Golive desarrolla un proyecto de Big Data para predecir la demanda en MCR.

Empresa:  MCR, mayorista de informática y electrónica 

Agente tecnológico:  Golive Services

Presentación del Caso:

MCR   Info Electronic, es el principal mayorista de informática y electrónica a nivel nacional, con capital totalmente español. Desde hace más de 18 años cuenta con un amplio catálogo de productos de informática, electrónica de consumo y almacenamiento, que va incrementando de acuerdo con las necesidades del mercado.

El proyecto tiene el objetivo de introducir mejoras en la gestión de la demanda de la empresa, puesto que no se disponía de un control total sobre el stock y su rotación, acarreando un problema de espacio en cuanto al almacenamiento de la mercancía. Todo ello por falta de información que no permitía tomar las mejores decisiones.

Como solución a este problema Golive implantó una cadena de suministro inteligente soportada en un recomendador de compras y una solución de Big Data integrada con su ERP, JD Edwards de Oracle.

Proceso de trabajo:

El proyecto se desarrolló en cuatro fases:

En primer lugar,  se identificaron las variables del proceso de negocio afectados: compras, ventas, plazos de entrega, Rappels, etc.

En segundo lugar se procedió a limpiar y depurar los datos contenidos en cada una de las variables.

El paso siguiente, en la denominada fase de modelado, fue realizar modelos matemáticos de Series Temporales basados en la metodología Box-Jenkins (Modelos ARIMA estacionales), para hacer predicciones de la demanda, y en consecuencia poder elaborar nuestra planificación de compras con la premisa inicial de minimizar el volumen del almacén.

Por último, en la cuarta fase se desarrolló una visualización de los resultados obtenidos para que pudieran ser explotados por el área de negocio y se integrasen dichos resultados con el ERP

Beneficios obtenidos por la empresa:

Según Rafael González, Jefe de Proyecto en MCR,  se ha logrado optimizar el ciclo completo de negocio, la recepción de pedidos de venta y la emisión de pedidos de compra con:

  • Recomendaciones diarias de compras.
  • Integración de la operativa de forma inmediata.
  • Reducción del stock, minimizando el volumen y duración del almacenamiento.
  • Menos tiempo de manipulación y de trabajo.
  • 30% de las compras se realizan automáticamente.

En este caso real,  el análisis de los datos y la toma de decisiones en base a ellos influye directamente en la cuenta de resultados de la compañía de forma inmediata.