Distribuidoras, fabricantes, retailers y MRO comparten en sus modelos de negocio la gestión de almacén y de stocks. ¿Utilizas el potencial del business intelligence para optimizar tus procesos? Te proponemos una serie de métricas e indicadores que te ayudarán a tener más control sobre tu proceso logístico y tomar decisiones estratégicas.
En esta demo encontrarás indicadores que te ayudarán a analizar la gestión de demanda, la gestión de almacén, a optimizar tu stock y a calcular escenarios hipotéticos para asegurar el nivel de aprovisionamiento (o punto de pedido PP) en base a tu estrategia.
En esta demo de Power BI encontrarás:
No es una tarea sencilla decidir en qué proporción se trabaja contra stock o contra pedido. Aprovisionar la demanda adecuada para asegurar el nivel de servicio que deseamos dar comercialmente son decisiones complejas que afectan a varios departamentos de la empresa (operaciones, financiero, comercial…) y, gracias a los datos, puedes ayudarte a tomar estas decisiones con más criterio (información objetiva).
Evitar los riesgos y consecuencias directas de una rotura de stock es algo necesario, y al mismo tiempo, contar con mucho inventario, incrementa notablemente los costes asociados al almacenamiento logístico, posibles riesgos económicos por obsolescencia, etc. Encontrar el equilibrio es difícil y una solución analítica puede ayudarte a tener una visión más clara.
Tener indicadores como el índice de rotura de stock, stock de seguridad, punto de pedido, exactitud en tu control de inventario, indicadores sobre el retraso en los pedidos o picos de actividad en días clave, entre otros; te permitirá mejorar el control y tomar decisiones sobre los procesos en tu cadena de suministro.
En esta demo planteamos un escenario genérico para inspirar y darte ideas de todo lo que podrías conseguir con Power BI trabajando contra tu ERP. Se utilizan algunas funcionalidades como escenarios what-if para generar hipótesis y predicciones gracias a la Inteligencia Artificial.
Los datos con los que se trabajan corresponden con un caso de distribuidor logístico de un e-commerce, con información de 2 años sobre ventas, clientes, inventario, categorías de productos y plazos de entrega de los proveedores.
Este escenario de analítica descriptiva utiliza datos del histórico para proporcionar indicadores útiles para negocio. Imagina el valor que puedes conseguir si acompañas este tipo de análisis con Machine Learning, por ejemplo, con un proyecto de predicción de la demanda o empleando técnicas de clústering para optimizar tu inventario.
Da el primer paso y mide qué ocurre para optimizar los procesos de tu cadena de suministro (Business Intelligence) o adelántate a las causas gracias a la analítica predictiva. Sea cual sea tu situación, objetivos y madurez en estrategia analítica, podemos ayudarte a obtener valor de tus datos. ¡Consúltanos!