La acelerada digitalización de la cadena de suministro hoy permite que los retailers analicen y predigan la demanda de sus productos, eficientando sus inventarios y reduciendo hasta en un 83% los envíos entre sus tiendas para solventar la falta de alguna mercancía, tal como McDonald’s lo logró de la mano de ToolsGroup.

Juan Carlos Pascual, Director de ToolsGroup, compartió que la analítica predictiva consiste en comprender la singularidad de la demanda de cada artículo que se vende en función de la ubicación y el periodo de tiempo, así como cliente en factores clave que va desde las promociones hasta datos externos como el clima.

En el caso particular de McDonald’s, no es de sorprender que los consumidores casi siempre encuentren disponibilidad de productos, incluyendo los más nuevos y sus promociones, ¿cómo lo hizo?

Esta cadena de comida rápida se enfrentaba a desafíos en la planificación de su cadena de suministro como: alcanzar niveles de servicio altos, volumen de negocios expandiéndose a niveles extraordinarios, planificación de materias primas, entre otros.

Juan Carlos Pascual reveló que McDonald’s controlaba su proceso de planificación con hojas de cálculo. Sin embargo, había una necesidad de sincronizar los diferentes centros logísticos de la compañía y estandarizar los criterios de compra en los más de 130 puntos de venta, Cedis y plantas de producción.

“El manejo cada vez era más brutal y se necesitaba más gente, cada vez había más errores y se estaba haciendo abrumador”, dijo en el marco de The Logistics World Virtual Event. La solución fue adoptar una herramienta de planificación de ToolsGroup para visualizar en tiempo real los consumos, inventarios, pedidos en tránsito y pronósticos de una forma rápida y sencilla.

Como resultado, McDonald’s logró una mejora de productividad del equipo de planificación. Antes, los planificadores de los restaurantes necesitaban entre tres o cuatro horas por pedido; tras el uso de las soluciones de ToolsGroup, este tiempo se redujo entre 30 minutos y una hora. Esta mejora representa una reducción de 17,500 horas a nivel de la red. El tiempo dedicado al análisis de alertas también se redujo tanto en los Cedis como en las plantas de producción.

Asimismo, se logró mejorar  el nivel de servicio sustancialmente, superior al 90 por ciento, ya que gracias a la categorización diaria del inventario, para cada producto en cada ubicación; McDonald’s compra lo que necesita, en el tiempo en el que lo necesita y con la caducidad que necesita.

De hecho, el inventario de productos en el Cedis se redujo en un 7 por ciento, mientras que en sus restaurantes fue de 3 por ciento. Esta disminución del stock fue por valor de 550,000 dólares.

También, gracias a la mejora de la disponibilidad de producto en el punto de venta, las transferencias de urgencia entre sucursales pasaron de 78 a 13 al mes, lo que supone una reducción del 83 por ciento.

McDonald’s también han involucrado sistemas de medición rápida de recibo y movimiento de picking en sus almacenes, geoanalítica (análisis de origen – destino de sus consumidores), así como análisis con inteligencia de las promociones, revisando el rendimiento de cada una y las mejores formas de llegar al cliente.

De acuerdo con el experto, las compañías necesitan analizar qué pasa y prever lo que va a pasar con diferentes manejos de escenarios y ver el patrón de demanda. Ahí es donde entran las herramientas de inteligencia artificial para ayudar en la predicción rápida y corta.

“Imaginen que tenemos 1,000 productos y 1,000 clientes; hacer 1,000 por 1,000, un millón de cálculos de matriz para encontrar esta granularidad. Se podrán imaginar que una hoja de cálculo es incapaz de hacer un millón de cálculos precisos, rápidos y en tiempo real”, dijo.

El experto en analítica, demanda y transformación digital señaló que si bien ya vivimos en una era digital, muchas empresas aún tienen procesos de planificación con hojas de cálculo; sin embargo, cada vez hay más productos, mercados y clientes, es decir, más variables para un sistema que ya no tiene la capacidad de datos.

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