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January 16, 2023

Herramienta de planificación para una operación de distribución de comercio electrónico

Una herramienta de simulación para probar distintos escenarios y encontrar posibles mejoras

De un vistazo

Desafío

Un gran minorista de alimentos buscó mejorar la rentabilidad de su operación de comercio electrónico, centrándose en la distribución capilar. Se desarrolló una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para probar varios escenarios, estimar los impactos detallados y ayudar tanto a la planificación táctica como a la presupuestación.

Solución

Se desarrolló una herramienta de simulación para crear presupuestos prospectivos para varios escenarios, utilizando modelos predictivos para estimar las distancias de viaje en función de las densidades de demanda. Los datos históricos y las tendencias empresariales sirven como datos de entrada, mientras que un panel proporciona información sobre el rendimiento con indicadores clave de rendimiento centrados en los niveles de costo y servicio.

Resultados

Un entorno de planificación con un simulador y un tablero proporcionó una interfaz fácil de usar para la interpretación rápida de los resultados. Esto se tradujo en una mayor coherencia de la planificación y en ciclos de mejora rápidos, con desviaciones globales inferiores al 2% para los posibles presupuestos mensuales.

Challenge

Un gran minorista de alimentos buscó mejorar la rentabilidad de su operación de comercio electrónico, centrándose en la distribución capilar. Se desarrolló una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para probar varios escenarios, estimar los impactos detallados y ayudar tanto a la planificación táctica como a la presupuestación.

Approach

Solution

Se desarrolló una herramienta de simulación para crear presupuestos prospectivos para varios escenarios, utilizando modelos predictivos para estimar las distancias de viaje en función de las densidades de demanda. Los datos históricos y las tendencias empresariales sirven como datos de entrada, mientras que un panel proporciona información sobre el rendimiento con indicadores clave de rendimiento centrados en los niveles de costo y servicio.

Results

Un entorno de planificación con un simulador y un tablero proporcionó una interfaz fácil de usar para la interpretación rápida de los resultados. Esto se tradujo en una mayor coherencia de la planificación y en ciclos de mejora rápidos, con desviaciones globales inferiores al 2% para los posibles presupuestos mensuales.

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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.

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