Optimización predictiva para el mercado de posventa automotriz
Con vehículos que duran más que nunca, los clientes tienen expectativas cada vez más altas de que sus vehículos permanezcan en condiciones de circular en todo momento. Días de espera por una pieza mientras el vehículo está inmovilizado por una operación de mantenimiento rutinario ya no se consideran aceptables. Sin embargo, las soluciones de software para optimizar repuestos existen desde hace décadas; Lokad logró un avance al convertir una idea sencilla en decisiones de inventario accionables: en el mercado de posventa automotriz, el consumidor final no es la persona que compra la pieza, sino el vehículo que la necesita. Nuestra tecnología hace posible optimizar la gama de piezas, los precios de las piezas y los stocks desde los sitios de producción de OEM hasta los talleres, teniendo en cuenta cada uno de los escalones intermedios.
El grupo Tokić es el mayor minorista de repuestos automotrices, con más de 300 marcas automotrices reconocidas mundialmente y equipamiento adicional para la industria automotriz. A través de su red de ventas de más de 140 establecimientos en Croacia y Eslovenia, Tokić ofrece más de 300,000 piezas diferentes.
En términos de aprovisionamiento, reposición y gestión de inventario, nuestro socio Lokad ha demostrado ser revolucionario. Hemos alcanzado niveles sin precedentes de eficiencia operativa gracias a su equipo altamente cualificado de data scientists y a su potente software predictivo de machine-learning. El Grupo Tokić redujo sus inversiones en inventario al tiempo que incrementó los ingresos y mejoró la calidad del servicio. Solo estos avances tecnológicos pueden ayudar a las empresas a crecer de forma sostenible transformando los obstáculos en oportunidades.
Ivan Šantorić, CEO, tokic Group
Caso de estudio
Mister Auto es una empresa de ecommerce especializada en repuestos para autos. Creada en 2007 y parte del Grupo PSA desde 2015, cuenta con un catálogo de más de 200,000 referencias y opera en 20 países. Actualmente es el distribuidor de repuestos para autos nº1 en Europa.
Hemos estado utilizando Lokad a diario durante más de 2 años para calcular nuestros precios de venta. Es realmente una solución hecha a la medida, especialmente teniendo en cuenta que nuestros catálogos combinados consideran los 20 países en los que operamos. Esta elección tecnológica nos ha ayudado a llevar nuestra capacidad de generar valor a través de nuestros precios a un nivel completamente nuevo, gracias a los modelos algorítmicos basados en Big Data de Lokad. Además de ser muy potente, la solución de Lokad nos proporciona velocidad y reactividad, dos elementos que se han vuelto esenciales para cualquier ecommerce.
Mathieu Pajot, Director Comercial y de Precios, Mister Auto
Horas de reducción de averías por dólar
Desde una perspectiva operativa, el objetivo del mercado de posventa automotriz es reducir al máximo las horas de avería por cada dólar o euro invertido en sus supply chains. Este objetivo es simple, y sin embargo, está en gran medida en desacuerdo con la forma en que se diseña el software empresarial clásico.
Niveles de servicio, stocks de seguridad o análisis ABC - además de ser enfoques de supply chain anticuados - simplemente pierden el objetivo.
La tecnología de optimización predictiva de Lokad aborda cada decisión a lo largo de toda la cadena, desde los sitios de producción de OEM hasta el lugar donde se monta la pieza en el vehículo, mientras se centra cuantitativamente en este resultado final.
La optimización comienza a nivel de OEM. El OEM decide a diario qué materias primas o subpiezas deben comprarse. También decide las cantidades a producir basándose en los stocks disponibles. La producción debe adaptarse a diversos canales, lo que incluye la fabricación de autos nuevos pero también el servicio a los antiguos.
La optimización continúa a nivel del distribuidor o mayorista. Las piezas deben asignarse de manera eficiente en numerosas ubicaciones geográficas. Esta asignación de inventario no solo debe lograr la más alta calidad de servicio posible, sino también minimizar los costos operativos, lo que puede implicar MOQs (cantidades mínimas de pedido), por ejemplo.
Finalmente, a nivel minorista, las piezas deben estar disponibles de inmediato para atender a los vehículos. Dado que una avería puede requerir que se aborden múltiples piezas, la disponibilidad de las mismas no debe confundirse con la resolución de una avería. Por el contrario, un faltante de stock puede no ser un problema si se dispone de un sustituto compatible.
La matriz de compatibilidad pieza-vehículo
Para cada vehículo que sufre una avería, normalmente existen docenas de piezas que son mecánicamente compatibles y que, por ende, pueden utilizarse para solucionar el problema.
Este aspecto es fundamental en el mercado de posventa automotriz y, como consecuencia, Lokad ha diseñado su tecnología de supply chain para convertir esta perspectiva en una prioridad, de modo que la optimización numérica que ofrecemos la incorpore en lugar de descartarla.
El mercado automotriz europeo comprende más de 100,000 vehículos distintos y más de 1,000,000 de piezas diferentes. El mercado automotriz norteamericano presenta una complejidad igualmente alta. Varias empresas comercializan bases de datos exhaustivas que recogen todas las (in)compatibilidades mecánicas existentes entre esos vehículos y esas piezas. Esta información es esencial para entender la estructura fina de la demanda, que no se refleja en el volumen histórico de ventas de una pieza determinada. Sin embargo, estas bases de datos son grandes – alrededor de 100 millones de líneas – y difíciles de manejar. Las bases de datos no se prestan al soporte del análisis clásico de series temporales.
Lokad ha diseñado varios modelos orientados a grafos – la matriz de compatibilidad pieza-vehículo también puede verse como un grafo bipartito – que ofrecen una modelización predictiva superior de la demanda, centrándose en la unidad de necesidad en lugar de sobreenfatizar el número de pieza específico que se encuentra disponible en ese momento.
A su vez, la explotación de esos modelos ofrece decisiones superiores en cuanto a decisiones de compra, de producción, de asignación de inventario o de precios.
Bridgestone es la mayor empresa mundial de neumáticos y caucho. Opera una supply chain multi-echelon transnacional sumamente compleja que involucra cientos de sitios.
Antes de comenzar el proyecto, antes de que yo llegara, la creencia principal era que necesitábamos tener la mayor cantidad de stock posible lo más cerca del mercado posible, tan cerca como se pueda. Sin embargo, en cuanto se inicia esta optimización multi-echelon [Lokad], te das cuenta de que en realidad no es así, es necesario tener una mayor proporción del stock en las plantas de fabricación [..] de hecho, si tienes un mercado que necesita algo de tiempo extra, aún habrá neumáticos disponibles.
Nicolas Vandeput, Supply chain expert supporting Bridgestone
El trilema: capital, precio y servicio
La optimización de la supply chain del mercado de posventa enfrenta tres factores amplios que influyen fuertemente en su supply chain. Stocks más altos ofrecen la posibilidad de producciones y envíos por lotes, lo que reduce los costos. Estos stocks también mejoran la calidad del servicio. Sin embargo, más stocks implican mayores requerimientos de capital de trabajo y riesgos generales de depreciación de inventario. Precios más altos mejoran naturalmente los márgenes, pero con el riesgo de enfrentar una erosión constante de las cuotas de mercado, lo cual no es sostenible. Una mayor calidad de servicio es valorada por los clientes, pero esto generalmente resulta en stocks más altos que se ubican típicamente en el extremo de la red de supply chain, donde resulta más costoso reubicarlos.
Lokad ofrece una optimización predictiva end-to-end de la supply chain que tiene en cuenta todos los factores económicos relevantes. Algunos de estos factores son razonablemente simples, como los costos de mantener inventario, mientras que otros son más sutiles, como el riesgo de perder un cliente ante un competidor debido a un servicio repetidamente deficiente.
Nuestra tecnología está diseñada para facilitar la integración de múltiples factores personalizados y en conflicto que influyen en lo que puede considerarse una decisión superior de supply chain para su empresa. Lokad no viene con supuestos predefinidos sobre su estrategia de negocio; al contrario, ofrece la flexibilidad para reflejar con precisión dicha estrategia.
Además, existen muchas restricciones no lineales a tener en cuenta: el rendimiento diario máximo de producción, las cantidades mínimas de pedido (MOQs), la capacidad máxima de almacenamiento de cualquier sitio, la capacidad máxima de transporte de un solo envío en camión, los formatos de acondicionamiento (cajas, pallets, etc.), …
La tecnología de Lokad ha sido diseñada para ser capaz de imponer diversas restricciones no lineales, con el fin de asegurar que las decisiones optimizadas se puedan ejecutar sin más demora. A diferencia de las soluciones de software clásicas, no esperamos que los profesionales de supply chain procesen manualmente cada número que producimos.
AUTODOC es el minorista online líder en Europa para repuestos de automóviles. Como la empresa de mayor crecimiento en este sector, con un crecimiento de ingresos del 37.6% en el ejercicio financiero 2020 hasta aproximadamente 842 millones de euros (frente a 612 millones de euros en 2019), AUTODOC apunta a desarrollar aún más su posición. Gracias a su exitosa expansión, AUTODOC ahora opera en otros 26 países europeos además de Alemania.
Lokad ha demostrado ser un socio confiable para Autodoc desde que comenzamos a trabajar juntos en 2018. Los Supply Chain Scientists de Lokad están abordando nuestra compleja supply chain con una variedad de optimizaciones personalizadas. Autodoc ha crecido significativamente, convirtiéndose en el actor líder en el mercado de posventa online de repuestos automotrices, y nos alegra contar con socios dispuestos a evolucionar con nosotros.
Stefan Micklich, Vice President Procurement
Autodoc AGRedes multi-echelon complejas
La industria automotriz se considera típicamente la industria de las industrias. No existen otras industrias que rivalicen con la automotriz en pura escala industrial. Como resultado, la mayoría de las situaciones de posventa involucran múltiples escalones - es decir, capas en la red de producción, almacenamiento o distribución.
En cuanto se involucran múltiples escalones, evaluar el resultado final de una determinada decisión que se encuentra en el “medio” de la supply chain network se vuelve muy difícil. Lokad ha diseñado una tecnología para evaluar el impacto económico de largo alcance de cualquier supply chain decision. Por ejemplo, mover una parte a una ubicación en la red implica perder la oportunidad de mover la misma parte a otro lugar. Cada decisión tiene un costo de oportunidad en comparación con decisiones alternativas y conflictivas.
Esta tecnología garantiza que el rendimiento de la supply chain de la red en su conjunto se maximice.
En contraste, la mayoría de las soluciones de software de supply chain clásicas adoptan una perspectiva local, que se centra en el nivel de servicio o el amortiguador de cada SKU individual, mientras que descuidan por completo el resto del panorama. Nuestra experiencia indica que estos enfoques simplistas, aunque fáciles de implementar desde una perspectiva de software, no son satisfactorios en términos del rendimiento de la supply chain. De hecho, estas soluciones desplazan los problemas en lugar de solucionarlos. Resolver el problema requiere abordar de forma frontal el aspecto multi-echelon del mismo.