Casos Empresariales de Big Data y Analytics en la Revolución 4.0. The Power of Advanced Analytics by ToolsGroup

Transcripción

1 Casos Empresariales de Big Data y Analytics en la Revolución 4.0 The Power of Advanced Analytics by ToolsGroup

2 Agenda 1. Revolución Caso en desarrollo Analítica, potencialidades Big Data. 3. Caso exitoso Analítica y Big Data.

3 Fuente:

4 Que es la revolución 4.0 Industrie 4.0 es una iniciativa para digitalizar la economía industrial. El gobierno alemán dió comienzo a la iniciativa con un enfoque en la fabricación avanzada, pero las empresas también están vinculando Industrie 4.0 a las cadenas de suministro. La proliferación de productos continuará aumentando con Industrie 4.0, ya que el modelo cibernético / físico de la fabricación digitalizada es más capaz de personalizar los productos. La personalización de masas requiere una conexión de las capacidades de producción con la cadena de suministro basada en una clara comprensión y traducción de diversos patrones de demanda. Esto significa que los sistemas de planificación que apoyan a Industrie 4.0 deben ser capaces de desagregar la demanda hasta la unidad de almacenamiento.

5 Que es la revolución 4.0 Industrie 4.0 tiene un fuerte enfoque en la Internet de las Cosas (IoT). Mientras que Industrie 3.0 automatizó la fábrica; Industrie 4.0 automatiza la cadena de suministro. El mejor lugar para comenzar es automatizar la planificación de la cadena de suministro. Cómo obtener datos de los sensores de IoT, cómo automatizar la reposición a través de la producción y así sucesivamente. El software de planificación le ayuda a administrar mejor la cadena de suministro de productos conectados.

6 Objetivo de la Analítica Empresarial Procesos Generadores de Valor ( Mercadeo, Cadena de Suministro y Finanzas). Conocimiento Plataforma Tecnológica Analítica Gestión de los Datos Datos Información Nivel de Madurez

7 Plataforma Datos que requieren ser analizados Soporte a la operación

8 Madurez en los Horizontes Planeación Empresarial Soportada en Datos Corto Plazo Mes/Semana OPERATIVO S&OP Planeación Predictiva Mediano Plazo Base Semestral TACTICO S&OP Largo Plazo Base Anuales ESTRATEGICO S&OP Inicio Descriptiva Optimización Cognitiva Prescriptiva

9 Horizontes Planeación Empresarial Integración de datos de diferentes fuentes. 50 Corto Plazo Mes/Semana OPERATIVO S&OP Mediano Plazo Base Semestral TACTICO S&OP Largo Plazo Base Anuales ESTRATEGICO S&OP Proyecciones de Ventas Corto Plazo Ajustes vs Variaciones Confirmación Suministro Análisis y Justificación de Tendencias Confirmación Suministro Confirmación Objetivos de Negocio Confirmación Inversiones Tendencias Ventas ( Mercadeo ) Factibilidad de Suministro ( Red de Suministro Configuración ). Inversiones ( Planeación Financiera ) Objetivos de Negocio BIG DATA / ANALÍTICA ANALÍTICA

10 Agenda 1. Revolución Caso en desarrollo Analítica, potencialidades Big Data. 3. Caso exitoso Analítica y Big Data.

11 Procesos Generadores de Valor en la Gestión Empresarial Caso Empresa Manufacturera Colombiana Mercado Producto Plaza Clientes Red de Suministro Servicio Cliente Planeación Demanda Planeación Suministro ENTRADAS INFORMACION TRADICIONALES ENTRADAS INFORMACION NO TRADICIONALES Gestión Financiera

12 CLIENTES Configuración Ideal Relaciones entre productos y clientes - Consideraciones Estratégicas. 3 DEL MARGEN TOTAL 17 DEL MARGEN TOTAL 80 DEL MARGEN TOTAL PRODUCTOS + - EXISTE ALTA CONCENTRACIÓN EN EL CASO DE CLIENTES 3 DE LOS CLIENTES GENERAN EL 50 DEL PROFIT (PRECIO-CPRODUCCIÓN-CFLETES) 13 DE LOS CLIENTES QUIENES GENERAN EL 80 DEL PROFIT EN 20XX

13 CLIENTES + - Configuración Ideal Relaciones entre productos y clientes - Consideraciones Estratégicas PRODUCTOS + - EN EL CASO DE PRODUCTOS TAMBIÉN HAY UNA ALTA CONCENTRACIÓN 80 DEL MARGEN CORRESPONDE AL 23 DE LOS PRODUCTOS 17 DEL MARGEN AL 28 SIGUIENTE 49

14 CLIENTES + - Configuración Ideal Relaciones entre productos y clientes - Consideraciones Estratégicas. BAJA CONCENTRACIÓN ESFUERZO LOGISTICO Y COMERCIAL PRODUCTOS + - EN EL TOP 13 DE LOS CLIENTES, PUEDE VERSE EL ESFUERZO COMERCIAL Y DE SERVICIO ENTREGADO A CLIENTES CLAVES. ESTO RESULTA EN CONCENTRACIÓN DE PRODUCTOS DE MENOR MARGEN RELATIVO EN EL SIGUIENTE 30 LA CONCENTRACIÓN DE PRODUCTOS DE MENOR MARGEN RELATIVO ES BAJA

15 CLIENTES + - Configuración Ideal Relaciones entre productos y clientes - Consideraciones Estratégicas. REVISAR Resultados 1. Optimización del portafolio -70 SKU s 2. Redefinición E. Distribución. 3. Implementación CRM. 4. Planificación Demanda desde Ventas Bottom up. DESARROLLAR MANTENER Principales Barreras 1. Falta de información estructurada 2. Claridad en procesos. 3. Cultura a la medición en el menor detalle PRODUCTOS Y CLIENTES CLAVES DESARROLLAR PRODUCTOS + - EL 71 DEL MARGEN ESTÁ APORTADO POR CLIENTES Y PRODUCTOS CLAVES QUE DEBEN PROTEGERSE EXISTEN ASÍ MISMO DOS CLARAS ZONAS A DESARROLLAR EN PRODUCTOS (REVISAR MARGEN) O CLIENTES (VOLÚMENES) EXISTE UNA ZONA CLARA DE PRODUCTOS QUE DEBEN REVISARSE (0,02 DEL MARGEN)

16 Configuración Ideal Modelo de Transporte Óptimo - Consideraciones Estratégicas. Resultados 1. Reducción Costo Transporte 7 2. Reducción costos operativos estimados 8 3. Reducción de la complejidad Red Optima Resultados Comparación de costos por estructura Principales Barreras 1. Falta de información estructurada 2. Cultura a la medición en el menor detalle 3. Falta disciplina en la planeación Red Actual Resultados

17 Configuración Ideal Proceso Pedido Recaudo öptimo / Servicio al Cliente - Consideraciones Estratégicas. Términos & Condiciones Negociación Toma Pedido & Proyecto Ingreso Pedido Proceso Pedido Facturaciòn Alistamiento Entrega Radicaciòn Cobro Recaudo Factura IF OT IA Nivel de Servicio 95 GAP 85 Causales Mayor Causal Resultados 1. Reducción de tiempos de procesamiento de pedidos. 2. Sincronización del proceso de comienzo a fin. 3. Definición de claras responsabilidades en servicio al cliente 4. Mejora en el nivel de servicio esperado Enfoque colaborativo entre comercial y planeación enfocado al cliente

18 Configuración Ideal S&OP Proceso Plan de Ventas y Operaciones Optimo / Servicio al Cliente - Consideraciones Estratégicas. Precision Pronóstico 65 Pareto GAP 30 Causales Dias de Inventario 35 GAP 20 Pareto Causales Resultados Esperados 1. Mejora en la precisión del pronóstico Optimización Dias de Inventario Cobertura de Ventas 15 días 3. Mejora Nivel de Servicio +10

19 Configuración Ideal Planificación Financiera Procesos generadores de valor. Corto Plazo Mes/Semana OPERATIVO S&OP Mediano Plazo Base Semestral TACTICO S&OP Largo Plazo Base Anuales ESTRATEGICO S&OP Proyecciones de Ventas Corto Plazo Ajustes vs Variaciones Confirmación Suministro Análisis y Justificación de Tendencias Confirmación Suministro Confirmación Objetivos de Negocio Confirmación Inversiones Tendencias Ventas ( Mercadeo ) Factibilidad de Suministro ( Red de Suministro Configuración ). Inversiones ( Planeación Financiera ) Objetivos de Negocio Valor para los accionista s Utilidad Bruta Capital Invertido Ventas Costos de ventas Capital de trabajo Activos de Capital Mejor nivel de servicio Menor número de inventario agotado Reducción en los costos logísticos de administración y operación (tiempos de ciclo y diseño de operaciones) Optimización del inventario Mayor rotación de inventario Equipos productivos y de operación alineados con oferta de servicio y rentabilidad Proyecciones Financieras Ventas EBITDA Ventas Netas Utilidad Neta

20 Agenda 1. Revolución Caso en desarrollo Analítica, potencialidades Big Data. 3. Caso exitoso Analítica y Big Data.

21 Caso Café Costa Reino Unido IoT DATA PROCESSING AT COSTA COFFEE Costa Coffee ha desarrollado un exclusivo sistema de auto-reabastecimiento en vivo para monitorear las ventas, inventarios y reposiciones de café.

22 Desarrollo Caso Café Costa Reino Unido Costa, fundada en el año 71, dos hermanos italianos en Londres. Costa 2009, compra la Nación del Café y anuncia Costa Express. Con el nombre de Costa, allí inicia la explosión en el negocio. Costa Coffee se esfuerza por tener una máquina de café costa tan buena como su ubicación. Crees que las máquinas pueden ser tan buenas como las personas? crees que las Máquinas pueden ser tan buenas como un planificador de la demanda? Visión: deja que las máquinas ejecuten su Abastecimiento con una intervención mínima o cero. Usando telemetría, máquina a máquina o IoT enviando la información a un lugar diciendo que la máquina está vacía, o necesita leche o limpieza o insumos para el tipo de café que quiere el consumidor.

23 Desarrollo Caso Café Costa Reino Unido Así que tuvieron que averiguar qué hacer con esta información. Por ejemplo, nunca vieron mucha estacionalidad en el negocio, pero empiezan a darse cuenta de que a nivel micro había grandes diferencias. P.ej. en el verano, las escuelas y las universidades se fueron muy tranquilas, pero los parques y los acontecimientos aumentaron; Necesitaban entender y administrar esto automáticamente

24 Máquinas Robot que Transmiten toda la Información Basada en Teleproceso Operaciones y movimientos en tiempo real para el abastecimiento DRP las máquinas de Costa Express están suministrando constantes flujos de datos, día y noche, cada 15 minutos de todos los elementos de las máquinas. Se están recogiendo hasta 90 señales de operaciones, limpieza y más. También cada máquina, cada momento está informando lo que se vendió y cuándo. MRP Supervisión del Reaprovisionamiento SEGUIMIENTO Y CONTROL Optimización del Mix de Inventario Definición Política de Servicio Proveedor Objetivos de stock dinámicos Implementación Solución Planificación Demanda y Abastecimiento

25 Beneficios Obtenidos NET PROMOTER SCORE NPS Reducción de inventarios en el lugar de venta 20 de reducción de costos y 70 TNS en CO2 aumento de 900 máquinas a más de 4300 NPS, es una herramienta que propone medir la lealtad de los clientes de una empresa basándose en las recomendaciones.

26 Gracias