{"id":372,"date":"2015-08-01T16:50:50","date_gmt":"2015-08-01T20:50:50","guid":{"rendered":"http:\/\/smartcorp0.wpengine.com\/?p=372"},"modified":"2023-08-01T09:56:30","modified_gmt":"2023-08-01T13:56:30","slug":"conduccion-mejor-distribucion-de-recambios-de-recambios-automaticos-en-prevost-car","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartcorp.com\/es\/success-story\/driving-better-auto-aftermarket-parts-distribution-at-prevost-car\/","title":{"rendered":"Impulsando una mejor distribuci\u00f3n de repuestos para autom\u00f3viles en Prevost Car con Smart Software"},"content":{"rendered":"

<\/b>Las soluciones de pron\u00f3stico de Smart Software (SmartForecast\u00ae) aumentan la disponibilidad de piezas y reducen los costos de inventario<\/b><\/p>\n

Prevost Car, Inc. es un fabricante canadiense l\u00edder de autobuses interurbanos y carrocer\u00edas de autocares para casas rodantes de alta gama y conversiones especiales. Prevost Parts, una divisi\u00f3n de Prevost Car, atiende al mercado de posventa de autom\u00f3viles de Am\u00e9rica del Norte y distribuye repuestos originales para autocares y autobuses urbanos para Prevost Car y Nova Bus, as\u00ed como repuestos para otros modelos. Para atender su mercado, la empresa mantiene dos centros de distribuci\u00f3n, uno en Canad\u00e1 y otro en EE.UU.; cinco centros de servicio; y m\u00e1s de 25.000 partes activas. El 70 por ciento de esas partes tienen un perfil de demanda intermitente e irregular, lo que las hace muy dif\u00edciles de pronosticar y administrar.<\/p>\n

El reto<\/b>
\nAl principio, la direcci\u00f3n de Prevost Parts inici\u00f3 un programa integral para mejorar el sistema de distribuci\u00f3n de piezas de la empresa. Prevost necesitaba inventarios en sus almacenes para reflejar con mayor precisi\u00f3n la demanda en esos lugares y requer\u00eda entradas de pron\u00f3stico m\u00e1s precisas para sus procesos de planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n. El 25 por ciento de sus pedidos no se enviaba desde el punto de distribuci\u00f3n m\u00e1s cercano al cliente o estaban atrasados. Esta situaci\u00f3n provoc\u00f3 mayores costos de transporte, retrasos en las entregas y niveles de servicio al cliente inaceptables. Adem\u00e1s, debido a que el sistema SAP Min\/Max de Prevost no compensaba la estacionalidad o las tendencias, la empresa ten\u00eda demasiadas existencias fuera de temporada y muy pocas cuando la necesidad era mayor.<\/p>\n

Para responder a estos problemas, la direcci\u00f3n de Prevost llev\u00f3 a cabo una evaluaci\u00f3n formal de seis sistemas de previsi\u00f3n y planificaci\u00f3n de la demanda, incluido el m\u00f3dulo de planificaci\u00f3n de la demanda de SAP, para encontrar una soluci\u00f3n que superara las limitaciones del sistema Min\/Max y le permitiera utilizar todo el potencial de M\u00f3dulo de planificaci\u00f3n de recursos de distribuci\u00f3n (DRP) de SAP. Debido a que el sistema DRP no estaba sincronizado con el pron\u00f3stico de demanda, los pedidos de productos no se emit\u00edan de manera oportuna y precisa.<\/p>\n

Adem\u00e1s, Prevost Parts carec\u00eda de una planificaci\u00f3n eficaz de la demanda dentro de su red de distribuci\u00f3n de m\u00faltiples sitios\/m\u00faltiples niveles. Para lograr esto, la empresa necesitaba una soluci\u00f3n de pron\u00f3stico que pudiera pronosticar con precisi\u00f3n la demanda de todos sus productos y brindar estimaciones precisas de existencias de seguridad en el nivel m\u00e1s bajo de la red. Tambi\u00e9n requer\u00eda un sistema que pudiera proporcionar la flexibilidad de las mediciones acumulativas del tiempo de entrega, aislar e identificar valores extremos, reconocer patrones estacionales y proporcionar pron\u00f3sticos de grupos de productos de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba.<\/p>\n

La soluci\u00f3n<\/b>\"operaciones
\nDe las seis aplicaciones consideradas, Prevost Parts seleccion\u00f3 SmartForecasts Enterprise de Smart Software, Inc. SmartForecasts obtuvo la puntuaci\u00f3n m\u00e1s alta en la evaluaci\u00f3n de m\u00e1s de ocho criterios funcionales. Sin embargo, el factor decisivo clave fue la capacidad de SmartForecasts para generar pron\u00f3sticos de ventas precisos y requisitos de existencias de seguridad para productos de demanda intermitente. Los productos de este tipo son muy dif\u00edciles de pronosticar debido a la naturaleza irregular y lenta de sus patrones de demanda.<\/p>\n

Como se\u00f1al\u00f3 Dave Gilbert, director de log\u00edstica de Prevost Parts, "Dado que la mayor\u00eda de nuestras piezas tienen una demanda intermitente, la capacidad de resolver ese problema era muy importante para nosotros, y la soluci\u00f3n \u00fanica de SmartForecasts en esa \u00e1rea fue una gran ventaja".<\/p>\n

Adem\u00e1s, los resultados de las pruebas mostraron que las recomendaciones de almacenamiento de inventario de SmartForecasts podr\u00edan reducir los niveles de inventario de seguridad requeridos hasta un dieciocho por ciento m\u00e1s que la siguiente mejor aplicaci\u00f3n. Hubo otros factores que tambi\u00e9n influyeron en la decisi\u00f3n, incluida la capacidad de SmartForecasts para interactuar f\u00e1cilmente con el sistema DRP de SAP y simplificar el proceso de gesti\u00f3n de existencias de seguridad.<\/p>\n

Los resultados<\/b>
\nEl primer a\u00f1o, se instal\u00f3 SmartForecasts en la sede corporativa en Ste. Claire, Quebec, donde el software est\u00e1 directamente vinculado a una base de datos Oracle utilizada por el sistema SAP de Prevost Part para almacenar datos y resultados de pron\u00f3sticos. Desde la implementaci\u00f3n, los planificadores de la demanda de la empresa han utilizado el sistema para realizar una serie de cambios en la planificaci\u00f3n, y esos cambios han comenzado a dar sus frutos. Los pedidos atrasados de las piezas demandadas con mayor frecuencia por la empresa se redujeron en 651 TP2T, las ventas perdidas se redujeron en 59% y las tasas de llenado aumentaron de 93% a 96% en solo 3 meses.<\/p>\n

Pero la implementaci\u00f3n de estos cambios requiri\u00f3 que Prevost Parts ajustara creativamente la forma en que opera. La estrategia de la empresa para mejorar sus actividades de distribuci\u00f3n requer\u00eda un cambio importante en la forma en que pronosticaba la demanda. En lugar de simplemente pronosticar la demanda general, la empresa necesitaba pronosticar la demanda de cada producto en cada uno de sus centros de distribuci\u00f3n y servicio. Esto dar\u00eda una imagen m\u00e1s precisa de la demanda local y permitir\u00eda a la empresa alinear mejor su inventario donde m\u00e1s se necesita. Los pron\u00f3sticos locales luego podr\u00edan agruparse en un pron\u00f3stico de toda la empresa con fines de planificaci\u00f3n.<\/p>\n

Al comienzo de cada mes, Prevost Parts transfiere los datos de consumo del \u00faltimo mes directamente desde las tablas de SAP en la base de datos de Oracle a una tabla de historial de demanda mantenida por SmartForecasts en la misma base de datos de Oracle. Usando SmartForecasts, Prevost produce autom\u00e1ticamente un pron\u00f3stico de la demanda y los requisitos de existencias de seguridad para todos los productos en cada uno de sus centros de distribuci\u00f3n y servicio utilizando treinta y seis meses de historial. Estos pron\u00f3sticos son validados por un planificador de demanda y gerentes de partes de sucursales utilizando informes de auditor\u00eda y funciones de ajuste gr\u00e1fico en SmartForecasts y luego pasan a las tablas de SAP para uso directo del programa SAP DRP.<\/p>\n

Con base en estos resultados, Prevost Parts comenz\u00f3 a abastecer sus almacenes mensualmente, pero la gerencia descubri\u00f3 r\u00e1pidamente que los env\u00edos mensuales no satisfac\u00edan sus necesidades de reabastecimiento. Por esta raz\u00f3n, la demanda ahora se divide en cubos semanales, lo que da como resultado un proceso de pedidos justo a tiempo que ha reducido los niveles de existencias en sus almacenes.<\/p>\n

Prevost planea continuar midiendo su progreso y ahorros, y espera que contin\u00fae viendo mejoras importantes en la reducci\u00f3n de costos, el aumento del servicio al cliente y el despliegue efectivo de sus activos de producci\u00f3n y distribuci\u00f3n. Seg\u00fan Gilbert, \u201cNecesitamos tener las piezas correctas en el lugar correcto para ayudar a nuestros clientes. SmartForecasts nos ayuda no solo a mejorar nuestra asignaci\u00f3n de inventario, sino tambi\u00e9n a reducir significativamente los costos de transporte e inventario\u201d.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Prevost necesitaba inventarios en sus almacenes para reflejar con mayor precisi\u00f3n la demanda en esas ubicaciones y requer\u00eda insumos de pron\u00f3stico m\u00e1s precisos para sus procesos de planificaci\u00f3n de producci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","content-type":"","footnotes":""},"categories":[21],"tags":[],"class_list":["post-372","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-success-story"],"yoast_head":"\nAuto Aftermarket Parts at Prevost Car with Smart Software<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Prevost needed inventories at its warehouses to more accurately reflect demand and required accurate forecasting to its production planning.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, 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