Cómo mantener los productos frescos en tienda

La previsión optimiza el servicio al cliente, minimiza el exceso de inventario y sienta las bases para ventas más eficaces en Nestlé

Mil millones de unidades salen de las líneas de producción de Nestlé, cada día. Este número muestra la gran cantidad producida por la mayor compañía de alimentos del mundo. Para cumplir con su lema "Buena alimentación, buena vida", Nestlé ha lanzado al mercado la friolera de 10.000 productos destinados a mejorar la vida de los consumidores con alimentos y bebidas mejores y más saludables.

Para asegurar que las cantidades correctas de esos productos lleguen a las estanterías y a las manos de los clientes, Nestlé confía en el forecasting. Después de todo, incluso las mejores promociones de marketing pueden resultar contraproducentes si los estantes están vacíos cuando los clientes buscan sus comidas favoritas.

Por eso el interés de Nestlé por gestionar la cadena de suministro y mantener los inventarios dentro de límites y proporcional al tamaño de sus operaciones. Su tamaño hace que la planificación a escala global sea muy compleja. Las categorías de productos, las regiones de ventas y la abundancia de departamentos participantes crean una estructura compleja.

Además la naturaleza de la industria de alimentos y bebidas, hace que la planificación operativa sea un desafío. Las influencias estacionales, el hecho de depender del clima para obtener una buena cosecha, las oscilaciones de la demanda, otras tendencias de la venta al por menor y la naturaleza perecedera de muchos productos dificultan la planificación de la producción y la organización de la logística.

Ahora podemos desglosar las jerarquías de los clientes y hacer cosas como integrar el impacto de las promociones y ofertas especiales en los modelos estadísticos.

Marcel Baumgartner
Jefe Global de Planificación de Demanda y Forecasting Estadístico

KPIs conflictivos

"La gestión de la cadena de suministro es un proceso bien establecido y reconocido en Nestlé", explica Marcel Baumgartner, que dirige el rendimiento de la planificación de la demanda global y la previsión estadística en la sede corporativa de Nestlé. "Nuestros profesionales se encargan de las redes de transporte, dirigen almacenes eficientes y son el primer punto de contacto con los clientes. Nuestro foco es la planificación, más precisamente, la planificación de la demanda y la oferta.

Según Baumgartner, este proceso aborda dos métricas importantes: los niveles de servicio al cliente y los niveles de stock. Uno puede mejorar los niveles de servicio al cliente - definido como el porcentaje de entregas completas y al mismo tiempo - ampliando el stock. Pero eso afecta al coste, y a menudo es difícil encontrar espacio de almacenamiento. La frescura del producto también sufre.

En esta industria, los productos se procesan en lotes muy grandes para mantener los precios unitarios bajos, y asegurar la calidad y aprovechar la disponibilidad de materias primas. Esta estrategia de producción bajo pedido contrasta con el principio de fabricación bajo pedido que se observa con frecuencia en otros sectores como la industria del automóvil. "Para tener la cantidad adecuada de los productos adecuados en el lugar y momento adecuado, dependemos en gran medida de la capacidad de predecir los pedidos que harán nuestros clientes con la mayor precisión posible", dice Baumgartner.

Otros parámetros comerciales, como los presupuestos y los objetivos de ventas, también son factores importantes. El objetivo general, según Baumgartner, es ser capaz de "tomar medidas proactivas en lugar de simplemente reaccionar". Para lograrlo, Nestlé se centra en procesos de alineación sólidos, una mayor colaboración con los clientes y el uso de la metodología de forecasting adecuada.

Estadísticas frente a Instintos

Hay dos opciones principales para generar forecast. El método subjetivo depende principalmente de la estimación y valoración de los planificadores con su experiencia. Y el método estadístico aborda el forecasting con datos.

Antes de utilizar SAS, Nestlé utilizaba principalmente las técnicas de previsión subyacentes de SAP APO, junto con modelos del software estadístico de código abierto R, integrado en APO. Esas previsiones fueron revisadas por los planificadores de la demanda de Nestlé. SAS las mejora, y por lo tanto complementa perfectamente a SAP APO.

El forecasting estadístico tiende a ser más fiable si se dispone de suficientes datos históricos. "Pero una cosa nos ha quedado clara: no se puede predecir el futuro con estadísticas simplemente mirando el pasado. No importa cuán complejos sean tus modelos."

Así que no es la metodología estadística el problema para Baumgartner y su equipo. El factor crítico en este complejo entorno es poder evaluar la fiabilidad del forecast. Dos elementos han atraído mayor atención dentro de este contexto: el tratamiento de la volatilidad, y SAS.

"La previsión de la demanda de un determinado producto depende en gran medida de la volatilidad de la demanda de ese producto", dice Baumgartner. "Especialmente para los productos que muestran amplias fluctuaciones en la demanda, la elección y combinación de métodos es muy importante. SAS Forecast Server simplifica esta tarea enormemente.

De particular importancia para la planificación de la demanda son los llamados "toros locos", término que Nestlé utiliza para caracterizar los productos altamente volátiles de gran volumen. Un toro loco puede ser un producto como Nescafé, que normalmente se vende con bastante regularidad a lo largo del año, pero cuyas ventas se impulsan a través de promociones comerciales. Un simple cálculo estadístico no es más útil para generar una previsión de demanda que la experiencia de un planificador de estos artículos menos previsibles. La solución es explicar la volatilidad en el pasado anotando la historia. Baumgartner y su equipo confían en la metodología del valor añadido de la previsión (FVA) como su indicador. El FVA describe el grado en el que un paso en el forecasting reduce o aumenta el error de forecast.

Más conocimiento, menos adivinanzas

Según Baumgartner, SAS® Forecast Server es la herramienta ideal para este escenario. La escalabilidad de la solución permite a los especialistas cubrir grandes regiones geográficas. Y la selección de los modelos estadísticos adecuados está ampliamente automatizada, que es una de las características más potentes de SAS Forecast Server. "Al mismo tiempo, ahora somos capaces de desglosar las jerarquías de los clientes y hacer cosas como integrar el impacto de las promociones y ofertas especiales en los modelos estadísticos".

Los resultados muestran una imagen clara. En una comparación entre el forecasting convencional y los procedimientos de SAS Forecast Server - en su mayor parte utilizando ajustes por defecto - los resultados mostraron que Nestlé a menudo iguala y mejora su rendimiento actual para la parte previsible de la cartera y por lo tanto libera un tiempo valioso para que los planificadores se centren en los toros locos.

Por último, pero no menos importante, Nestlé hace hincapié en que incluso un sistema tan sofisticado como SAS Forecast Server no puede sustituir a los planificadores de la demanda. "Particularmente para los toros locos, estar conectados al negocio, con alta credibilidad, la experiencia y conocimiento es clave." Al disponer de más tiempo para abordar los productos complicados, los planificadores pueden tomar decisiones de producción más acertadas. Y eso significa tener suficiente helado Nestlé en la playa cuando esos días calurosos de verano lleguen. .

Nestlé

Desafío

Asegurar de que las cantidades correctas de productos lleguen a las tiendas y a los clientes. Gestionar la cadena de suministro, planificar las operaciones y organizar la logística a escala mundial basándose en una variedad de influencias y factores.

Solución

SAS® Demand-Driven Planning and Optimization

Beneficios

Los métodos de forecast fiables liberan tiempo para centrarse en la planificación de la demanda de productos altamente volátiles. Las decisiones de producción más exitosas aseguran que los productos estén disponibles cuando los clientes los quieran.

Sobre Nestlé

Nestlé es la mayor compañía de alimentos del mundo. Más de 330.000 empleados trabajan en 469 lugares en 86 países para generar ingresos anuales de más de 90 mil millones de francos suizos. Estas cifras de ventas hacen de Nestlé el líder del mercado mundial por un amplio margen.

 

Los resultados que se ilustran en este artículo son específicos a las situaciones, modelos de negocios, datos aportados y entornos de cómputo en particular que se describen aquí. Cada experiencia del cliente de SAS es única basada en variables de negocios y técnicas y todas las declaraciones se deben considerar no típicas. Los ahorros, resultados y características de desempeño reales variarán dependiendo de las configuraciones y condiciones de los clientes individuales. SAS no garantiza ni augura que todos los clientes lograrán resultados similares. Las únicas garantías aplicables a los productos y servicios de SAS son aquellas que se estipulan en las declaraciones de garantía explícitas en el contrato por escrito relativo a dichos productos y servicios. No se debe considerar que nada de lo aquí mencionado constituye una garantía adicional. Los clientes han compartido sus éxitos con SAS como parte de un intercambio contractual convenido o resumen de éxito de proyectos tras una implementación exitosa de software de SAS. Los nombres de marcas y productos son marcas comerciales de sus respectivas compañías.

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