{"id":589,"date":"2019-12-14T23:30:50","date_gmt":"2019-12-14T23:30:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revistalogistec.com\/index.php\/2019\/12\/14\/zippedi-inteligencia-artificial-aplicada-a-la-industria-minorista-3\/"},"modified":"2019-12-14T23:30:50","modified_gmt":"2019-12-14T23:30:50","slug":"zippedi-inteligencia-artificial-aplicada-a-la-industria-minorista-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revistalogistec.com\/index.php\/2019\/12\/14\/zippedi-inteligencia-artificial-aplicada-a-la-industria-minorista-3\/","title":{"rendered":"ZIPPEDI: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA INDUSTRIA MINORISTA"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Bruno, el asistente digital de ejecuci\u00f3n en g\u00f3ndola creado por Zippedi (<a href=\"https:\/\/www.zippedi.com\/\">https:\/\/www.zippedi.com\/<\/a>) que busca resolver el problema de los \u00faltimos metros de la cadena de abastecimiento.<\/p>\n<p>Asegurar una alta disponibilidad de productos en las g\u00f3ndolas (OSA) es esencial para los fabricantes y distribuidores de productos de consumo masivo. Las empresas invierten millones de d\u00f3lares en sistemas y procesos log\u00edsticos para llegar con sus productos al consumidor final. Sin embargo es en el \u00faltimo eslab\u00f3n -los \u00faltimos metros desde la puerta de recepci\u00f3n de mercader\u00eda de los supermercados hasta la g\u00f3ndola- donde se produce la mayor\u00eda de los problemas que generan los quiebres de stock y que finalmente impiden que los productos est\u00e9n disponibles para los clientes cuando est\u00e1n frente a la g\u00f3ndola; y el costo para la industria es gigantesco. Seg\u00fan IHL la p\u00e9rdida a nivel mundial es de $ 984 mil millones de d\u00f3lares anuales, de los cuales $ 144,9 mil millones ocurren solo en Norteam\u00e9rica y $ 97 mil millones en LATAM.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hay varias razones por las cu\u00e1les se generan estos quiebres. El n\u00famero de art\u00edculos o cat\u00e1logo contin\u00faa en aumento, lo que reduce autom\u00e1ticamente la capacidad de almacenamiento de art\u00edculos en bodegas y g\u00f3ndola. En paralelo se han ido disminuyendo las \u00e1reas de almacenamiento por gran parte de los retailers con el objetivo de ganar espacio de venta adicional. Puede que efectivamente sea un problema de la cadena de distribuci\u00f3n aguas arriba. Sin embargo una de las causas m\u00e1s importantes de la generaci\u00f3n de quiebres de stock es el inventario fantasma. El inventario fantasma ocurre cuando el sistema de gesti\u00f3n de inventario muestra que un producto en particular est\u00e1 disponible (tiene stock &gt;0) incluso cuando ese producto no est\u00e1 realmente presente. Esto puede ser causado porque el producto est\u00e1 perdido en la bodega de trastienda, o fue movido por un cliente de un lugar a otro en la sala de venta, o fue da\u00f1ado o quiz\u00e1s robado. En estudios de la Universidad de Chile se demostr\u00f3 que en m\u00e1s de la mitad de los casos en que no se encontr\u00f3 el producto en el supermercado, el stock seg\u00fan sistema era distinto a 0.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Muchos de los modelos de optimizaci\u00f3n de inventarios fueron desarrollados hace m\u00e1s de 50 a\u00f1os, pero en la pr\u00e1ctica su adopci\u00f3n en el retail ha sido muy lenta debido a estos problemas de data incorrecta. Hoy con el advenimiento de modelos de aprendizaje de m\u00e1quina se puede analizar las ventas y esto puede ayudar a detectar problemas de disponibilidad con cierto grado de efectividad, particularmente para productos con muy alta rotaci\u00f3n. Sin embargo para la mayor\u00eda de los productos este enfoque es poco pr\u00e1ctico debido a que estas detecciones distan mucho de ser en tiempo real y el alto n\u00famero de falsos positivos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hasta hace unos pocos a\u00f1os, sin embargo, no hab\u00eda muchas alternativas para enfrentar este problema, m\u00e1s all\u00e1 de chequeos espor\u00e1dicos y puntuales, y eran poco efectivas. A mediados del a\u00f1o 2017 se juntan \u00c1lvaro Soto, profesor de inteligencia artificial del departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Universidad Cat\u00f3lica, Ariel Schilkrut y Luis Vera, dos emprendedores con muchos a\u00f1os de experiencia trabajando con retailers, y viendo que finalmente la tecnolog\u00eda est\u00e1 madura para abordar este problema desde otro \u00e1ngulo deciden fundar Zippedi.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La empresa nace con el prop\u00f3sito de asegurar la correcta ejecuci\u00f3n en las g\u00f3ndolas: que el producto est\u00e9 disponible, en el lugar correcto, con la exhibici\u00f3n correcta y con el precio correcto cuando el cliente llegue a la g\u00f3ndola. Usando inteligencia artificial Zippedi cre\u00f3 un robot equipado con distintos sensores y c\u00e1maras de alta resoluci\u00f3n que recorre de forma aut\u00f3noma el supermercado por completo. Este robot digitaliza las g\u00f3ndolas, generando informaci\u00f3n en tiempo real del surtido, quiebres de stock, precios, ubicaci\u00f3n del producto, implementaci\u00f3n de carteles promocionales, entre otros. La tecnolog\u00eda de punta a nivel mundial, tanto para la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma en ambientes din\u00e1micos y con mucha gente como son las tiendas de retail, como de la tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes que es capaz de traducir las im\u00e1genes 3D de las g\u00f3ndolas en informaci\u00f3n digitalizada es sumamente compleja y fue completamente desarrollada en Chile.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Tener esta informaci\u00f3n es el primer paso, pero \u00bfc\u00f3mo se logra que esta informaci\u00f3n se transforme en una mejor ejecuci\u00f3n en g\u00f3ndola?, es decir, aumentar la disponibilidad y disminuir los quiebres. Para esto Zippedi desarroll\u00f3 una plataforma colaborativa entre retail y proveedores que permite la coordinaci\u00f3n en la ejecuci\u00f3n de tareas para lograr este objetivo. La base de esta plataforma colaborativa es Bruno, un chatbot, quien permite que los reponedores se comuniquen con el robot y puedan consultarle toda la informaci\u00f3n que necesitan saber para poder hacer su trabajo m\u00e1s eficiente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u201cAl partir el d\u00eda el reponedor consulta a Bruno la lista de productos que necesita reponer para ir directamente a la bodega por ellos. Luego, al estar en la sala el reponedor solicita a Bruno que le muestre tarea por tarea seg\u00fan el pasillo seleccionado para ir ejecutando cada una de estas tareas. La aplicaci\u00f3n retorna el nombre del producto, la imagen del quiebre de stock, el c\u00f3digo del producto, ubicaci\u00f3n precisa en metros de izquierda a derecha y su altura y por \u00faltimo el stock disponible en el local\u201d, explica Ariel Schilkrut, CEO de Zippedi, y agrega: \u201cel reponedor puede reportar si es que el producto real tiene diferencias con el stock te\u00f3rico, y solicitar un ajuste de inventario, proceso que es un gran dolor de cabeza para los proveedores porque si no se realiza el ajuste, es posible que no se hagan pedidos del producto, generando quiebres de stock y por lo tanto disminuci\u00f3n en la disponibilidad. El personal interno del retail que tambi\u00e9n trabaja con Bruno, revisa estas solicitudes por parte de los reponedores y confirma los ajustes de inventarios\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El trabajo por parte de proveedores y retail con Bruno ha permitido disminuir los tiempos de ajustes de inventarios, implementar productos del fondo de surtido, que se pierden en bodega y aumentar la disponibilidad en g\u00f3ndola por la accionabilidad a tiempo de las tareas de reposici\u00f3n. El proveedor ahora tiene visibilidad de la disponibilidad de sus productos en cada una de las tiendas y el control por producto de su ajuste correspondiente. Otro punto interesante es que con el uso de Bruno el proveedor puede estimar la cantidad de horas de reposici\u00f3n que son necesarias para mantener una disponibilidad \u00f3ptima de acuerdo con las tareas de reposici\u00f3n que se generan. Nuestra experiencia con la soluci\u00f3n nos ha mostrado que proveedores de distintos sectores han generado aumentos de disponibilidad (OSA) de 13%, aumento en productividad de los reponedores del orden de un 40% generando finalmente un aumento en ventas de 7%.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los robots de Zippedi est\u00e1n hoy presentes en los tres grupos de retail m\u00e1s grandes de pa\u00eds y varios de sus robots est\u00e1n tambi\u00e9n circulando en tiendas de Latinoam\u00e9rica y Estados Unidos recorriendo m\u00e1s de 3.000 kms y analizando m\u00e1s de 100 millones de im\u00e1genes cada mes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Bruno, el asistente digital de ejecuci\u00f3n en g\u00f3ndola creado por Zippedi (<a href=\"https:\/\/www.zippedi.com\/\">https:\/\/www.zippedi.com\/<\/a>) que busca resolver el problema de los \u00faltimos metros de la cadena de abastecimiento.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":583,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"jnews-multi-image_gallery":[],"jnews_single_post":[],"jnews_primary_category":[],"jnews_social_meta":[],"jnews_override_counter":[],"footnotes":""},"categories":[47],"tags":[],"class_list":["post-589","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-rrhh"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - 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