Posted: 30 May 2024

Introducción de SAP CAR y el módulo de UDF

¿Qué es SAP CAR? ¿Qué es UDF y cómo funciona?

En el ecosistema empresarial altamente desafiante de hoy en día, la gestión efectiva de la información y la gestión eficiente de la cadena de suministro se convierte en un pilar fundamental para el éxito de cualquier empresa. Respondiendo a esta necesidad, SAP proporciona una solución innovadora, conocida como SAP CAR (Customer Activity Repository), que se complementa con un elemento clave denominado UDF (Unified Demand Forecasting). Esta combinación ofrece una plataforma integral que impulsa la gestión de la cadena de suministro y mejora la toma de decisiones comerciales.
 

¿Qué es SAP CAR?

SAP Customer Activity Repository es una plataforma que te permite recopilar, limpiar y centralizar datos transaccionales y de clientes en diferentes formatos y de diferentes aplicaciones. Proporciona una base común y un modelo de datos de transacciones multicanal, permitiendo analizarlos y prepararlos para su uso por parte de las diferentes aplicaciones consumidoras. Incluye diferentes módulos que ofrecen gran una variedad de servicios como son: POSDTA (POS Data Transfer and Audit), DDF (Demand Data Foundation), UDF (Unified Demand Forecast), etc.
 


Dicho de otra forma, podríamos decir que SAP CAR actúa como un repositorio centralizado de datos, integrando información proveniente de diversas fuentes, como transacciones en tiendas físicas y online, datos de inventario, comportamiento del cliente, etc., proporcionando una visión holística del comportamiento del cliente y de la actividad en tienda. De modo que, permite identificar tendencias emergentes, evaluar el rendimiento de productos específicos, ayudando de esta manera a las empresas a entender mejor las preferencias de compra y, así, poder adaptar sus estrategias comerciales en consecuencia.

Algunas de las funcionalidades clave de SAP CAR son:

  • Unificación de datos.
  • Análisis avanzado.
  • Planificación y previsión.
  • Personalización de ofertas.
  • Integración con sistemas SAP y no SAP.

Además, ofrece herramientas de análisis avanzadas que permiten a los usuarios explorar datos en tiempo real, datos históricos, y realizar pronósticos precisos para futuras decisiones comerciales. Es, en este sentido, donde cobra importancia el módulo de SAP CAR denominado “UDF” (Unified Demand Forecast).
 

¿Qué es UDF?

UDF es un módulo dentro de SAP CAR. Se trata de un componente fundamental para la gestión efectiva de la cadena de suministro. Utiliza algoritmos avanzados (modelos de regresión Bayesianos) y técnicas de análisis predictivo para la generación de pronósticos de demanda precisos y consistentes en tiempo real. Se analizan datos de históricos de ventas, tendencias del mercado, patrones estacionales y factores externos de influencia en la demanda, como pueden ser eventos promocionales, condiciones climáticas, etc.

La integración de UDF con CAR permite a las empresas ajustar dinámicamente sus estrategias comerciales y operativas en función de las fluctuaciones en la demanda del consumidor.

Gracias al potencial de UDF y su alta precisión en los pronósticos generados, las empresas pueden optimizar su inventario, mejorar la disponibilidad de productos y reducir los costes operativos, lo que a su vez conduce a una mayor satisfacción del cliente y ventaja competitiva.

 

¿Cómo funciona UDF?

Antes de empezar a hablar de cómo funciona SAP UDF, es necesario hacer un pequeño inciso en el camino e introducir el componente de SAP DDF (Demand Data Foundation).

SAP DDF es la herramienta que SAP proporciona para trabajar en conjunto con SAP UDF, y que se encargar de recopilar, limpiar, enriquecer y consolidar los datos de la demanda de diversas fuentes de información de manera centralizada.
 


Como vemos, DDF es el requisito previo para poder empezar a utilizar SAP UDF, y los pasos se pueden resumir en:

  1.  Recopilación de datos: recopilación de datos relevantes para la demanda de productos, como son historiales de ventas y/o consumo, información de inventario, datos transaccionales de clientes, eventos promocionales, etc.
  2. Preprocesamiento de datos: una vez que se recopilan los datos, se realiza un proceso de limpieza y preparación de los datos para su análisis. Esto puede incluir la identificación y corrección de datos faltantes o erróneos, la normalización de datos y la eliminación de outliers.

 

El proceso de generación de pronósticos en UDF comienza con la creación de un modelo inicial que utiliza datos maestros y de transacciones de DDF como entrada. A partir de aquí, se realizan los siguientes pasos:

  1. Análisis de datos: a través de los diferentes algoritmos que implementa, se analiza la demanda histórica para calcular un modelo de demanda futuro, considerando varios factores como temporadas, tendencias, y cualquier otro factor que pueda influir en la demanda de productos.
  2. Cálculo de Hierarchical Priors (HPRs): hacen referencia a un método avanzado que se utiliza para generar pronósticos de demanda que tienen en cuenta la estructura jerárquica de los productos dentro de una organización. De esta forma, permite utilizar información de ventas pasadas de productos similares o relacionados para influir en el pronóstico de un producto específico. Esto lo que significa es que, si un producto tiene una historia de ventas similar a otros productos dentro de la misma categoría o subcategoría, los HPRS ajustarán el pronóstico del producto en función de estas tendencias de ventas pasadas. Esto ayuda a generar pronósticos más precisos y confiables
  3.  Modelado de pronósticos: una vez que se completan el análisis de datos y la identificación de patrones, SAP UDF utiliza esta información para modelar pronósticos de demanda futura. Los modelos de pronóstico pueden variar según las necesidades específicas de la empresa, pero generalmente incluyen métodos estadísticos como el suavizado exponencial, modelos de regresión (Bayesianos) y técnicas de series temporales.
  4. Validación y ajuste: Después de generar los pronósticos, SAP UDF valida la precisión de estos comparándolos con datos reales de ventas. Si es necesario, el sistema ajusta los modelos de pronóstico para mejorar su precisión.
  5. Generación de pronósticos finales: Una vez que se completan los pasos anteriores y se validan los pronósticos, SAP UDF genera los pronósticos finales de demanda.

 

¿Qué aplicaciones se pueden utilizar?

Para proporcionar al usuario una experiencia intuitiva y amigable, UDF ofrece una serie de aplicaciones Fiori para poder interactuar con los datos de los pronósticos.

1.Analyze Forecast: Permite a los usuarios analizar y evaluar los pronósticos de demanda generados por SAP UDF, facilitando la exploración de los datos de pronóstico y la identificación de tendencias, patrones y desviaciones. Sus características y funcionalidades principales son:

-          Visualización de pronósticos.

-          Comparación con datos reales.

-          Análisis de tendencias.

-          Capacidades Drill-Down.

-          Herramientas de análisis predictivo.

 



2. Adjust Forecast
: Permite a los usuarios ajustar y modificar los pronósticos de demanda generados por SAP UDF, facilitando la edición de los pronósticos para reflejar cambios en las condiciones del mercado, eventos promocionales, cambios estacionales u otras variables relevantes.
 


3. Manage Demand Influencing Factors: Permite los usuarios gestionar y controlar los factores que influyen en la demanda y que afectan los pronósticos generados por SAP UDF.
 


Beneficios

Como hemos podido ver a lo largo de este artículo, SAP UDF ofrece una serie de beneficios significativos para las empresas. Por enumerar algunos de ellos:

-          Mayor Precisión de pronósticos.

-          Optimización de la cadena de suministro.

-          Reducción de excesos y faltas de inventario.

-          Mejora de la experiencia del cliente.

-          Mayor flexibilidad.

-          Toma de decisiones informada.

-          Integración con sistemas SAP y no SAP.


Conclusión

SAP CAR y su módulo UDF representan una solución integral para la gestión de la cadena de suministro, ofreciendo pronósticos de demanda precisos, análisis avanzados y herramientas de toma de decisiones para impulsar el éxito empresarial en un entorno comercial cada vez más competitivo. Al aprovechar estas tecnologías innovadoras, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa, aumentar la satisfacción del cliente y mantener una ventaja competitiva sostenible en el mercado global.

Autor: Manuel Martínez Fernández, Senior Specialist