La analítica y el data science ofrecen oportunidades para evitar el desabastecimiento
Fuente: www.freightwaves.com
Es probable que los compradores de todo el mundo se encuentren con estanterías vacías o desabastecimiento en los sitios web durante la temporada navideña de 2021. Se trata de una tormenta perfecta en la cadena de suministro, con un aumento de la demanda y una oferta y mano de obra muy limitadas. La demanda acumulada por la pandemia está provocando un aumento de los pedidos tanto en línea como en las tiendas, mientras que las restricciones relacionadas con el Covid-19, combinadas con la escasez de contenedores, mano de obra y conductores, la congestión de los puertos y los cuellos de botella en los ferrocarriles, han restringido la oferta como nunca antes.
Los inventarios de los retailers están cerca de los niveles más bajos de los últimos 30 años y los fabricantes de juguetes están instando a los consumidores a comprar con meses de antelación los regalos navideños. Los costos de envío han aumentado más de un 300% en comparación con enero de 2020. Un número sin precedentes de barcos está esperando para atracar en los puertos del sur de California. A finales de septiembre, 73 portacontenedores estaban anclados frente a California, esperando un atraque. El presidente de Estados Unidos, Joseph Biden, anunció el 9 de octubre que el puerto de Los Ángeles operará 24×7 para despejar el retraso, pero ni siquiera eso va a ser suficiente. No se ve el final de ninguno de estos problemas.
- Más del 20% de los directivos de la cadena de suministro tienen previsto reducir el número de referencias en su cartera de productos, pero no están seguros de la estrategia global de racionalización
- Más del 45% de los directivos de la cadena de suministro quieren recurrir a múltiples fuentes de materiales y ampliar su base de proveedores, pero carecen de un plan de expansión.
- Más del 40% de los ejecutivos de la cadena de suministro pretenden mantener un mayor nivel de inventario para los SKU críticos y reducir los escenarios de falta de existencias, pero no tienen visibilidad.
- ¿Cómo pueden las empresas de bienes de consumo hacer frente a estos inevitables problemas de la cadena de suministro a corto plazo?
Es interesante que las empresas de bienes de consumo que recurran a data science y a la analítica tengan una ventaja real esta temporada y más allá. Ahora es el momento adecuado para que las empresas recurran a estas herramientas para abordar estas cuestiones, independientemente de su trayectoria de datos. En la mayoría de los casos, las empresas tienen más posibilidades de éxito si eligen al socio adecuado para ayudarles con el data science y la analítica.
A continuación se presentan 5 pasos que las empresas de CPG pueden dar a corto plazo para hacer frente a estos desafíos continuos.
1. Simplificar la cartera de productos
Las empresas de bienes de consumo pueden disminuir la complejidad dentro de la cadena de suministro reduciendo las variaciones de productos o suspendiendo los menos rentables o de alta complejidad. Esto implica 3 sencillos pasos:
- Clasificación de las SKU: Clasificar los SKU por la puntuación de posibilidad de agotamiento de existencias o SPS (de inglés stockout possibility score). El SPS se calcula a nivel de SKU/tienda (o almacén) y depende de:
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- Si el artículo es de origen local o no
- El rendimiento previsto de los proveedores (basado en el rendimiento pasado con respecto a la demanda)
- La puntuación de riesgo de los proveedores (financiero, geopolítico, operativo, número de proveedores)
- Niveles de inventario actuales comparados con la demanda prevista (días de suministro)
- Segmentación de SKU: Segmentar los SKU en función del beneficio frente a la puntuación de posibilidad de agotamiento de existencias. Calcule el beneficio teniendo en cuenta el aumento de los costes de transporte y de mano de obra.
- Racionalización de las SKU: Descontinúe los SKUs en los segmentos de alto SPS y bajo beneficio. Vigile los SKUs con alta rentabilidad y alta puntuación de SPS, y tome medidas inmediatas para reducir la puntuación de SPS de estas referencias.
Reducir la complejidad puede aumentar la seguridad y las ventas.
2. Abastecerse de materia prima de forma dinámica
Construir un plan de aprovisionamiento dinámico que optimice los pedidos en la red en cada ciclo de planificación tras observar las señales de la demanda y el cuadro de mando de los proveedores. En lugar de ajustar la proporción de los envíos de cada proveedor, esta configuración permite a las empresas minimizar los costos y reducir el riesgo, al tiempo que proporciona un envío puntual de los pedidos.
3. Optimizar los precios para configurar la demanda
En tiempos de interrupción de la oferta, los canales pueden ajustar los precios para frenar la demanda mientras mantienen o ganan ingresos. Hay tres opciones para lograr un impacto mediante la optimización de los precios:
Cuando hay restricciones de suministro, un CPG puede utilizar uno o una combinación de los tres para impactar en el mercado. En el caso de una interrupción del suministro a largo plazo, es necesario aumentar los costos de venta. Con la fijación de precios de EDV, hay que tener en cuenta la coherencia del canal, las diferencias de precios en comparación con la competencia clave, el papel de la marca dentro de la categoría, las directrices de precios de los minoristas y su impacto en la demanda de los consumidores. Además, los CPG deben buscar formas de desplazar la demanda de los consumidores de los productos más afectados a los menos afectados dentro de su cartera de categorías. Para los desafíos a corto plazo, la acción más rápida que puede tomar un CPG es ajustar los próximos planes promocionales para frenar la demanda de alto volumen. Existe el riesgo de que los hogares cambien su gasto a marcas de la competencia; sin embargo, este riesgo se reduce durante los problemas de la cadena de suministro, ya que suele ser un problema de toda la industria.
4. Adoptar alertas de agotamiento de existencias y de disponibilidad en en góndola
Un sistema de alertas automatizado puede anticiparse a la falta de existencias basándose en los niveles reales de inventario (después de tener en cuenta el inventario fantasma) y en las tendencias de venta previstas para los próximos días y semanas. Las organizaciones deberían aumentar los pedidos con mucha antelación basándose en estas alertas, de modo que las existencias se repongan antes de que se agoten. El machine learning puede plantear alertas de inventario extraviado, dañado y/o fantasma dentro de las tiendas e incluir un mecanismo para alertar directamente al grupo de trabajo de la tienda.
5. Construir una estrategia de asignación inteligente
Por último, las organizaciones inteligentes deben distribuir el inventario en los centros de distribución y los centros de cumplimiento en función de las tendencias, que pueden medirse mediante un ejercicio de detección de la demanda precisa y exacta realizada a nivel de SKU. Asigne un mayor inventario en los puntos calientes o en los grupos de alta demanda y mantenga niveles de existencias saludables en el resto.
Las soluciones de machine learning basadas en aceleradores pueden ayudar a las empresas de CPG a dar estos pasos y más, ahorrando tiempo, dinero y energía. Los algoritmos de machine learning que trabajan junto con los empleados pueden ayudar a las empresas de todo el mundo a superar los continuos retos de la cadena de suministro, al tiempo que deleitan a sus clientes, tratan bien a sus empleados y cumplen sus promesas.
