analEl plazo de entrega es un parámetro crucial de la gestión de la cadena de suministro. Es fundamental que las empresas sepan qué tanto tarda un producto en pasar por todo el proceso, desde el pedido original hasta la entrega, ya sea que estén comprando, vendiendo o moviendo productos y materiales internamente.
Con unos consumidores cada vez más acostumbrados a recibir sus pedidos al día siguiente (o incluso el mismo día), las cadenas de suministro se han centrado cada vez más en la parte de sus procesos relacionada con la entrega. Es decir, las cadenas de suministro que quieren seguir teniendo éxito.
Podemos definir la entrega exitosa como el hecho de proporcionar a sus clientes lo que necesitan, en la cantidad adecuada y en el momento adecuado, y hacerlo de forma consistente. En la actualidad, la entrega es el requisito fundamental de cualquier empresa de manufactura o distribución. Utilizando el poder de la analítica de datos, Minitab puede ayudar a las empresas a optimizar la entrega, agilizar su cadena de suministro y aumentar la satisfacción del cliente.
Medir la velocidad de entrega
El tiempo que lleva entregar un producto terminado al cliente final es una medida clave para los profesionales de la cadena de suministro. Utilizando un conjunto de datos de muestra y algunas estadísticas descriptivas sencillas, el ejemplo siguiente muestra que el promedio (o la media) del plazo de entrega se sitúa entre 54 y 55 horas. Los datos también indican que el tiempo mínimo es de 40 horas y el máximo, de 75 horas, proporcionando un rango de cuáles son los tiempos más rápidos y más lentos, lo que ayuda a establecer los objetivos.
Fijar un objetivo y considerar los posibles factores que influyen en la entrega
Una demora en la entrega puede ser costosa para la organización, no solo en términos de la experiencia del cliente, sino que también puede afectar directamente las ventas. Si una empresa no puede cumplir su promesa de entrega puntual, es mucho menos probable que sus clientes vuelvan a comprar en el futuro. Establezca un objetivo empresarial estratégico para entregar los productos en un plazo determinado. En este ejemplo, fijemos un objetivo realista de 50, que representa una mejora de aproximadamente 10% en el plazo de entrega.
A continuación, hagamos una lluvia de ideas sobre las posibles variables que podrían estar influyendo en el plazo de entrega de los productos. Podría tratarse del tamaño del envío, la antigüedad del vehículo, las condiciones climáticas o incluso el conductor que realiza la entrega. El diagrama que aparece a continuación muestra un ejemplo de un árbol CT, una de las muchas y potentes herramientas de lluvia de ideas y solución estructurada de problemas incluidas en Workspace.
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Cuantificar el impacto usando modelos predictivos...
En general, los modelos predictivos ayudan a hacer predicciones y a entender los factores que influyen en la respuesta. Al utilizar la herramienta de aprendizaje de máquina automatizado de Minitab, no solo podemos ver el mejor modelo (en este caso Random Forests®), sino que también podemos apreciar el rendimiento de otros modelos.
En este caso, el método de regresión más popular y tradicional no solo es el que obtiene los peores resultados, sino que tampoco es muy preciso. Sin embargo, el modelo CART®, que es ideal para visualizar relaciones, funciona relativamente bien.
Aplicar las mejoras...
Si nos fijamos en el árbol de decisión CART que aparece a continuación, queda claro que las entregas más rápidas se dan en condiciones de sol y con un vehículo más nuevo, mientras que los vehículos más antiguos que hacen entregas cuando hay nieve son los que más tardan. Este es el primer aspecto que se debe abordar para lograr una mejora. Aunque es imposible controlar las condiciones climáticas, mantener una flota de vehículos más nuevos podría suponer una mejora inmediata. Además, tener en cuenta el pronóstico del tiempo para una región específica donde se encuentra el cliente podría permitir mayor precisión a la hora de calcular y comunicar inicialmente los plazos de entrega.
...y operacionalizar el modelo para predecir el momento en que llegarán las entregas
Este análisis no solo puede ayudar a identificar áreas susceptibles de mejora, sino que también puede contribuir a una mejor comunicación con los clientes. Teniendo en cuenta los factores en cuestión y aprovechando el modelo Random Forests (el más preciso determinado por el aprendizaje de máquina automatizado), podemos operacionalizar el modelo para una comunicación automática con los clientes. Con soluciones como Minitab Model Ops, a medida que se recopilen estos datos, el modelo podrá calcular el plazo de entrega estimado y comunicarlo automáticamente a los clientes. De este modo, se asegurará de que sus clientes reciban la información a tiempo, para que no tengan que adivinar cuándo llegará el envío. A medida que mejore su rendimiento, no solo podrá superar las expectativas de sus clientes, sino que podrá seguir perfeccionando su modelo predictivo para ofrecerles plazos aún más precisos en el futuro.
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