SAP y Abastible combinan machine learning e internet de las cosas para terminar con los temidos quiebres de stock

Con modelos predictivos de demanda de gas licuado, ambas compañías dieron vida a una herramienta que podría marcar precedente para la logística de distribución comercial.  

SANTIAGO, Chile — Los quiebres de stock son un dolor de cabeza habitual en empresas en que la distribución del producto es parte del core business. Por ejemplo, en el rubro del gas licuado, donde la red de distribuidores juega un papel crucial para el negocio de las grandes compañías comercializadoras.

En este segmento, precisamente, Abastible ha recurrido a tecnologías disruptivas como machine learning e internet de las cosas (IoT), para dar una solución definitiva a este problema. En la última versión del Innoweeks, evento anual que organiza SAP en el que convoca a empresas para que busquen soluciones a procesos operativos mediante la utilización de nuevas tecnologías, Abastible, que competía con organizaciones de otros países de la región, se llevó el primer lugar con este desarrollo, hoy en la mira de la compañía para integrar sus futuras operaciones de venta, distribución y logística.

“Nuestro problema es no saber el estado de stock de nuestros distribuidores. Lamentablemente, estos nunca piden reposición de producto de manera preventiva, sino cuando detectan que sus cilindros están vacíos, forzando así quiebres de stock que se repiten durante el año”, explicó Alfredo Sandoval, Jefe de Innovación de Abastible y líder del equipo ganador del Innoweek.

“La pregunta que llevamos a SAP fue, cómo tener una visión panorámica de esta dinámica con 1.200 distribuidores en todo Chile y más de 5.000 vehículos de despacho circulando”, agregó.

El equipo a cargo del desafío ideó una forma de trazar la ubicación de los cilindros de manera de monitorear su status en tiempo real. “Básicamente, marcar o taggear cada cilindro para seguirlo durante todo su ciclo: desde que llega a Abastible, hasta que va camino hacia el distribuidor”, comentó Sandoval.

Se utilizó la metodología SAP Leonardo para combinar machine learning e IoT con algunos modelos predictivos de demanda que aportó Abastible, lo que dio como resultado una plataforma que, en su nivel beta, ya está en manos de los equipos internos de la compañía a la espera del desarrollo del desafío mayor, que será la solución para taggear con tecnología RFID (identificación por radiofrecuencia) los cilindros de gas. La ventaja del chip RFID es que no es necesario intervenir los sistemas de inventario de cada distribuidor: basta instalar lectores en puntos estratégicos de las bodegas de almacenamiento y en los camiones de despacho para obtener los datos necesarios.

“Más allá de las herramientas tecnológicas, disponibles ampliamente en el mercado, el valor agregado es la metodología SAP Leonardo, que empuja a un engagement real del problema a través de un proceso de design thinking que permite encontrar soluciones a la medida de cada caso”, dijo Sandoval.

“Originalmente pensamos esta solución sólo para ventas, pero en el camino nos dimos cuenta de que podría involucrar otras áreas, como producción y logística. Es la misma herramienta que desarrolló SAP pero con distintas visualizaciones para cada área”, concluyó.

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