO diseñó para la empresa internacional.

Gracias a aplicaciones de planificación y/o previsión de demanda, fue posible optimizar el listado de productos disponibles a lo largo de toda la cadena de suministro de la organización. El propio sistema analiza qué artículos y materiales tienen más probabilidades de agotarse para prever la falta de stock.

Se consiguió la automatización en la gestión de categorías y la generación de pronósticos regulares que potencian el desempeño de la empresa. La información interna se integra con los datos que detallan las circunstancias externas al negocio para garantizar una visión 360.

El sistema nutre de conocimiento con información representada en gráficos a todos los usuarios de la organización, para colaborar en la toma de decisiones estratégicas y asertivas.  

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