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Un fabricante de alimentos rediseñó su red logística, redujo 72 % los puntos de transferencia, 75 % los CEDIs regionales y 20 % los costos de transporte, gracias a un modelo de programación lineal con restricciones operativas.El caso CPFR de 400 SKUs ya citado liberó capital de trabajo al mismo tiempo que mejoró la disponibilidad.
Supply Chain Analytics
Sincronizando abastecimiento, producción y logística
Por qué importa
La volatilidad de la demanda y los costos logísticos obligan a rediseñar redes de distribución y a planear de forma colaborativa con proveedores. Supply Chain Analytics combina optimización matemática y machine learning para orquestar toda la cadena de suministro.
Casos de uso Supply Chain Analytics
Casos
Palanca de valor
Herramientas analíticas
Advanced CPFR Analytics
Plan de compra alineado proveedor-retailer
Modelos de series, causal y consenso
Predictive Location
Decidir nuevas tiendas, dark stores o lockers
Modelos de clustering + demanda proyectada
Routing Optimization
Rutas de transporte mínimas
Programación heurística y metaheurística
Footprint Optimization
Diseño de red logística
Programación lineal, escenarios “greenfield”
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Beneficios tangibles
Conclusión
Supply Chain Analytics convierte la cadena de abastecimiento en una ventaja competitiva sostenible: inventarios ajustados, costos logísticos bajos y capacidad de respuesta superior frente a la demanda.
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