Lippi crea algoritmo para aumentar eficiencia en la reposición de stock en tiendas

De cara a mejorar los procesos de back office, principalmente el abastecimiento y reposición de productos en tiendas, la marca chilena de ropa outdoor Lippi inició un proceso de transformación digital en 2016, para automatizar la logística.

El gerente de Innovación y Transformación Digital de Lippi, Felipe García, comenta que hasta la fecha la firma, -que cuenta con 58 tiendas en Chile y seis en Perú-, incorporó herramientas para mejorar la reposición de productos y pasar del proceso manual a uno más automatizado.

Apuntando a cuantificar las unidades exactas a reponer en tienda, y basándose en las capacidades máximas de los locales y en niveles de inventarios, crearon un algoritmo para hacer el restock –reposición- más preciso, el que se ha ido perfeccionando con el uso.

“Antes se cometían varios errores y se demoraba varias horas, por lo tanto no podíamos hacer una reposición muy frecuente”, afirma García.

Paralelamente están trabajando en mejorar los procesos logísticos a través de un sistema de radiofrecuencia, para medir la productividad de los operarios. “Hemos implementado tecnología en los procesos de planificación de compra, seguimiento del supply chain (cadena de suministros), procesos de gestión de venta y de gestión financiera”, explica.

Inteligencia artificial para anticiparse

En la misma línea, junto a la firma MAS Analytics, implementaron paneles de control para hacer reportes que miden comportamientos de logística y de ventas en los diferentes canales. García explica que estos sirven para sacar conclusiones y reportar a la alta gerencia y a cada uno de los encargados de área.

“Operamos con un centro de distribución y una operación logística propia, por lo tanto estamos conectados con todo lo que es el abastecimiento de nuestras tiendas y los arribos de la mercadería”, explica.

El fundador y director comercial de MAS Analytics, Augusto Miquel, señala que incorporarán servicios cloud de analítica y utilizarán inteligencia artificial y machine learning para anticiparse cada vez más a lo que ocurra.

“Buscamos que el cliente se convierta en Data Driven, es decir, que sea capaz de tomar decisiones de manera, rápida e informada. Esto se logra disponibilizando información a los tomadores de decisiones de manera automática. Por ejemplo, ser capaz de detectar posibles quiebres de stock”, explica Miquel.

García agrega que en 2020 continuarán con la automatización de procesos logísticos, para lo cual se están enfocando “fuertemente en el trabajo con las personas y cómo conversan con todas las herramientas de tecnología que estamos proponiendo”.

Adelanta que planean implementar estas soluciones en las oficinas comerciales que la firma tiene en Perú.