Problema empresarial
SAP y los sistemas ERP antiguos proporcionaban previsiones poco fiables del volumen de materias primas debido a las limitaciones de los datos maestros y a los problemas de madurez organizacional. Esto se tradujo en frecuentes compras al contado, en la reducción de los costos de cambio y en la adopción de decisiones de adquisición reactivas.
Acciones tomadas
· Implementé modelos de pronóstico basados en inteligencia artificial que integran datos de consumo reales.
· Reglas integradas de mapeo del material a la logística para reflejar las restricciones operativas reales.
· Se habilitaron las previsiones continuas en todo el mundo Horizontes de 1 a 24 meses para apoyar la planificación a mediano y largo plazo.
· Previsiones directamente consumibles por los equipos de compras y planificación
· Habilitación proactiva para la toma de decisiones
Resultados conseguidos
· Empoderó a los planificadores para tomar medidas de adquisición proactivas en lugar de respuestas reactivas.
· Se minimizaron las compras al contado y se redujeron los costos de cambio de cobertura.
· Mejora de la eficiencia de las adquisiciones y la confianza en la planificación.
. Entregado Ahorros multimillonarios en eficiencia operativa.
