Armor Express utiliza analítica predictiva para la cadena de suministro para ayudar a proteger más vidas

Proteger vidas, una pieza de equipo a la vez

Se dice que no todos los héroes usan capa. En el caso de los hombres y las mujeres que arriesgan sus vidas en nuestros servicios de emergencia y fuerzas armadas, lo que usan es, en su lugar, una armadura corporal, diseñada para proteger a su portador contra cuchillas, balas y metralla. Armor Express, uno de los principales diseñadores, fabricantes y proveedores del mundo en sistemas de armadura defensiva, tiene la tarea de fabricar este equipo esencial para salvar vidas.

Sin embargo, hay que considerar los elementos que componen un equipo de defensa corporal. Desde las placas de blindaje hasta diversas hebillas, correas y tiras de velcro, cada chaleco puede contener hasta 15 elementos diferentes provenientes de distintos proveedores de todo el mundo.

Sin los datos correctos, conectar los pedidos de materia prima con el cumplimiento del cliente puede ser un desafío significativo para Armor Expres. Puede dar lugar a compras en cantidades excesivas o deficientes, y a tiempos de entrega innecesariamente extensos. “Nuestra cadena de suministro solía trabajar a partir de una hoja de cálculo y con el conocimiento de las personas”, dice Jeff Gordon, director de Adquisiciones, Bodega y Analítica en Armor Express. “Esto implicaba que, a menudo, comprábamos cantidades incorrectas de materia prima. Y debido a que no había estructura ni una rendición de cuentas ordenada, no sabíamos realmente que existían estos problemas. En nuestro mundo, si tienes pedidos incorrectos, la vida de las personas corre riesgo”.

De hojas de cálculo manuales a análisis de datos predictivos en pocos meses

Si bien Armor Express tuvo que probar varias plataformas de datos diferentes como parte de sus diligencias, Gordon sabía que, según la experiencia anterior, solo había una solución que podía calificar. “Probamos soluciones como Tableau y Data Miner, pero ya estaba convencido de las capacidades y el desempeño de Alteryx”, afirma Gordon. “Después de utilizar la plataforma para transformar el inventario en un rol anterior, sabía que Alteryx me ayudaría a crear la solución más rápida para los intereses de nuestros clientes”.

La primera tarea de Gordon fue crear flujos de trabajo que permitieran identificar los pedidos abiertos actuales y crear una estrategia confiable de ahora en adelante. Sin embargo, ansioso por superar los límites de lo que es posible, Gordon se comunicó con la comunidad Alteryx para pedir ayuda en la creación de modelos predictivos. “La comunidad Alteryx es increíble”, dice Gordon. “Me comunicaron inmediatamente con Mark Frisch de Marquee Crew, un socio aprobado de Alteryx, quién tenía un gran historial de cómo ayudar a los clientes a aprovechar al máximo la plataforma”.

En conjunto, Gordon y Frisch crearon modelos predictivos en la plataforma Alteryx que combinan los datos de SKU de productos con los pedidos de los clientes y la producción de fabricación. “Mientras trabajábamos juntos en el modelo predictivo, Jeff y Armor Express se apropiaron completamente de este y lo utilizaron para desarrollar nuevas capacidades innovadoras, como el seguimiento de la demanda de líneas discontinuadas”, dice Mark Frisch, fundador y director ejecutivo de Marquee Crew. “Esta capacidad es exclusiva de Alteryx. No habrían logrado los resultados actuales con ninguna otra plataforma disponible”.

Los nuevos modelos incluso proporcionan datos valiosos de demanda y producción a los proveedores de Armor Express, lo que los ayuda a administrar el suministro de materias primas con mayor exactitud. “Nuestro modelo en Alteryx constantemente está haciendo predicciones basadas en miles de variables: desde los datos de productos hasta los suministros de materia prima”, explica Gordon. “Los datos que obtenemos son muy precisos y, cuando se combinan con el conocimiento de nuestros equipos de adquisiciones y fabricación, se genera una poderosa combinación”.

Puesto que varios stakeholders en toda la empresa necesitan un fácil acceso a los insights basados en datos de Alteryx (desde la dirección ejecutiva hasta los líderes de adquisiciones y producción), Armor Express también integró la plataforma en Microsoft Power BI, lo que permite a los encargados de la toma de decisiones visualizar rápidamente los conjuntos de datos clave bajo demanda.

“Lograr que los stakeholders se centren en las cifras sin procesar puede ser un desafío”, dice Gordon. “Sin embargo, con insights precisos y de fácil acceso en Alteryx, hemos complementado los instintos de nuestro personal con el verdadero estado de nuestra situación, lo que les permite tomar las decisiones correctas en el momento adecuado”.

USD 500 000 en ahorros desde el comienzo, y contando

Su equipo puede utilizar datos de previsión para hacer suposiciones fundamentadas sobre la demanda y ajustar la cadena de suministro. Por ejemplo, si se descontinúa una línea, puede predecir qué productos elegirán los clientes en su lugar. El modelo predictivo que Gordon creó en Alteryx tiene mucho éxito, ya que lo ayudó a reducir USD 500 000 de inventario desde el primer día.

Gracias a que la analítica predictiva ahora hace el trabajo pesado, Gordon y su equipo tienen la libertad para mejorar los plazos de entrega de pedidos, lo que ayuda a mantener excelentes relaciones con los clientes e incluso ganar nuevos negocios de sus competidores. “El principal beneficio de usar Alteryx es el conocimiento que brinda”, afirma Gordon. “Ahora podemos poner a nuestro personal en los roles correctos para ayudar a cumplir con los pedidos más rápido y satisfacer los mismos altos estándares por los que nos conocen”.

Llevar el modelado predictivo al siguiente nivel con fuentes de datos en tiempo real

Este es solo un ejemplo del compromiso de Armor Express con la transparencia. Incluso los proveedores de la empresa notaron la diferencia. Uno de ellos comentó que Armor Express ahora ofrece el mejor modelo y plan de compra del sector.

“Si tienes curiosidad, tendrás éxito con Alteryx”, dice Gordon. “Hemos eliminado las suposiciones del proceso de fabricación. Veo a más personas acercarse a mí para hacerme preguntas sobre analítica. Nuestras conversaciones internas han cambiado de '¿Qué hacemos?' a '¿Cómo podemos hacerlo mejor?'”.