Discover how AI is helping to meet the financial planning of the supply chain

CASO DE ÉXITO CARHARTT: PLANIFICACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO MÁS INTELIGENTE CON IBM PLANNING ANALYTICS WITH WATSON

DESAFÍO DE NEGOCIO

Carhartt ha fabricado ropa resistente y duradera para el trabajo y el fin de semana durante más de 130 años. Su modelo tradicional de venta a través de mayoristas siempre ha sido inherentemente desafiante. Una especie de punto de inflexión se produjo hace unos años, cuando el crecimiento superó las expectativas de Carhartt y les llevó demasiado tiempo atender a sus clientes mayoristas y eso, por supuesto, se repercutió en sus clientes finales. La experiencia expuso un problema de reabastecimiento y Carhartt estaba decidido a resolverlo.

“ESTAMOS IMPLEMENTANDO IBM PLANNING ANALYTICS Y LO QUE QUEREMOS HACER ES TENER ESA INTELIGENCIA DESDE EL PRINCIPIO QUE ESTÁ ALIMENTANDO LA SOLUCIÓN DE PLANIFICACIÓN… [PARA QUE] TODOS LOS PEDIDOS QUE LLEGUEN PARA EL REABASTECIMIENTO CENTRAL SE REALICEN AUTOMÁTICAMENTE SIN QUE NADIE TOQUE NADA”.

JOHN HILL , VICEPRESIDENTE SÉNIOR DE PLANIFICACIÓN , CARHARTT INC.

TRANSFORMACIÓN

Para responder al rápido crecimiento de las ventas, Carhartt está utilizando la tecnología IBM Watson AI para crear algoritmos que tienen en cuenta una gran variedad de factores, desde indicadores económicos hasta el clima, incluso hasta microfactores como cambios en las huellas de las tiendas minoristas, y generan automáticamente pronósticos de demanda en el nivel de SKU. La solución IBM Planning Analytics les ayuda a predecir de forma inteligente la demanda y automatizar el reabastecimiento, de modo que pueda ofrecer el nivel de servicio más alto posible a sus clientes mayoristas.

CÓMO LA ALTA TECNOLOGÍA DE IA AYUDA A SATISFACER LA DEMANDA MINORISTA

PREDECIR CON IA

El modelo tradicional de Carhartt de vender a través de mayoristas siempre ha sido inherentemente desafiante porque estamos a un paso del cliente final. Pero es algo que hemos logrado. Una especie de punto de inflexión se produjo hace unos años, cuando el crecimiento superó nuestras expectativas y nos llevó demasiado tiempo atender a nuestros clientes mayoristas y eso, por supuesto, se repercutió en nuestros clientes finales. La experiencia expuso un problema de reabastecimiento y estábamos decididos a resolverlo.

Lo más básico que necesitábamos lograr era una mayor visibilidad de nuestros clientes mayoristas. Pero el verdadero corazón de nuestra visión tenía que ver con una transformación más amplia, que afectaba a todos los procesos posteriores relacionados con las decisiones de reabastecimiento. Comencemos con la predicción. Estamos utilizando la tecnología de IA de IBM Watson para crear algoritmos que tienen en cuenta una gran variedad de factores, desde indicadores económicos hasta el clima, incluso microfactores como cambios en las huellas de las tiendas minoristas, y generan automáticamente pronósticos de demanda a nivel de SKU.

VELOCIDAD A TRAVÉS DE LA AUTOMATIZACIÓN

En nuestra visión de la optimización del reabastecimiento, la velocidad de convertir la información en acción es el verdadero cambio de juego, y nuestra forma de llegar allí es a través de la intersección de la IA y la automatización robótica de procesos (RPA). El quid de nuestro plan es que todos los pedidos de reabastecimiento que lleguen se realizarán automáticamente, sin que nadie toque nada. Con esto en su lugar, podremos brindarles a nuestros clientes mayoristas el mismo nivel de servicio que nuestras ventas directas al cliente: en dos días.

Digamos que uno de nuestros clientes mayoristas tuvo un excelente fin de semana con un producto específico para el clima frío, como una chaqueta o botas. Nuestros modelos de predicción de la demanda tomarán esos datos de ventas, junto con datos meteorológicos que podrían mostrar una gran tormenta de nieve que se espera en la región. Combinando IA y RPA, podremos asegurarnos de que esos productos estarán en stock a tiempo para el próximo fin de semana.

UN NUEVO ROL PARA LOS PLANIFICADORES

A medida que colocamos las piezas de este nuevo enfoque de reabastecimiento automatizado basado en modelos, también comenzamos a ver una evolución importante en el papel de los planificadores en el proceso. Si ha habido algo “robótico” en las actividades diarias de nuestros planificadores, es el hecho de que están constantemente haciendo cálculos. Bajo nuestro marco emergente, los planificadores tendrán un papel tan importante como siempre, pero sus actividades serán mucho más estratégicas, pragmáticas y analíticas.

Y eso significa nuevas prioridades. Como descubrir qué nuevos factores incluir en sus modelos para obtener una mejor precisión predictiva. O adaptando y aplicando conocimientos de unas cuentas a otras. O más adelante, trabajando con nuestro creciente equipo de científicos de datos para buscar formas de aumentar las tasas de conversión para un cliente en particular.

COMIENZA CON DATOS

Ese último punto destaca cuán vitalmente importante es implementar una estrategia de datos y recursos para implementar una visión como la nuestra. En el último año, duplicamos el tamaño de nuestro equipo de datos y lo centralizamos para que puedan trabajar en equipo con nuestros ingenieros y arquitectos.

No sucedió por accidente. Nuestro CEO y COO tomaron la iniciativa y brindaron un apoyo inquebrantable a nuestra visión. Todavía no hemos llegado, pero ese apoyo nos está ayudando a llegar más rápido.

Carhartt: planificación de la cadena de suministro más inteligente con IBM Planning Analytics.

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