Caso Cardinal Health
Después de 18 meses de haber implementado un proceso de pronostico efectivo y Forecast Pro. Cardinal Health ha alcanzado reducciones significativas en los costos de envío (por encima de 22%) se logro aumentar la rotación de inventario en un 10%, también se logro reducir los costos de...
Manejo Informatico Industrial De Colombia
19 de January · 1103 palabras.
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🕘 Resumen
La empresa Cardinal Health, dedicada a la distribución de productos para la industria hospitalaria en Australia, se enfrenta a la complejidad de manejar productos con características específicas y con tiempos de entrega muy cortos.
La compañía cuenta con cuatro centros de distribución en distintas ubicaciones y ofrece productos que pueden ser importados con un lead time mínimo de tres meses.
Los productos son almacenados en los centros de distribución según la proximidad de los clientes y se pronostica la demanda de manera relativamente simple.
Sin embargo, es imperativo que el nivel de exactitud del pronóstico sea muy alto, dadas las características propias del sector y la importancia de evitar roturas de inventario.
La empresa también importa más de 800 productos finales, que son almacenados en los centros de distribución y requieren un pronóstico más complejo para decidir la cantidad de producto que se debe comprar y almacenar.
La empresa utiliza herramientas de pronóstico precisas para manejar los requerimientos complejos de su cadena de suministro y satisfacer la demanda de manera efectiva en la industria hospitalaria en Australia.
Debido a la naturaleza de sus productos, el nivel de servicio a sus clientes debe ser muy alto en cuanto al tiempo y las cantidades ordenadas, de hecho en muchas ocasiones con tiempos de entrega muy cortos de hasta un día. Según explica Tony Johnson Gerente Logístico de Cardinal Health para Australia y Nueva Zelanda.
Adicional a esto muchos de los productos que se suministran son importados, tienen Lead times de mínimo tres meses y características físicas (livianos pero Voluminosos), que hacen completamente inviable su envío por vía aérea dado el elevado costo.
Su rango de productos comprende más de 700 embalajes esterilizados, los cuales son made-to-stock según las especificaciones del cliente. Estos productos son manufacturados en Sidney de donde son importados y luego almacenados localmente en uno de los cuatro centros de distribución según la proximidad del cliente donde se necesiten. Los requerimientos de pronóstico son relativamente simples dado que solo se necesita pronosticar en un nivel dentro de la cadena de suministro. Sin embargo es imperativo que el nivel de exactitud en el pronostico sea muy alto dadas las características propias del sector, pues una rotura de inventario en este tipo de productos es inaceptable.
Dentro de la operación también se importan más de 800 productos finales los cuales son almacenados en todos los centros de distribución. En este punto los requerimientos del pronostico se vuelven un poco mas complejos ya que se necesita pronosticar las ventas de cada producto por centro de distribución y así decidir la cantidad de producto a comprar a nivel consolidado y la cantidad de producto a almacenar en cada uno de de los C.Ds.
Por ultimo hay más de 300 productos los cuales son generalmente enviados directamente al cliente, estos productos son comprados solamente contra la orden del cliente.
La herramienta inicial de pronostico usada por Cardinal Health fue la Hoja de calculo, este tipo de herramienta es bastante flexible y amigable para el usuario, sin embargo para Cardinal Health fue evidente que el uso de Hojas de Calculo tenia grandes deficiencias con respecto al pronostico una de ellas es que son altamente propensas al error humano.
Cuando Cardial Health se separo de Baxter Healthcare debió adquirir su propio sistema ERP el cual ofrecía su propio modulo de pronósticos pero con serias limitaciones en relación con los requerimientos de Cardinal Health. Por ejemplo este no podía realizar pronósticos en múltiples niveles por ejemplo por almacén y a nivel consolidado, un requerimiento fundamental para los productos importados que maneja Cardinal Health. Otra limitante es que solo podían manejar un modelo muy simple de pronóstico para todos los productos, el cual trabajaba bien para los embalajes esterilizados pero no para sus productos importados.
También gran parte de sus negocios se manejan a través de ofertas, entonces se necesita la capacidad de modificar el pronostico para cubrir la probabilidad de que se presenten incrementos o caídas de la demanda en el futuro. El modulo de pronostico del ERP tenia la capacidad de realizar modificaciones básicas del pronostico, sin embargo estas se perdían cada vez que el pronostico se actualizaba, dando como resultado la perdida de gran cantidad del tiempo invertido en estas modificaciones incrementando el nivel de frustración de quienes lo realizaban.
Como resultado se obtenía, un pronóstico inexacto y poco confiable cuyas consecuencias fueron altos niveles de inventarios, agotados, bajo nivel de productividad, altos costos y un pobre nivel de servicio. Necesariamente había que tomar medidas al respecto.
Se empezaron a evaluar diferentes herramientas en el mercado que permitieran elevar la exactitud del pronóstico y cubrir los requerimientos específicos de Cardinal Health.
Pronósticos en múltiples niveles. Actualmente se usan tres niveles: Producto-País-almacén pero se requiere poder manejar mas niveles como territorio, cliente, etc.
Contar con una amplia variedad de Modelos que permita usar el modelo que mas se ajusta a las características de los datos.
Capacidad para guardar modificaciones, las cuales se realizan en múltiples niveles y tienen múltiples métodos de aplicación, por ejemplo valores absolutos, incrementos en valores y porcentajes que se reasignen después de que el pronóstico ha sido actualizado.
Facilidad y Flexibilidad en el formato de datos de entrada para construir múltiples niveles.
Facilidad para proveer los resultados en diferentes formatos.
Facilidad de uso y configuración que permita acelerar el aprendizaje.
Pero el requerimiento principal era tener una herramienta probada de bajo costo. En este punto Cardinal Healt encontró Forecast Pro. Una herramienta la cual reunía todos los requerimientos con un costo por debajo de los US$ 10.000. Forecast Pro solo toma un par de días de entrenamiento y un par de meses en su implementación.
Sin embargo tener la herramienta adecuada es solo el comienzo. Forecast Pro ayudo a disminuir el error humano ocasionado por el uso de hojas de calculo y también ayudo a superar las limitaciones estadísticas del modulo del ERP. Pero a pesar de ello aun era necesario entender claramente los requerimientos de Cardinal Health, diseñar una estructura y un proceso efectivo de pronostico, asegurar que los datos que alimentarían este proceso eran confíales y relevantes y por encima de todo se necesitaba definir responsabilidades y que los miembros entendieran que el pronostico es un esfuerzo de conjunto y no una actividad individual.
Después de 18 meses de haber implementado un proceso de pronostico efectivo y Forecast Pro. Cardinal Health ha alcanzado reducciones significativas en los costos de envío (por encima de 22%) se logro aumentar la rotación de inventario en un 10%, también se logro reducir los costos de almacenamiento y aumentar el nivel de servicio pasando de 100 items en backorder a solamente 5 en la actualidad. Concluye Tony Johnson.
En la tercera y ultima entrega de la serie estudiaremos el caso de Freedom furniture, una empresa dedicada a la comercialización masiva de productos y servicios.
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