El impacto de Facebook Prophet en las mejoras de la cadena logística en Retail y empresas de consumo masivo: a expensas de ERP´s tradicionales, han probado ser los ganadores en modelos críticos para planificar las cadenas logísticas del retail y empresas de consumo masivo latinoamericano.
En empresas de retail, todo el proceso de re-abastecimiento de las tiendas y también la compra a proveedores es ejecutada en base a modelos y algoritmos que cuidan los niveles de stock óptimos a tener en tiendas y Centros de distribución para evitar faltantes en la góndola y así nunca perder ventas. Estos modelos se encargan de mantener niveles de inventario y generar compras a los proveedores manteniendo stock óptimo en las tiendas considerando toda la variación en la demanda durante la semana, feriados y eventos de alto consumo.
Es el mismo caso con empresas de consumo masivo(CPG´s), quienes utilizan sofisticados modelos y algoritmos para mantener niveles de inventario en sus centros de distribución adecuados para alimentar a todos sus canales de venta, siendo los más importantes el canal retail moderno y el canal tradicional (almacenes, tiendas pequeñas, hoteles, restaurantes y otros). Empresas CPG normalmente operan con modelos made-to-stock, lo que significa que ellos modelan niveles de inventario para poder atender las ventas con todo su variabilidad diaria, semanal, mensual y anual.
Tradicionalmente, y por más de 20 años, los sistemas ERP de estas empresas ((herramientas como SAP, JDA y Oracle) se han encargado de esta tarea 100%. El proceso establece primero que mediante métodos de planificación y proyección de las ventas (o demanda), se identifica claramente las ventas futuras. Luego se comprenden otros parámetros como el tiempo de respuesta de proveedores o fábricas (lead-time), para completar los modelos de niveles de inventario y compra.
Lamentablemente estos sistemas ERP tradicionales son muy ineficientes en lo que se refiere a modelos y algoritmos de predicción de demanda y también a mediciones reales de tiempos de respuesta (considerando todas las variabilidades a nivel tienda, territorios, fábrica, línea de productos, etc.). La medición clásica de error en predicciones de demanda y tiempos de respuesta es el Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE). Mientras mayores grados de error existan, la variabilidad y los grados de confianza requeridos para evitar no cumplir con entregas o fallar en la disponibilidad en góndola, hacen que los inventarios del retail moderno y CPG´s sean mucho más altos de lo necesario. Esto lleva a invertir en tiendas más grandes y enormes centros de distribución para almacenar el inventario extra consecuencia de altos errores de predicción (MAPE).
Y apareció Facebook. Con una actitud muy diferente a la de empresas tradicionales, Facebook ha hecho disponible en línea y sin costo alguno (https://research.fb.com/prophet-forecasting-at-scale/) , algoritmos de predicción (forecasting tools) muy sofisticados y que en aplicaciones reales han generado diferencias notables en la precisión de demanda y predicción de tiempos de respuesta. En los últimos dos años, hemos utilizado estos algoritmos de predicción con clientes sofisticados de retail y CPG en Latinoamérica, con resultados muy buenos: la precisión en pronósticos de demanda y lead times nos ha permitido mejorar nuestros modelos de abastecimiento y fabricación y así generar muchos ahorros de inventario en las cadena logísticas
tanto en tiendas, centros de distribución, fábricas y también en proveedores trabajando en forma colaborativa.
Es la contribución de Facebook a la mejora de las cadena logísticas en el mundo. Empresas de software ERP tradicional ven desafiados sus modelos (sus herramientas de forecasting las hemos reemplazado por predicciones de Facebook Prophet inyectadas a los sistemas de abastecimiento de estos ERP´s). Hemos visto el impacto en resultados tanto en la reducción de faltantes en las tiendas como en los niveles de inventario en retail y en empresas proveedoras de consumo masivo.
Facebook y otras plataformas de la nueva economía digital (Google y Amazon también colaboran con potentes herramientas aplicables al negocio del retail y CPG´s) han generado mejoras impensables en cadenas logísticas completas del consumo Latinoamericano. El futuro debe esperar muchas y más inteligentes herramientas que nos ayudarán a optimizar aún más y así poder mantener precios competitivos al consumidor latino.
コメント