Deja que la IA resuma esta página por ti
En los últimos años, los sistemas de gestión de la cadena de suministro y aprovisionamiento se han convertido en una de las áreas de innovación de más rápida evolución en el retail. Gran parte de este progreso ha sido impulsado por modelos de previsión de la demanda cada vez más exactos, lo que permite a los retailers automatizar el reabastecimiento con un alto grado de precisión. Hoy en día, el reaprovisionamiento automático se ha transformado en un estándar de la industria que ayuda a las cadenas a optimizar los niveles de inventario, reducir las roturas de stock y mejorar la disponibilidad en las estanterías.
¿Qué esperan los retailers de la próxima generación de sistemas de gestión de la cadena de suministro?
Juliàn RUIZ
Country Manager de Retano
«El objetivo principal de cualquier sistema de reabastecimiento automático es generar pronósticos de demanda confiables y órdenes de compra precisas. Por encima de todo, los retailers esperan que estos sistemas tomen la gran mayoría de las decisiones de reabastecimiento de forma autónoma, calculen correctamente las cantidades de pedido a los proveedores y lo hagan de manera más rápida y exacta que un planificador humano. Es por eso que seguir perfeccionando nuestros modelos de pronóstico sigue siendo una de las máximas prioridades de Retano.
Retano SCM depura y enriquece los datos operativos, aprende continuamente de los patrones históricos de ventas e identifica señales complejas de demanda que los métodos de pronóstico convencionales suelen pasar por alto. Con base en estos insights, el sistema genera automáticamente las órdenes de reaprovisionamiento, lo que permite a los retailers alcanzar un alto nivel de automatización al tiempo que reducen significativamente las roturas de stock, optimizan el inventario, mejoran la disponibilidad en estante y, en última instancia, incrementan el rendimiento de las ventas.
Sin embargo, hemos observado un patrón común entre los retailers que ya han adoptado la reposición automatizada. Una vez que la automatización se estabiliza y aporta valor de manera constante, surge de forma natural una nueva pregunta: ¿cómo podemos sacar aún más partido al sistema? Aquí es donde la experiencia humana se vuelve esencial, no porque el sistema cometa errores, sino porque las operaciones de retail en el mundo real incluyen factores que ningún modelo matemático puede captar por completo. Entre ellos se encuentran las características locales de las tiendas, los eventos regionales, los cambios de surtido y un sinfín de matices operativos que solo son visibles para las personas que gestionan las tiendas en el día a día.
Por este motivo, diseñamos Retano SCM no solo como un motor de reaprovisionamiento automático, sino también como una plataforma integral de apoyo para la toma de decisiones. Nuestro primer paso fue introducir un asistente de IA contextual que ayuda a los usuarios a comprender las recomendaciones del sistema. Posteriormente, ampliamos la plataforma con herramientas que permiten a los planificadores y compradores intervenir con precisión allí donde la experiencia humana genera un valor adicional, al tiempo que se preservan todos los beneficios de la automatización».
¿Se pueden ajustar las previsiones de demanda? Con Retano SCM, sí
En muchas plataformas de rebastecimiento, los planificadores nunca trabajan directamente con la previsión de demanda en sí. En su lugar, reciben órdenes de reabastecimiento que ya han sido generadas por el sistema y apenas pueden hacer algo más que aprobarlas o rechazarlas, sin influir en la lógica de pronóstico subyacente. El problema es que la demanda no siempre sigue patrones predecibles. Algunas tiendas experimentan picos repentinos o fluctuaciones recurrentes que los algoritmos de previsión suelen clasificar como ruido estadístico o valores atípicos, reduciendo su impacto en las predicciones futuras.
En realidad, estas «anomalías» suelen tener explicaciones comerciales perfectamente válidas. Por ejemplo, las tiendas ubicadas cerca de estadios o de recintos para grandes eventos experimentan patrones de demanda impulsados por acontecimientos locales. Los días de partido, categorías como el agua embotellada, la cerveza y los snacks suelen registrar aumentos drásticos en las ventas. Sin una planificación adecuada, estos productos pueden agotarse rápidamente.
Para resolver este desafío, Retano SCM introduce una función dedicada a la gestión de eventos. Los compradores pueden cargar calendarios de eventos — como calendarios deportivos — y utilizarlos como datos de referencia para la planificación de las tiendas afectadas. Con base en esta información, pueden ajustar los pronósticos de demanda aplicando factores de incremento (uplift) específicos por categoría para las fechas seleccionadas.
La IA asiste durante todo el proceso analizando los datos históricos de ventas, identificando situaciones similares del pasado y recomendando un valor de incremento adecuado junto con un nivel de confianza estadística.
Gestión de surtido local integrada con reaprovisionamiento automático
Para la mayoría de los retailers, las decisiones de surtido se reparten entre la sede central y las tiendas. La sede central define un marco general — por ejemplo, hasta 100 productos por categoría — sin entrar en los detalles de cada tienda individual, mientras que las decisiones de pedido se dejan en manos de los equipos de las tiendas. Esto genera una carga operativa importante: en la práctica, de los 100 artículos disponibles, una tienda pide alrededor de 30 y debe ajustar manualmente a cero los artículos restantes. Además, si un producto no está incluido en el catálogo local, no se puede introducir aunque exista una demanda clara. Cualquier cambio en el surtido requiere procesos centralizados, aprobaciones y plazos que a menudo son incompatibles con la velocidad del mercado.
Retano SCM permite a las tiendas gestionar directamente el surtido local dentro del propio sistema de reabastecimiento automático. Las decisiones las toma la persona responsable de las operaciones de la tienda. Antes de actuar, el usuario tiene acceso a una visión operativa completa mediante widgets como Estado de la Categoría, Mapa de Calor de Categoría × Tienda y análisis de brechas, que destacan en tiempo real los problemas, las oportunidades y el rendimiento de la red. El sistema señala tanto los productos candidatos a ser incluidos como aquellos que deberían eliminarse, destacando las categorías de bajo rendimiento, los riesgos de rotura de stock, la baja rotación y las oportunidades sin aprovechar.
Por ejemplo, un nuevo sabor de patatas fritas puede funcionar muy bien en algunas tiendas del mismo clúster, pero seguir ausente en otras debido al catálogo de surtido centralizado. En tales casos, el sistema resalta la oportunidad, estima el impacto esperado en las ventas y la rentabilidad, y señala los posibles efectos de canibalización, dejando siempre la decisión final en manos del gerente de la tienda.
Todos los cambios siguen un flujo de trabajo controlado, con total trazabilidad y capacidad de reversión. Tras la implementación, el sistema monitorea la efectividad en un horizonte de 30 y 90 días, comparando los resultados esperados y los reales en términos de ventas, margen de beneficio y roturas de stock.
Esta nueva funcionalidad no reemplaza el modelo centralizado de gestión de categorías, sino que lo complementa, permitiendo a las tiendas gestionar el surtido directamente dentro del sistema SCM, respaldadas por datos y recomendaciones analíticas.
Es aún más importante que el sistema opere de forma estable dentro de la complejidad real de la red comercial: con diferentes formatos de tienda, características locales, eventos y excepciones. La automatización es solo la base. El valor surge cuando el sistema sigue siendo manejable y flexible precisamente allí donde el cálculo estándar ya no es suficiente.
Esta es la dirección en que está evolucionando Retano SCM: como un sistema que apoya al retail a gestionar el aprovisionamiento dentro de la complejidad cotidiana de su red.concluye Juliàn Ruiz.
