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Supply Chain LogisticsOperador de ejemplo
Resiliencia de Inventario y Perfilado de Riesgos
Ejemplo ilustrativo. Estos escenarios y cifras de ejemplo ilustran un enfoque. No son resultados de clientes verificados ni una promesa de ahorro. El alcance y los resultados dependen de los datos, sistemas y condiciones operativas.
40%
Reducción de Roturas de Stock en Pico
La disponibilidad de los 200 SKUs principales mejoró del 82% al 95% durante la primera temporada alta tras la implementación.
15%
Reducción de Costes de Almacenamiento
Los buffers más ajustados y sensibles al riesgo liberaron 4,2 M£ de capital circulante anteriormente inmovilizado en exceso de stock.
18% → 4%
Tasa de Rotura de SKUs Clave
En temporada alta, la disponibilidad de artículos críticos alcanzó el 96% — frente al 82% del año anterior.
6 hrs → 20 min
Tiempo de Planificación de Reorden
La escritura automática nocturna en SAP sustituyó un proceso manual de compradores intensivo en trabajo.
Ejemplo ilustrativoEstos escenarios y cifras de ejemplo ilustran un enfoque. No son resultados de clientes verificados ni una promesa de ahorro. El alcance y los resultados dependen de los datos, sistemas y condiciones operativas.
El Desafío
Tras tres años consecutivos de disrupciones en la cadena de suministro, Global Retail Partners se encontraba en una paradoja dolorosa: sobreabastecida en referencias de baja rotación y con roturas de stock en el 18% de sus 200 SKUs principales en temporada alta. Su modelo de stock de seguridad era una hoja de cálculo basada en tiempos de entrega promedio estáticos sin mecanismo de respuesta a la fiabilidad deteriorada del proveedor o a eventos de riesgo geopolítico.
Nuestro Enfoque
- 1
Se realizó una auditoría de datos completa en SAP S/4HANA, feeds de almacén 3PL y 140 portales de proveedores para establecer una única versión de la verdad.
- 2
Se construyó un motor de puntuación de riesgo de proveedor que ingesta índices de retraso de envíos, feeds de riesgo geopolítico y señales de salud financiera.
- 3
Se sustituyó la hoja de cálculo de stock de seguridad estático por un modelo dinámico bayesiano que ajusta los puntos de reorden diariamente en función de la volatilidad de la demanda y la puntuación de riesgo del proveedor.
- 4
Se implementó un pipeline Apache Airflow que ejecuta el modelo nocturnamente, escribe las cantidades de reorden recomendadas en SAP vía BAPI y señala excepciones a los compradores.
- 5
Se creó un módulo de planificación de escenarios donde los gestores de cadena de suministro pueden simular eventos de fallo de proveedor y ver el riesgo de rotura proyectado.
La Solución
Sustituimos las reglas estáticas de inventario por un sistema de inteligencia de riesgos vivo. Un motor de riesgo de proveedor monitoriza continuamente señales externas y las traduce en recomendaciones diarias de stock de seguridad por SKU. Estas recomendaciones se escriben automáticamente de vuelta en el sistema ERP SAP cada noche, de modo que los compradores se despiertan con alertas de reorden actualizadas que ya reflejan las noticias de disrupción del día anterior.
Stack Tecnológico
ML / AI
Python (PyMC / Bayesian models)
Modelo de stock de seguridad dinámico con actualizaciones posteriores sobre distribuciones de tiempo de entrega diariamente.
Integration
SAP S/4HANA (BAPI / RFC)
Integración ERP bidireccional: lectura de datos reales y escritura de vuelta de cantidades de reorden recomendadas nocturnamente.
Geopolitical Risk APIs
Señales de disrupción en tiempo real a nivel país (huelgas portuarias, sanciones, eventos climáticos) que alimentan el modelo de riesgo.
Data Engineering
Snowflake
Almacén de datos en la nube que consolida feeds de SAP, 3PL y portales de proveedores en un dataset unificado de SKUs.
dbt
Capa de transformación que modela puntuaciones de riesgo de proveedores y características de demanda consumidas por el modelo bayesiano.
SQL Server
Base de datos operativa de staging para feeds entrantes/salientes de 3PL antes de la ingestión en Snowflake.
Infrastructure
Apache Airflow
Orquesta el pipeline nocturno: puntuación de riesgos → ejecución del modelo → escritura en SAP → alertas de excepciones.
Visualisation
Power BI
Dashboard de excepciones para compradores: SKUs que superan umbrales de riesgo, acciones recomendadas y resultados de escenarios.
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