FleetPride

Per fornire ai clienti i pezzi di ricambio di cui hanno bisogno in tempi brevi, FleetPride deve avere una catena di fornitura molto ben strutturata. Come è riuscita a rendere le operazioni della catena di fornitura così efficienti?

Grazie alla collaborazione con Cresco International, FleetPride ha implementato le soluzioni IBM di analytics descrittiva, predittiva e prescrittiva fornendo ai responsabili della catena di fornitura nuovi insight sulle operazioni.

Moltissime aziende si avvalgono di veicoli pesanti, come trattori, furgoni per le consegne, escavatori, camion della spazzatura, ecc. Quando questi mezzi hanno problemi meccanici, le aziende non possono permettersi di aspettare troppo a lungo l'arrivo dei pezzi di ricambio, motivo per cui in moltissimi si rivolgono a FleetPride.

Racconta Homarjun Agrahari, Director Advanced Analytics di FleetPride: "La capacità di fornire rapidamente pezzi di ricambio ai nostri clienti è ciò che ci contraddistingue dai nostri concorrenti. I nostri pezzi di ricambio si possono acquistare in qualsiasi negozio. Il motivo per cui siamo i numeri uno nel servizio di post-vendita nel settore dei veicoli pesanti è che ci impegniamo a fornire ai clienti a un prezzo giusto i ricambi di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno, ovunque si trovino nel paese".

FleetPride gestisce cinque centri di distribuzione regionali e opera in oltre 260 sedi negli Stati Uniti. "La nostra vasta rete di distribuzione e la catena di fornitura integrata sono assolutamente fondamentali per il nostro successo", sostiene Homarjun Agrahari. "Ma far funzionare senza intoppi una catena di fornitura così ampia e complessa è una sfida costante".

"Un anello debole può mettere a rischio l'intera catena, riducendo l'efficienza complessiva e incidendo sul servizio clienti, quindi è fondamentale cercare di ottimizzare di continuo i processi di immagazzinamento e di distribuzione", chiarisce Homarjun Agrahari. "In precedenza, i nostri responsabili di magazzino non disponevano di criteri standardizzati in base ai quali misurare l'efficacia di eventuali modifiche della strategia operativa: dovevano affidarsi all'esperienza e all'istinto".

"Per migliorare l'efficienza dell'intera catena di fornitura, puntavamo a eliminare l'emotività dal processo decisionale strategico lasciando che fossero i dati a parlare. Fino a poco tempo fa però, ci mancavano le competenze interne e gli strumenti per accedere ai dati operativi e trasformarli in insight".

Per promuovere il processo decisionale, FleetPride sapeva di dover sfruttare i dati operativi dei suoi magazzini e della sua rete logistica. Con l'aiuto di Cresco International, business partner IBM e fornitore di soluzioni di business analytics, l'azienda è riuscita a implementare una suite di soluzioni di analytics, tra cui IBM Cognos Analytics, IBM Planning Analytics (precedentemente nota come IBM Cognos TM1), IBM SPSS Modeler e IBM ILOG CPLEX Optimization Studio.

Racconta Homarjun Agrahari: "Il team di Cresco è stato davvero d'aiuto durante l'implementazione e anche dopo. Oltre a gettare le basi tecniche per il nostro nuovo team di analytics, ci ha anche fornito una formazione approfondita per aiutarci a iniziare. L'analytics rappresenta una nuova avventura per molti membri del nostro team interno e siamo lieti di avere Cresco al nostro fianco".

Per prima cosa, FleetPride ha utilizzato IBM Cognos Analytics per progettare e distribuire report giornalieri sulle scorte di magazzino. In questo modo i responsabili di magazzino hanno un quadro completo di dove sono collocate le scorte e ricevono suggerimenti su dove immagazzinare ogni tipo di articolo in base alla domanda dei clienti. Grazie a queste informazioni, possono assicurarsi che gli articoli più richiesti siano immagazzinati vicino alla banchina di carico. In questo modo fanno risparmiare tempo al personale del magazzino e la produttività aumenta.

FleetPride ha poi utilizzato IBM SPSS Modeler per costruire un modello che sfrutta tre anni di dati sulle spedizioni per prevedere il numero di ordini in entrata e in uscita per ogni magazzino, su base sia giornaliera e settimanale che mensile. Per i responsabili del magazzino è quindi più facile adeguare la pianificazione del lavoro e del personale per far fronte alla domanda da parte dei clienti in un dato giorno.

L'azienda sta collaborando strettamente con Cresco International anche per costruire un modello di ottimizzazione dell'intera rete di distribuzione con IBM ILOG CPLEX Optimization Studio.

Osserva Haoming (Ryan) Tian, Data Science & Analytics Consultant di Cresco International: "Grazie alla soluzione di ottimizzazione del processo decisionale, FleetPride è in grado di risolvere problemi complessi che riguardano la rete di distribuzione e di trovare le risposte giuste da un insieme di condizioni".

Aggiunge Homarjun Agrahari: "CPLEX può aiutarci a individuare qual è la posizione ottimale di un magazzino al fine di ridurre al minimo i tempi di consegna e i costi per l'intera rete. Quando decidiamo se costruire o acquisire nuovi magazzini, questo tipo di insight può comportare una differenza significativa per la nostra strategia di progettazione della rete".

Per Haoming (Ryan) Tian: "FleetPride sfrutta diverse tecnologie di analytics in una metodologia integrata. IBM Cognos Analytics funge da piattaforma di reportistica aziendale e le parti interessate possono accedere rapidamente alle statistiche per valutarle".

"Utilizziamo IBM SPSS Modeler come tecnologia predittiva e di data mining oltre che per generare modelli statistici in grado di fornire insight futuri e aiutarci a risolvere le sfide identificate durante l'analisi descrittiva.

"Infine CPLEX riesce a integrarsi con IBM SPSS per ricavare suggerimenti basati sulla modellazione statistica delle condizioni del mondo reale e anche a lavorare in modo indipendente per risolvere altri problemi di ottimizzazione".

Con l'implementazione delle soluzioni IBM Analytics, FleetPride ha acquisito insight unici sui dati operativi, trasformando il suo approccio alla gestione della catena di fornitura.

Osserva Homarjun Agrahari: "Non dobbiamo più affidarci a impressioni o congetture per gestire gli elementi della catena di fornitura nella sua interezza. Tutti i nostri responsabili di magazzino dispongono di un rapido e semplice accesso ai dati operativi più recenti attraverso report dettagliati, grazie ai quali possono prendere decisioni più informate e migliorare l'efficienza dell'intera catena di fornitura.

I report giornalieri sulle scorte consentono ad esempio ai responsabili di magazzino di ottimizzare la dislocazione dei prodotti, riducendo il tempo che i dipendenti impiegano a percorrere le diverse aree del magazzino alla ricerca di un dato articolo. In questo modo tutto il magazzino diventa più efficiente e produttivo.

Il modello di previsione delle spedizioni che abbiamo nel frattempo progettato in SPSS Modeler ci permette di gestire il personale in modo molto più preciso e di assumere solo le persone di cui abbiamo bisogno.

Sapere approssimativamente di quanto personale abbiamo bisogno per gestire le spedizioni in entrata e in uscita in un dato giorno contribuisce anche a ridurre il numero di dipendenti che fanno gli straordinari. In passato gli straordinari rappresentavano una spesa significativa. Ora che siamo in grado di pianificare il personale in modo più accurato, la spesa per gli straordinari è trascurabile e beneficiamo di risparmi consistenti".

Aggiunge Homarjun Agrahari: "Un altro modello che abbiamo progettato in SPSS Modeler prevede quanto è probabile che il personale di magazzino commetta errori nel momento della presa in carico della merce. Questo modello permette ai responsabili di magazzino di adottare misure per semplificare l'etichettatura dei prodotti: ora il 99,5% delle attività di imballaggio avviene senza errori.Si tratta di un insight molto prezioso, poiché molti dei componenti che offriamo sono di dimensioni o configurazioni diverse e anche il più piccolo errore di magazzino da parte nostra potrebbe impedire a un cliente di riparare in tempi rapidi il veicolo in panne".

Grazie all'insight basato sui dati, FleetPride è ora in grado di gestire in maniera più efficiente la sua catena di fornitura.

Sostiene Haoming (Ryan) Tian: "L'obiettivo di Cresco è comprendere le esigenze dei clienti, solo così riusciamo a ottimizzarne l'analitica aziendale e i processi decisionali. Collaborando con FleetPride abbiamo compreso che l'azienda è attiva in un ambiente in rapida evoluzione, quindi stiamo facendo del nostro meglio per aiutarla a pensare e operare in modo più veloce".

Sanjeev Datta, Practice Director di Cresco International, che è stato determinante nell'illustrare il percorso di maturità dell'analytics a FleetPride, racconta: "I nostri clienti si affidano alla nostra profonda conoscenza del settore e alla nostra product experience. Per costruire soluzioni analitiche che abbiano un elevato ritorno sull'investimento servono approcci graduali tramite cui guadagnare la fiducia del cliente e dimostrare la propria eccellenza, fornendo nel contempo una strategia e una soluzione vincenti. Cresco ha ripetutamente dato prova a FleetPride del suo impegno, delle sue capacità tecniche e delle sue capacità di realizzazione di progetti, frutto di un eccezionale lavoro di squadra".

Conclude Homarjun Agrahari: "Con il supporto delle soluzioni IBM Analytics e di Cresco International, confidiamo fermamente di continuare a migliorare le prestazioni della catena di fornitura anche se la nostra rete di distribuzione diventa sempre più complessa. L'utilizzo di software analitici avanzati ci permette di consegnare ai nostri clienti i pezzi di ricambio in tempi brevi, in modo che possano superare l'intoppo e portare a termine il loro lavoro".

FleetPride (collegamento esterno a ibm.com) è il più grande distributore in Nord America di ricambi per veicoli pesanti, in particolare camion e rimorchi, attivo nel servizio di post-vendita. La sede centrale è a Irving, Texas. FleetPride opera in più di 260 sedi in 45 stati, gestendo oltre 400 marchi riconosciuti a livello federale.FleetPride serve una base di clienti molto diversificata che opera nei seguenti settori: trasporto merci e spedizioni, servizi di noleggio, agricoltura, alimenti e bevande, edilizia e gestione dei rifiuti.

Cresco International, con sede a Dallas, Texas, offre alle organizzazioni servizi di gestione aziendale e tecnologia di gestione dati e risorse. Si occupa in particolare del software IBM di business analytics, di strumenti di analisi del marketing, soluzioni cloud, servizi di consulenza, supporto tecnologico e formazione. Per saperne di più sui prodotti e servizi di Cresco International, visita: crescointl.com (collegamento esterno a ibm.com).