Activación de la Inteligencia Procesable

La inteligencia procesable es una metodología de software impulsada por inteligencia artificial y aprendizaje automático que integra múltiples fuentes de datos y utiliza una serie de algoritmos para identificar y decirte, en función de los comportamientos de los datos:

• ¿Qué pasa?
• Por qué sucedió.
• Cuánto costaría no actuar.
• Qué hacer para optimizar el resultado
• ¿Quién debe tomar medidas?

La inteligencia procesable puede proporcionar análisis de datos que ayuden a las empresas a tomar mejores decisiones mediante el uso de datos para guiar el mejor curso de acción. Con la inteligencia procesable, una empresa puede ver lo que podría suceder en el futuro y tomar medidas para prevenirlo o aprovechar las oportunidades. Por ejemplo, una tienda minorista puede utilizar inteligencia procesable para averiguar qué productos almacenar y dónde colocarlos en la tienda para maximizar las ventas y aumentar las ganancias.

¿Cuál es el propósito de la inteligencia procesable?

La inteligencia procesable es un medio para identificar rápidamente los problemas dentro de su organización y alertar rápidamente a las personas adecuadas informándoles exactamente qué hacer a continuación. Puede identificar problemas de forma más rápida y precisa que las plataformas de análisis tradicionales, que a menudo requieren que un humano analice e interprete los datos, identifique cualquier problema, determine una solución y asigne esa acción correctiva a la mejor parte interesada.

La inteligencia procesable es importante para las empresas porque les ayuda a tomar decisiones más inteligentes e informadas. Esto puede conducir a mejores resultados, mayor eficiencia y mayores ganancias. Por ejemplo, una empresa manufacturera puede utilizar inteligencia procesable para optimizar su cadena de suministro. Al analizar los datos sobre los niveles de inventario, los costos de transporte y los plazos de entrega, la empresa puede tomar mejores decisiones sobre cuándo pedir materiales, cuánto pedir y a qué proveedores. Esto puede conducir a operaciones más eficientes, reducción de desperdicios y ahorro de costos. En general, la inteligencia procesable puede ayudar a las empresas a navegar a través de datos complejos y tomar decisiones informadas en muchos tipos diferentes de industrias.

¿Cuál es un ejemplo de inteligencia procesable en acción?

La inteligencia procesable puede ayudar a los empleados a analizar un gran conjunto de datos y les ayuda a identificar cualquier anomalía, lo que les permite actuar rápidamente. También puede ayudar a analizar datos complejos para proporcionar datos procesables para que los asociados y gerentes actúen en consecuencia.  Por ejemplo, la inteligencia procesable puede ayudar a los empleados a identificar riesgos potenciales y proporcionar recomendaciones sobre cómo mitigarlos. Además, la inteligencia procesable puede ayudar a los gerentes a asignar recursos de manera más efectiva al identificar qué recursos son más necesarios y dónde deben asignarse. Para la experiencia del cliente, la inteligencia procesable también puede ayudar a los empleados a brindar un mejor servicio al cliente mediante el análisis de los datos de los clientes y la provisión de recomendaciones sobre cómo mejorar la impresión general que los clientes tienen de la marca o la tienda.

¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia procesable para las funciones empresariales?

La inteligencia procesable puede beneficiar a diferentes industrias al optimizar las operaciones, mejorar la toma de decisiones, ayudar a reducir costos, mejorar la satisfacción del cliente y aumentar los ingresos. La inteligencia procesable puede beneficiar a las empresas en una variedad de sus funciones, a saber:

Merchandising

Apoya la planificación y la asignación mediante la identificación de productos de alta venta que están agotados, lo que por lo tanto podría atribuirse a la falta de ventas. Proporciona una acción para fijar los parámetros de asignación que ayudan a aumentar potencialmente las ventas y reducir los costos a través de una mejor ejecución del plan, precisión de pronóstico y asignación.

Aumenta el cumplimiento de los proveedores y de la calidad, junto con una mejor productividad y poder de negociación al permitir que los comerciantes se comuniquen con los proveedores para obtener explicaciones y crédito si hay un aumento en las tasas de daños para un producto en particular.

Almacenamiento y Distribución

• En el proceso de automatización para ayudar a aumentar el retorno de la inversión a través del análisis y el aprovechamiento de los datos obtenidos por robots, junto con la mejora de la colaboración entre la mano de obra humana, los sistemas de registro y las máquinas («cobots»)
• Admite el cumplimiento para reducir el riesgo asociado con el mal manejo, las violaciones de seguridad y el fraude al proporcionar una mejor retención de conocimientos a través de recordatorios de políticas de rutina entregados a los dispositivos habilitados.
• Mejora los tiempos de entrega/entrega de referencia por Coordinador de Distribución/Trabajador
• Identifica y resuelve los problemas de ranura/picking que causan ineficiencias y cuellos de botella, además de reducir la complejidad y el tiempo de inactividad asociados con velocidades inconsistentes de la unidad de mantenimiento de existencias.
• Mejora la sincronización entre las actividades de carga y descarga dentro del envío/recepción y optimiza el cross-docking a través de la reducción del tiempo de clasificación/recarga.
• Disminuye el tiempo de inactividad de la mano de obra, impulsando la eficiencia y la eficacia a través de una mejor visibilidad de los factores que afectan a los indicadores clave de rendimiento críticos. Ayuda a acelerar la incorporación y la mejora de las habilidades del personal a través de la formación en tiempo real en el puesto de trabajo.

Operaciones de tiendas minoristas

• Respalda la calidad y las devoluciones a través de una mayor satisfacción del cliente a través de una identificación más rápida de las devoluciones masivas y la protección de los márgenes a través de un mejor cumplimiento de la devolución al proveedor.
• Ayuda a limitar las rebajas y los precios a través de una mejor rotación y precisión en las entregas, lo que ayuda a mejorar las ganancias, el cumplimiento y los márgenes a través de una identificación más rápida del abuso y los errores de precios.
• Mejora la precisión del inventario para ayudar a aumentar la satisfacción del cliente a través de una mejor disponibilidad, calidad y frescura del producto, al tiempo que optimiza el inventario a través de un análisis más detallado de los comportamientos del producto.
• Ayuda a reducir la merma de ventas al minimizar las pérdidas por vencimientos, daños y desperdicio de peso en la logística inversa en comparación con las expectativas.
• Ayuda a ejecutar y aumentar la eficiencia de las auditorías, la mano de obra y los recuentos cíclicos, además de mejorar la precisión de las entregas directas en tienda, supuestas paletas de recepción.
• Identifique el bajo movimiento del producto que luego puede enviar una acción a un gerente de tienda para verificar el planograma y el estante. Esto ayuda a aumentar las ventas, los márgenes, la disponibilidad en los estantes y las tasas de conversión.
• Para la cadena de suministro minorista, proporciona acciones para que los gerentes de recepción verifiquen / verifiquen el cumplimiento del escaneo a nivel de tienda donde hay un aumento en las cajas marcadas como «faltantes», lo que reduce los costos de mano de obra, aumenta la eficiencia del coordinador de distribución y mejora la productividad y la rotación de inventario.

Planificación y Compra

• La inteligencia procesable ayuda a un fabricante a aumentar el cumplimiento de los proveedores y la finalización de envíos únicos, así como a mejorar el proceso de planificación de ventas y operaciones.
• En el almacén, mejora las operaciones/eficacia de cross-docking con una mejor detección de la demanda que proporciona una mejor colaboración y sincronización entre el almacén y otros nodos de la cadena de suministro.
• Para la entrega a domicilio, mejora la satisfacción del cliente a través de una mayor precisión, calidad y disponibilidad. También puede optimizar el costo de servicio a través de un análisis más detallado de las variables y factores que afectan los gastos.
• En las tiendas, puede optimizar el espacio y el diseño de los estantes con una detección de demanda mejorada que puede ayudar a maximizar las ventas y la satisfacción del cliente a través de un mejor cumplimiento real de gramo a planograma.

Finanzas

• Ayuda a aumentar la lealtad al capitalizar las oportunidades de venta cruzada y aumentar el tamaño de la canasta a través de la identificación de las mejores prácticas de venta adicional.
• Ayuda a proteger los márgenes al garantizar el cumplimiento de los descuentos y reducir el riesgo a través de un análisis más detallado de la actividad de descuentos.
• En una auditoría de ventas, ayuda a mitigar el riesgo a través de la supervisión de depósitos, recogidas y auditorías.
• Aumenta la eficiencia y la precisión del procesamiento de efectivo.
• Admite reembolsos de ventas para proteger las ganancias y los márgenes a través de una mejor visibilidad de los vacíos y las devoluciones, junto con la mitigación del riesgo a través de alertas más rápidas de incumplimiento.
• Ayuda con la protección de activos donde un cajero podría estar reembolsando cupones sin recibo y donde se puede verificar el CCTV, lo que ayuda a minimizar la pérdida total minorista al reducir el fraude interno, externo y ORC a través de una identificación y resolución de casos más rápida.
• En una oficina corporativa, se utiliza para mejorar la precisión de los pronósticos al detectar la demanda tanto en tiendas físicas como en línea. También se puede utilizar para optimizar el costo del transporte a través de la asignación detallada y el aumento de la precisión de la planificación y el pronóstico en cascada a través del análisis de la causa raíz.

¿Cuáles son los diferenciadores clave para el uso de la inteligencia procesable?

Acciones prescriptivas

Los motores de aprendizaje automático e inteligencia artificial analizan e interpretan los datos. Todos los hallazgos se envían automáticamente a las partes interesadas apropiadas como acción prescriptiva, diciéndoles en un lenguaje simple y fácil de entender lo que está sucediendo y qué acción tomar en respuesta a ello, para aumentar las ventas y los ingresos.

Fácil priorización

Antes de enviar una oportunidad, el aprendizaje automático calcula automáticamente cuánto le está costando el hallazgo a la empresa. Esto facilita la priorización de las respuestas en función de las posibles pérdidas que puede causar un problema si no se actúa con prontitud.

Menos informes

Muchos minoristas confían en sistemas de análisis basados en informes. Los informes solo muestran datos: un humano debe interpretarlos y decidir si actuar en consecuencia y cómo hacerlo. La Inteligencia Procesable hace toda la interpretación y delega tareas a la persona adecuada a través de acciones prescriptivas. Los gerentes pueden pasar menos tiempo leyendo informes en el back-office y más tiempo en el piso de ventas.

Directivas de texto plano

Los informes se pueden interpretar de muchas maneras. Por ejemplo, un informe que muestra que a muchos envíos les faltan artículos en el momento de la entrega a las tiendas puede provocar acusaciones entre Envío («¡El almacén se olvidó de empacar los artículos!») y Almacén («¡Los repartidores de envío están robando!»). Inteligencia procesable dispensa acciones prescriptivas en texto plano («Al Gerente de Protección de Activos: Los camiones #3, 8 y 11 hicieron paradas no autorizadas en ruta a su destino y llegaron con artículos faltantes. Entrevistar a los conductores»). Esto significa que solo hay una versión de la verdad: exactamente lo que sucedió y exactamente qué hacer al respecto.

Alertas en tiempo real

Muchos informes se publican con una cadencia diaria, semanal o incluso mensual. En el momento en que recibas ese informe y lo interpretes, es posible que cualquier problema que encuentres ya no sea procesable y/o que ya haya acumulado enormes pérdidas. La inteligencia procesable analiza los datos casi en tiempo real, lo que ayuda a detectar problemas en sus primeras etapas.

Este blog es contribuido por Zebra Technologies.