Our AI-generated summary
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UN gran minorista de alimentos se enfrentó al desafío de impulsar la rentabilidad de su operación de comercio electrónico, con la distribución capilar como una preocupación fundamental. Dada la interdependencia entre varias decisiones (por ejemplo, la ubicación de los centros, el tamaño de la flota, la capacidad de los vehículos y las franjas horarias de entrega disponibles para el cliente), se hizo necesaria una herramienta para probar distintos escenarios y encontrar posibles mejoras.
Era necesario estimar los impactos detallados para cada escenario, a fin de empoderar a los tomadores de decisiones. Además de la planificación táctica, la herramienta también se utilizaría para fines presupuestarios.
Se diseñó e implementó una herramienta de simulación para elaborar un presupuesto prospectivo para cada escenario dado.
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Los pedidos históricos, las tendencias empresariales (por ejemplo, el crecimiento de la demanda por región) y los parámetros del escenario (por ejemplo, centros activos, franjas horarias de entrega) son factores clave. Para ciertos parámetros, el modelo puede adoptar una postura prescriptiva (por ejemplo, el tamaño de la flota).
Un panel complementa el simulador para ofrecer una visión general del rendimiento pasado. Los KPI son comunes a ambas herramientas: el costo y el nivel de servicio (por ejemplo, el porcentaje de entregas puntuales).
Un entorno de planificación sólido (simulador + tablero) pasó a estar a disposición del equipo a cargo de la distribución del comercio electrónico. Una interfaz fácil de usar permite un interpretación rápida de las salidas.
Como consecuencia, se logró una mayor coherencia en la planificación y ciclos de mejora más rápidos. Las pruebas realizadas en el simulador, basadas en decisiones anteriores y en los resultados consiguientes, mostraron desviaciones globales inferiores al 2% en lo que respecta a los posibles presupuestos mensuales.
Detrás de esto se encuentra un modelo predictivo que estima las distancias de viaje aprovechando las densidades de demanda.