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馃 [2022] Por qu茅 CPFR necesita pruebas obligatorias

junio 14, 2022
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Los consumidores de hoy esperan opciones ilimitadas cuando compran, compran y consumen y han provocado una explosi贸n de competencia en la variaci贸n de productos, puntos de venta, opciones de entrega, ventas integradas y pol铆ticas de entrega. Mientras tanto, el abastecimiento global, la volatilidad regulatoria y los riesgos de suministro han complicado el panorama upstream (por ejemplo, a trav茅s de las tarifas), lo que hace que sea m谩s dif铆cil que nunca satisfacer la demanda de los consumidores con ganancias en algunos casos.

Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR), una marca registrada de GS1 US, es un concepto destinado a mejorar la integraci贸n de la cadena de suministro a trav茅s del soporte y soporte para pr谩cticas compartidas. Es un proceso mediante el cual una organizaci贸n integra la planificaci贸n, la previsi贸n y otros puntos de datos de una variedad de fuentes, como: B. de partes interesadas internas, proveedores e incluso clientes. Esta informaci贸n compartida ayuda a los minoristas a planificar mejor y satisfacer la demanda de los clientes de manera rentable, un beneficio atractivo para cualquier minorista.

Dada la enorme cantidad de datos de m煤ltiples fuentes que requiere CPFR, su naturaleza requiere una soluci贸n de an谩lisis avanzada. La soluci贸n correcta, como Prescriptive Analytics, puede ahorrarles a las empresas minoristas y de CPG un tiempo significativo al sincronizar y analizar datos de todas las fuentes y usar los resultados para tomar mejores decisiones sobre la cadena de suministro. Aqu铆 hay dos formas en que el an谩lisis prescriptivo puede mejorar el proceso CPFR y ayudar a los minoristas a tomar decisiones m谩s inteligentes y r谩pidas:

reducir la complejidad

Cualquier proceso que dependa de cantidades masivas de datos de m煤ltiples fuentes seguramente ser谩 complicado, y CPFR no es una excepci贸n. El proceso CPFR involucra m煤ltiples interfaces entre dos entidades separadas con diferentes velocidades comerciales y m煤ltiples puntos de contacto en toda la organizaci贸n (cadena de suministro, ventas, administraci贸n de cuentas, etc.). Esta complejidad se ve agravada por los m茅todos anal铆ticos obsoletos que utilizan muchos minoristas para obtener y distribuir los datos que necesitan, en particular los sistemas basados 鈥嬧媏n informes.

Desafortunadamente, el proceso CPFR a menudo se ve obstaculizado y/o demasiado complicado por los informes que las partes interesadas utilizan para difundir su informaci贸n respectiva. Estos informes, muchos de los cuales tienen cientos de p谩ginas, est谩n llenos de puntos de datos que pueden o no ser relevantes para el proceso CPFR. Uno o m谩s cient铆ficos de datos deben revisar los informes, encontrar los hallazgos clave e interpretarlos a trav茅s de la lente de CPFR, un proceso altamente ineficiente.

Debido a la naturaleza cada vez m谩s compleja de las cadenas de suministro con la necesidad de optimizar los datos, el an谩lisis prescriptivo se ha convertido en una necesidad para los procesos de planificaci贸n empresarial. El an谩lisis prescriptivo ofrece a los usuarios de CPFR una ventaja significativa sobre los sistemas basados 鈥嬧媏n informes. Con esta s贸lida herramienta de an谩lisis, los datos sin procesar se convierten en tareas 芦inteligentes禄 que se distribuyen a las partes interesadas adecuadas con pasos de acci贸n espec铆ficos para resolver. En un sistema basado en informes, un cient铆fico de datos puede tardar d铆as en determinar qui茅n debe hacer qu茅, momento en el cual la informaci贸n no es procesable. Es importante identificar y eliminar las ineficiencias de la cadena de suministro y las fuentes de desperdicio casi en tiempo real. El an谩lisis prescriptivo permite una acci贸n r谩pida.

eliminar los prejuicios

Como se mencion贸 anteriormente, la clave del 茅xito de CPFR es el intercambio colaborativo de datos entre empresas, la mayor铆a de las veces en forma de m煤ltiples informes. Los informes no solo son confusos e ineficaces, sino que tambi茅n son propensos a sesgos. Hay dos tipos principales de sesgo minorista: personal y pol铆tico. Empleado los prejuicios se basan en las perspectivas y/o formas de pensar de una persona; Por ejemplo, alguien con mentalidad matem谩tica puede interpretar un informe estrictamente por sus n煤meros. Por otro lado, alguien con experiencia en planificaci贸n puede mirar el mismo informe y tener una interpretaci贸n completamente diferente. Pol铆ticamente Los prejuicios se basan en los intereses comerciales de una persona. Por ejemplo, un planificador minorista podr铆a mirar el pron贸stico de demanda de un analista de CPFR, pensar que es demasiado alto y acusarlo de inflar el pron贸stico solo para lograr que el minorista compre m谩s.

驴C贸mo eliminamos los prejuicios? Si puedo citar a Peter Brand de la pel铆cula bola de dinero芦Corte de matem谩ticas[s] directo禄.

Introduzca el an谩lisis prescriptivo. Una buena soluci贸n de an谩lisis prescriptivo calcula la demanda matem谩ticamente en funci贸n de las 煤ltimas estad铆sticas casi en tiempo real (e hist贸ricamente si es necesario). Comunica los resultados a las partes interesadas relevantes en forma de texto sin formato simple (sin informe), as铆 como informaci贸n sobre la causa ra铆z y las acciones correctivas requeridas. Porque esto es un hecho basado en c谩lculos…

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