Impulsionando o software da Supply Chain com dados climáticos VMI

Você pode apresentar a Weathernews France e sua atividade comercial?

A empresa japonesa Weathernews foi fundada em 1986 após uma catástrofe marítima – um naufrágio de carga no porto de Onahama, em Fukushima. O navio mercante havia afundado devido à falta de informações sobre o tempo, e a marinha mercante japonesa precisava desesperadamente de uma maneira de evitar futuros incidentes. Eles também queriam economizar nos aumentos de consumo de combustível induzidos pelo clima e calcular os tempos de chegada em seus portos.

Atualmente, os negócios da empresa são dedicados principalmente ao roteamento terrestre, aéreo e marítimo. Há dois anos, a Weathernews comprou a Climpact-Metnext para que pudessem se desenvolver na Europa. A empresa tornou-se então a Weathernews France.

Por que integrar dados climáticos em um VMI?

Na distribuição de grande nome, a venda de produtos sazonais ou sensíveis ao clima é extremamente dependente do clima. Isto é particularmente verdade para o sorvete, um produto de verão, e sopas, um inverno. Para ajudar as indústrias e distribuidores a antecipar a demanda o mais cedo possível, a Weathernews analisou mais de perto a dependência entre os dados meteorológicos e as vendas dos varejistas, a fim de criar um modelo matemático.

O modelo forneceu indicadores passados e futuros úteis aos agentes da Supply Chain para o gerenciamento da produção e do suprimento. O objetivo era evitar a venda na loja, diminuir os estoques transbordantes e reduzir os custos de logística. Agora, os departamentos de marketing também podem usar os dados para melhor se adaptarem durante os períodos de vendas.

Do ponto de vista operacional, o principal desafio é constituir com sucesso uma massa de informações especializadas em um formato simples que seja diretamente utilizável por marcas e fornecedores.

Quais são as especificidades de manipulação para esses dados meteorológicos?

As previsões geralmente estão disponíveis em nível nacional. Mas o clima não tem a mesma influência na Bretanha que na Alsácia! Para tornar as previsões mais confiáveis e responder pelas especificidades regionais, os dados do clima devem ser ponderados pela integração do histórico de vendas coletado durante anos anteriores.

Outros parâmetros também influenciam o consumo: os períodos de férias, especificidades do calendário e informações promocionais estão incluídos em nossa ferramenta de previsão.

Quais restrições este modelo impõe?

A questão mais importante em nosso modelo diz respeito ao nível de precisão dos dados em relação ao produto. É melhor usar um indicador geral ou uma abordagem por produto? Ou talvez uma marca ou formato orientado? É o desafio específico enfrentado que determinará se um ou vários indicadores são usados.

Qualquer que seja o caso, o modelo deve ser preciso e robusto: quanto mais fragmentado, mais falta dados de referência. O nível correto de análise deve ser encontrado. Começamos por encontrar o nível de dados mais agregado e, em seguida, enviamos nossos conjuntos de dados para a Generix Group, que os integra no VMI apropriado com o nível correto de precisão.

Mais alguma coisa para adicionar sobre sua colaboração com a Generix Group?

A Weathernews France associou-se à Generix Group para resolver sua questão climática VMI ao lado de um importante especialista em produção industrial, distribuição e em produção de bebidas. Depois de uma reunião inicial, nossas equipes se reuniram uma vez a cada 15 dias para falar sobre a implementação do projeto.

Usando os indicadores meteorológicos passados e presentes fornecidos à Generix Group para integração no VMI, pudemos analisar os dados da empresa, aprimorar seus modelos de previsão e criar uma malha de dados desejada de acordo com a atividade comercial (venda de bebidas ou lojas). Realizamos testes em dois dos armazéns do distribuidor para avaliar os ganhos obtidos, particularmente com a integração de dados históricos.

Após o feedback inicial, observamos que o modelo estava funcionando corretamente com bebidas, mas não era satisfatório para as vendas nas lojas. Tendo observado isso, refinamos nossas técnicas de modelagem. Por fim, nossa experimentação mostrou uma melhoria de desempenho para cada depósito individual, com ganhos particularmente impressionantes ao integrar dados passados.

Para mais informações: Os 3 principais indicadores de desempenho do software VMI

Quais comentários e resultados foram enviados?

Estamos realmente felizes com essa colaboração, que foi extremamente profissional e nos permitiu obter resultados muito positivos, incluindo:

1. precisão e melhoria do nível de fluxo de 2 a 4 pontos
2. um ganho antecipado de 5 dias
3. uma redução de erro de 8% (em valor absoluto)

Qual é o valor agregado dessa colaboração?

Esta nova parceria entre a Generix Group e a Weathernews France prova que há realmente algo a ser ganho ao integrar valores climáticos variáveis em um VMI. Além de melhorar a eficiência do processo da supply chain, a colaboração enfatiza a importância de os fornecedores e distribuidores trabalharem juntos.

Você é um fabricante ou um distribuidor de produtos sensíveis ao clima com um dilema relacionado ao clima? Você quer aproveitar essa pesquisa? Conheça os recursos do Generix Group VMI e entre em contato com nossos especialistas para saber mais!