Tercer Milenio
En colaboración con ITA
Kajal: algoritmos para que la logística fluya ante los picos de ventas navideños
¿Qué demandará este año el consumidor? Los algoritmos de negocio permiten gestionar la incertidumbre para que todo funcione.
El Instituto Tecnológico de Aragón ha desarrollado la herramienta Kajal como una solución avanzada para mejorar los procesos logísticos. Un camino para ayudar a las empresas a la gestión de los picos de ventas, previsión adaptativa de la demanda, cumplimiento de plazos de entrega gestión del ‘stock’ en e-commerce.
Millones de envíos
Entre la campaña de Black Friday y Navidad, en 2022 se gestionaron en España más de 100 millones de envíos, según la Organización Empresarial de Logística y Transporte. Para este 2023 se espera que esa cifra aumente a los 108 millones, con una media de 3,7 millones de envíos diarios.
La magia del Black Friday, el Cyber Mondey y la Navidad tiene detrás a las empresas de logística y distribución buceando entre los datos y planificando operaciones para asegurar la disponibilidad de los productos en el momento y el lugar en que los consumidores los necesitan. La compra a los proveedores, el almacenaje, la preparación de pedidos, el transporte, la distribución…. Todos los procesos han de bailar al mismo son, el de una demanda que es…. ¡incierta! Y esta incertidumbre es uno de los factores a los que hay que enfrentarse, más si cabe en esta época.
Afortunadamente, la tecnología está para facilitar la toma de decisiones en este panorama lleno de inseguridad. En este contexto de ventas masivas, de novedosas acciones promocionales cuyo impacto es a priori desconocido o de plazos altamente inestables de los proveedores, los algoritmos de negocio (‘algorithmic business’) nos permiten gestionar esta incertidumbre con un único objetivo: el cumplimiento de las expectativas del cliente en cuanto a disponibilidad del producto y calidad del servicio.
Desde Itainnova se trabaja en estos algoritmos de negocio, que evolucionan continuamente con el avance de la tecnología. Con objeto de aumentar su escalabilidad y trasladarlos a las empresas, Itainnova ha desarrollado la herramienta Kajal, que reúne estos algoritmos en un mismo entorno y ayuda a las compañías a alcanzar los siguientes retos:
Gestión de los picos de ventas
La época navideña está acompañada de fenómenos de volatilidad importantes. Cambios en los patrones de consumo, movimientos de los competidores, el márquetin digital o nuevas estrategias de comercio electrónico pueden catapultar las ventas de un producto que en años anteriores no suscitaba apenas interés. En este contexto, los modelos basados en patrones históricos no son capaces de prever lo que va a suceder. Con modelos de ‘algorithmic business’, basados en inteligencia artificial (IA), trabajamos en anticipar estos picos de venta identificando patrones ocultos y comportamientos no lineales en los datos, permitiendo así estimar aumentos de demanda futura y asegurar la disponibilidad del producto cuando el consumidor se sitúe ante la estantería.
Previsión adaptativa de la demanda
La curva de ventas cambia de una época a otra debido a la convergencia de una multitud de variables que no siempre es fácil identificar. Por este motivo, no existen unos modelos de previsión mejores que otros. El modelo que funcionaba bien en verano para un producto no tiene por qué funcionar bien en navidad para el mismo producto. Gracias al uso de un amplio abanico de métodos de previsión (estadísticos, regresivos, heurísticos, IA…) podemos modelar mejor la demanda y ajustar la previsión a la venta futura con mayor precisión. En una realidad cambiante, los procedimientos de selección dinámica de modelos de previsión nos permiten seleccionar el mejor modelo para cada producto en cada época del año de forma automática. Lo que facilita la adaptabilidad del sistema a la dinámica de la demanda sin necesitar la intervención de los usuarios.
Cumplimiento de plazos de entrega
La inestabilidad en los plazos de entrega de los proveedores se ha convertido en un caballo de batalla en la planificación de la cadena de suministro. La crisis sanitaria, la inestabilidad producida por los conflictos bélicos, la escasez de materias primas o la inflación desbocada de los precios son algunos de los factores que vienen marcando la coyuntura económica global. Los costes de las compras cambian por días, incluso por horas, y esto genera una situación de incertidumbre que afecta también a los plazos de entrega de los proveedores. Lo peor es que la falta de fiabilidad de estos plazos de entrega ocasiona desajustes que se propagan aguas abajo en toda la cadena de suministro. Gracias a los algoritmos de negocio podemos gestionar esta variabilidad en los plazos. Con el modelado estadístico de los tiempos de aprovisionamiento del proveedor, somos capaces de considerar esta inestabilidad en los modelos de ‘stock’ y asegurar así la disponibilidad de la mercancía pese a imprevistos en las órdenes de compras.
Gestión del ‘stock’ en e-commerce
Entre 2019 y 2022, el ‘stock’ logístico total ocupado en España creció un 29%, en parte propiciado por el auge del comercio electrónico. El comercio electrónico trabaja con un gran surtido de productos, lo que implica un fuerte aumento del ‘stock’. Además, la mayor parte de los productos e-commerce son de baja rotación, con ventas intermitentes y bajo volumen. Dimensionar el ‘stock’ para estos productos no es trivial y con frecuencia la composición del almacén está descompensada: productos con excesivo ‘stock’ (sobrestock) y productos con escasez de ‘stock’ (en rotura de ‘stock’). Gracias a las políticas avanzadas de inventario, podemos reajustar el ‘stock’ alineándolo a la demanda. Los algoritmos de negocio nos permiten mejorar la estructura del ‘stock’ en el almacén mientras mantenemos la inversión global en el mismo.
En conclusión, los algoritmos de negocio permiten considerar la inestabilidad de la demanda y del suministro gestionando la incertidumbre como una variable más de los modelos de gestión de ‘stock’ y planificación del aprovisionamiento. Más allá de los desafíos que nos plantea la época navideña, también constituye una oportunidad para que las empresas se planteen nuevas soluciones que permitan mejorar sus procesos logísticos. Y no cabe duda de que los avances tecnológicos en torno a los algoritmos de negocio permiten proporcionar mayor fiabilidad a los procesos logísticos asegurando, de esta manera, la disponibilidad de los productos para el consumidor final.
Lorena Polo responsable de proyectos del equipo de transformación digital y procesos industriales de Itainnova
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