Casos de Éxito
Casos de Éxito en entornos complejos
Resultados reales de proyectos ejecutados en industrias como consumo masivo, energía, manufactura y logística.
Empresa de Alimentos Empaquetados | Planning - S&OP
−48%
Error forecast
−22%
Inventario
Objetivo
Implementar una herramienta de generación y gestión del forecast de la demanda, basada en analítica avanzada y que permita mejorar la asertividad.
Enfoque
- Entendimiento del proceso actual e identificación de oportunidades
- Desarrollo de herramientas de forecast, tomando en cuenta las necesidades del negocio
- Generación de plan de integración de la herramienta
Resultados
- Mejora en precisión del forecast
- Política de inventario optimizada
Multinacional de Bebidas | Planning - S&OP
+40%
Forecast accuracy
−30%
Coste planificación
Objetivo
Diagnóstico e implementación del proceso S&OP junto con el acompañamiento de gestión del cambio.
Enfoque
- Diagnóstico del nivel de madurez y visión futura
- Diseño del modelo operativo requerido, considerando buenas prácticas
- Evaluación de soluciones tecnológicas de planificación avanzada
- Gestión del cambio para asegurar la adopción
Resultados
- Estandarización y planeación colaborativa
- Incremento del Forecast y Fill Rate
- Mejora en la planificación del transporte
- Disminución de quiebre de inventario
Multinacional de Gas | Planning - S&OP
+10%
Mejora Fill Rate
+20%
Productividad
Objetivo
Desarrollar análisis del modelo S&OP en pro de implementar un software de gestión de planificación y dimensionar la estructura para la Gerencia.
Enfoque
- Entendimiento del negocio y del modelo de IBP actual
- Construcción del modelo IBP futuro en los ámbitos de Procesos, Gestión, Personas y Tecnología
- Generación de estrategia y roadmap de implementación
Resultados
- Incremento en Fill Rate
- Mejora en la productividad de planificadores
- Reducción de costos de almacenamiento
Empresa de Cerámicas y Azulejos | Digital Twins & AI
−8%
Coste
5%
Mejora inventario
Objetivo
Mejorar la producción, reducir el inventario y obtener visibilidad en toda la red.
Enfoque
- Integración de demanda, capacidad de planta y restricciones de producción mínima
- Definición de niveles óptimos de inventario por tienda según el comportamiento de la demanda
- Clasificación de productos y mejora de la precisión del pronóstico
Resultados
- 8% Reducción en los costos totales de la cadena
- Mejora de la disponibilidad de productos en toda la red
- 5% Disminución en los niveles de inventario
Multinacional de Bebidas | Digital Twins & AI
−18%
Coste red
−12%
CO₂
Objetivo
Definir el plan óptimo de producción considerando capacidades, costos y especialización de plantas para minimizar el costo total de la red.
Enfoque
- Evaluación de capacidades específicas por tipo de producto
- Integración de costos de producción, transporte e inventario
- Análisis de especialización de plantas vs. producción flexible
- Evaluación de trade-offs entre eficiencia productiva y costos logísticos
Resultados
- Definición de estrategias de especialización de plantas
- Reducción potencial de costos totales (producción + transporte + inventario)
- Mayor visibilidad de trade-offs en decisiones de red
Operador Logístico | Warehouse & Ops
−5%
Coste
+2%
Crecimiento
Objetivo
Diagnosticar los procesos logísticos y definir el modelo de operación y estrategia de implementación.
Enfoque
- Análisis de la situación actual, modelo operativo y el uso de habilitadores tecnológicos
- Co-diseño conceptual To Be de la operación de Bodega y Transporte según buenas prácticas
- Definición de estrategia de implementación y caso de negocio
Resultados esperados
- 5% - 10% Reducción de costos de almacenamiento
- 1% - 2% Crecimiento del top line revenue