Caso de Éxito: Mondelez

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Mondelez optimiza su solicitud de pedidos y repone su inventario con una solución basada en los datos

«Hemos colaborado con CHEP, utilizando su capacidad digital para analizar pedidos recibidos de múltiples distribuidores, y hemos identificado varios puntos donde podemos trabajar conjuntamente para reducir los residuos tanto por su parte como por la nuestra».

El reto

 

Los hábitos de compra de los consumidores han cambiado.
El auge del comercio electrónico, la pandemia global y el Brexit han contribuido a la escasez de transportistas, lo que afecta a la capacidad de la cadena de suministro para realizar las entregas de las mercancías.
La optimización de los pedidos es un factor clave para la eficiencia de la cadena de suministro: es más económico y sostenible transportar productos en pallets llenos y camiones totalmente cargados.
Pero las peticiones innecesarias de recoger productos por cajas, en lugar de por lotes o por pallet completo, han ocasionado costes adicionales e ineficiencias de transporte para fabricantes y distribuidores.
La escasez actual de conductores de camiones ha hecho que los pedidos incompletos no solo sean ineficientes, sino que además están provocando la cancelación de pedidos. ¿Puede una nueva forma de optimizar los pedidos contribuir de forma importante al cumplimiento de los mismos, reduciendo costes y emisiones de CO2?

La solución

 
  • Aprovechando la tecnología Big Data de Brambles, combinada con Inteligencia Artificial, CHEP y Mondelez colaboraron para innovar juntos y crear soluciones de optimización de pedidos para eliminar los residuos e identificar oportunidades más eficientes.
  • CHEP analiza los patrones de los grandes volúmenes de SKU de los inventarios de los distribuidores para identificar ineficiencias en los procesos de realización de pedidos. A continuación, los datos se utilizan para proponer soluciones prácticas, junto con simulaciones de diferentes situaciones, y el impacto resultante de cada actividad a lo largo de la cadena de suministro.
  • El resultado es el desarrollo de recomendaciones específicas por SKU para perfeccionar la frecuencia y los patrones de pedido óptimos, minimizar el inventario de pallets a media carga y evaluar las áreas de reducción de costes. Esto genera un equilibrio ideal con eficiencias tanto para el fabricante como para el distribuidor. 

Las ventajas

 

«El modelo de optimización de pedidos de CHEP nos ha proporcionado información detallada y herramientas prácticas que nos ayudaron a mejorar nuestra forma de trabajar con los distribuidores. Al incorporar el stock por días, hemos podido entablar conversaciones sobre la eficiencia de los pedidos con información real que demuestra cómo cambiar las unidades de medida podría generar eficiencias para ambas empresas sin repercutir negativamente en el inventario.»
Anna Bisley, Customer Development Manager de Mondelez

«La solicitud de pedidos es el primer ámbito donde hemos aplicado nuestra nueva solución. Una combinación única de tecnología de vanguardia, conocimientos y experiencia que aprovecha el potencial del Big Data para eliminar los residuos en las cadenas de suministro de nuestros clientes.»
Katrin Zeiler, Senior Director ZWW y Customer Innovation

Siguientes pasos

¿Te enfrentas a los mismos retos? Si es así, únete a nosotros y ayúdanos a desarrollar el siguiente proyecto piloto y a identificar juntos las oportunidades. Estamos buscando más fabricantes que trabajen con distribuidores para ayudarnos a seguir dando forma a esta idea. Haz clic aquí para contactar con nosotros.

 

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