Imperia crea una plataforma de Analytics Demand Planning capaz de optimizar y reducir costes asociados a la cadena de suministros
Establecer en una empresa una buena previsión de demanda fiable no es tarea fácil. Se deben responder preguntas que surgen a distintas áreas de la cadena de suministro: ¿Cuánto y cuando tengo que fabricar?; ¿Cuántas personas tengo que tener en la fábrica para poder cumplir el plan de producción?; ¿Cuánto y cuándo tengo que comprar las materias primas?; ¿Qué nivel de inventario tengo que tener? …
Para dar respuesta a tantas preguntas nace Imperia SCM, una empresa joven con experiencia en sectores industriales especializados en Analytics Demand Planning.Tres socios al mando, Álvaro Bernabé, José Tomás Carrascoso y Sergio Alemany, todos han trabajado en consultoría, desde estratégica y de operaciones hasta puramente tecnológica.
Emprendieron motivados en lanzarse a un nuevo proyecto, comenzando desde cero y totalmente propio. Algo que les motivase cada dia y que les permitiese disfrutar de su trabajo. “Cuando crees en algo, tienes que ir a por ello. Las ideas son ideas, pasan a ser negocios cuando se llevan a cabo y los tres coinciden en que había llegado el momento de lanzarnos, con lo bueno y con lo malo. Creemos en el sacrificio y la constancia. Sabemos que para poder hacer de esto una realidad vamos a tener que dar el máximo en todo momento”.
Se define como una empresa especializada en la aplicación de tecnología analytics para el apoyo a la toma de decisiones y gestión de procesos en el ámbito de la cadena de suministro. Para ello, lanzan al mercado la plataforma “Analytics Demand Planning”, permitiendo a las organizaciones gestionar su proceso de previsión de demanda y estructurar su información de forma que les genera un alto valor añadido y les apoya en la toma de decisiones de negocio.
"Las ideas son ideas, pasan a ser negocios cuando se llevan a cabo" Sergio Alemany
Origen
Antes de entrar en materia, conozcamos la interesante historia porque Imperia surge en el trascurso de las etapas profesionales de los tres socios. Durante su etapa en Deloitte, Álvaro y José Tomás se focalizaron en proyectos en el área de operaciones y en el ámbito de la cadena de suministro. Tradicionalmente, los costes asociados a la cadena de suministro siempre han quedado en la sombra y no han sido un área de interés para las organizaciones. “Con la rápida velocidad a la que nos enfrentamos hoy en día con la llegada nuevas tecnologías y la industria 4.0., la necesidad de optimizar estos procesos y reducir sus costes ha ido aumentando notablemente en los últimos años”, aseguran.
En sus proyectos, analizaron un gran número de procesos desde diferentes ópticas y de variedad de compañías, desde gran consumo hasta distribución o manufacturing. En los proyectos realizados, convergía una similitud: ¿Cómo soporta y ejecuta la organización el proceso que se ha definido y optimizado? Para ello, se analizan los productos existentes en el mercado y se escoge el que cubre en mayor medida los requerimientos identificados. En la realización de proyectos de previsión de demanda es cuando surge Imperia. Después de analizar, optimizar y definir el proceso de previsión de demanda que seguirá la organización a futuro, llega la selección de herramienta. En este punto, se detecta la necesidad de la existencia de una herramienta de nicho que soporte el proceso con un bajo coste, adaptable y escalable a las necesidades de las áreas operativas de los clientes.
De esta forma, motivados por la idea de que una herramienta de con estas características podría tener cabida en el mercado, Imperia nace con el objetivo de crear un producto tecnológico de alto rendimiento y soportado en Excel capaz de gestionar el proceso de previsión de demanda de las organizaciones.
Además, Álvaro y Sergio, ya trabajaron juntos en su época universitaria en algunos proyectos de desarrollo de software. Ambos ya tenían en mente poder emprender en algo en el futuro y coincidieron en que este proyecto podría el adecuado. Por ello, Álvaro, Sergio y José Tomás comenzaron a trabajar de forma conjunta desde un primer momento para dar forma al modelo de negocio.
Entramos en contenido, ¿qué valor aporta Analytics Demand Planning a las empresas?
Los responsables de Imperia explican que estamos ante un proceso crítico antes de tomar decisiones y en ello trabaja Imperia creando la plataforma Analytics Demand Planning. Coge el histórico de ventas de una empresa y lo guarda en una base de datos, en base a éste histórico lanza una previsión de demanda con diferentes modelos estadísticos y elige el que da menor error comparando con los históricos de ventas del último periodo,
"Con una buena previsión de ventas las empresas pueden obtener información de alto valor para la toma de decisiones" José Tomás Carrascoso
La previsión de demanda es clave para una empresa…
Cuando hablamos de previsión de demanda, hablamos de realizar estimaciones sobre la demanda futura de los clientes utilizando históricos de ventas y otra información. Con una buena previsión de ventas las empresas pueden obtener información de alto valor para la toma de decisiones relativas al negocio, tanto a nivel estratégico (pricing o mercados potenciales) como a nivel estructural (capacidades productivas, compras o niveles de inventario).
Tradicionalmente, para gestionar la previsión de demanda, la gran mayoría de empresas ha utilizado hojas Excel en las que en base a unos históricos de ventas aplican factores correctivos básicos para realizar estimaciones sobre las previsiones de ventas futuras. Esto puede llevar a numerosos errores, desde pérdidas de información, duplicidades o errores en la previsión.
Hablemos de un ejemplo real
Una empresa que fabrica y distribuye frutos secos, dentro de sus procesos entraría la compra de materia prima, la fabricación, el almacenaje y la distribución a cliente final.
Gestionando su proceso de previsión de demanda a través de Analytics Demand Planning la empresa podría encontrarse con numerosos beneficios.
Con la previsión de ventas mejorada gracias al cálculo de métodos estadísticos, la empresa va a mejorar su nivel de servicio al cliente y, por tanto, aumentará sus ventas (aquellas que antes no podía servir por no tener el producto listo en el almacén).
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En base a esta previsión se podrá planificar la producción de forma óptima para poder satisfacer la demanda prevista. Además de poder planificar los recursos necesarios para llevarla a cabo o poder alisar las capacidades de la fábrica (evitando horas extras, lo que supone un ahorro significativo en personal).
Y, por último, al tener la planificación de la producción ajustada a la demanda prevista (calculada en Analytics Demand Planning), también se van a poder organizar las compras de materia prima de forma que estén disponibles en el almacén para ser utilizadas en el momento adecuado. Esto puede reducir los sobrecostes de aprovisionamiento hasta en un 50%, debido a compras urgentes de materia prima.
¿Cómo pivotáis hacia Imperia Analytics Demand Planning?
En un inicio, Imperia tiene el objetivo de crear una herramienta tecnológica que soporte el proceso de previsión de demanda. Esta gestión fue orientada hacia una funcionalidad “común” en cualquier herramienta que gestione le proceso de previsión de demanda: cargar un histórico de ventas, limpiar las ventas, lanzar la previsión estadística, limpiar la previsión y fijar el plan de ventas.
Aunque creyésemos que este producto podría tener cabida en el mercado, queríamos hacer algo diferente, algo que tuviese la esencia inicial pero rompiera con lo existente y pudiese a partir de una base tecnológica innovadora, darle un valor añadido al cliente por lo que elegir Analytics Demand Planning.
Analytics Demand Planning
Es aquí cuando surge la palabra Analytics. Desde un primer momento, nosotros teníamos claro que en la herramienta iba a existir un cuadro de mando integrado en el que el usuario iba a poder realizar un análisis de los datos contenidos en la herramienta: ventas segmentadas a cualquier nivel, agregación de previsión de ventas, comportamiento de la demanda, etc.
Entonces, si ya teníamos esto, que podríamos considerar como base para un modelo analytics, ¿por qué no incorporar la esencia analytics en la propia herramienta? Y así generar un valor añadido extra a las organizaciones que trabajasen con Analytics Demand Planning.
Y, por último, al tener la planificación de la producción ajustada a la demanda prevista (calculada en Analytics Demand Planning), también se van a poder organizar las compras de materia prima de forma que estén disponibles en el almacén para ser utilizadas en el momento adecuado. Esto puede reducir los sobrecostes de aprovisionamiento hasta en un 50%, debido a compras urgentes de materia prima.
¿Qué pasos habéis dado antes de validar nuestra idea de negocio?
Podría decirse que la validación y el desarrollo de modelo de negocio se han dado simultáneamente. En nuestra etapa en consultoría hemos validado la idea de negocio, hemos visto como las organizaciones demandan cada vez más herramientas que soporten todos sus procesos productivos en el área de su cadena de suministro. Desde herramientas punteras en el mercado (ERPs con funcionalidad avanzada), hasta herramientas de nicho que gestionan procesos específicos de la cadena de suministro.
Por ello, una vez “validamos” que desarrollar una herramienta de este tipo tenía cabida en el mercado, fuimos dándole forma al modelo de negocio, tratando de incorporar aquellos requerimientos y funcionalidades a las que no se daba cobertura con las herramientas existentes en el mercado.
¿Hasta qué punto se puede confiar en los datos?
Los datos son conocimiento desordenado en la organización, si se ordena y analiza de la forma adecuada pueden generar un alto valor añadido. Creemos en la confianza en los datos, no para la toma de decisión final, pero si para el apoyo para tomarla y siendo la base para su justificación razonada.
Nuestra plataforma analizaría el comportamiento de las ventas de una determinada referencia y en función de su variabilidad (tanto en cantidad como frecuencia), propondrá el tratamiento que se le debe dar. Por ejemplo, propondría al responsable comercial que revise ciertos datos debido a que estos tienen ciertos riesgos inherentes según el análisis realizado por la herramienta.
Nuestra solución cuenta con una gran componente analítica, para que puedas medir, analizar y visualizar toda tu información de forma ordenada. Análisis de demanda histórica, comparador de versiones, ABC, XYZ, desviación contra previsión DFA/BIAS. Analítica en Excel, PowerBI y Qlikview.
La principal barrera de entrada en las organizaciones es la gestión del cambio
¿Las organizacione están preparadas para ello?
Si, con la rápida velocidad que han penetrado las nuevas tecnologías en la industria, las organizaciones se han adaptado y se han preparado para la incorporación de estas a su estructura. Aun así, en mayor o menor medida, todas están trabajando en ello y estarían preparadas para incorporar en sus negocios Analytics Demand Planning.
¿Cuáles son hoy las barreras de entrada en las organizaciones?
La principal barrera de entrada en la organizaciones es la gestión del cambio. Es decir, realizar inversiones tanto en capital humano como económico para integrar y aprender a utilizar nuevos sistemas en la organización. Por otra parte, la madurez de los players del mercado, existen herramientas con años de experiencia y ya asentadas en el mercado.
