ESTRATEGIA DE OPTIMJIZACIÓN EN EL PROCESO DE PICKING PARA LA ASIGNACIÓN DE CAPACIDADES DE LA CADENA DE SUPERMERCADO TOTTUS CON APLICACIÓN FAZIL

Abstract

El presente trabajo se basa en una estrategia de optimización de los recursos de la empresa Tottus en su cadena de supermercados a nivel nacional que implementa Fazil, en el área de operaciones Fulfillment, en la fase de preparación de pedidos para despacho de insumos de primera necesidad y platos preparados. En la etapa de preparación de pedidos se requiere de recursos para cumplir esta acción y el objetivo principal de esta estrategia, es asignar las capacidades necesarias de acuerdo a la proyección de demanda para cada tienda que opera con este modelo de negocio, optimizando sus recursos y evitando desperdicios, aumentar la asertividad del pronóstico de Comercial que se comparte una vez al mes, disminuir la solicitud de externos para preparar los pedidos, solicitud que aumenta un 45% el costo de tener personal contratados de planta para dicha función, cumplir con dotación optima de driver, aumentar productividad, disminuir el picking time y el picking cost, que es el gasto por preparación de pedidos por tiendas, contemplar un factor de ajuste por tienda, por día de semana y estacionalidad. Se llevará a cabo el seguimiento semanal de la dotación por tienda fija y las ordenes que se proyectan a la siguiente semana para la planificación de los recursos semana a semana. Para desarrollar la estrategia, se realiza una investigación recopilando toda la información histórica de las ordenes reales realizadas en el periodo 2021-2022 y presente, se mide el cumplimiento del forescast y su desviación para cada día de semana, y para cada tienda, se recopila también los datos de los costos de picking de manera semanal y mensual, el monto de venta y la participación de Fazil semana a semana, junto al scorcard semanal y mensual, esto con la finalidad de obtener la mayor cantidad de datos y proponer mejoras que faciliten las actividades a los equipos. Se realiza visitas a las tiendas contemplando las 3 mejores en productividad y en gastos de picking para conocer las fases de preparación de pedidos, los flujos que realizan los equipos, las funciones del supervisor y la coordinación que tiene la operación, conocer los tiempos de picking, las mejores prácticas para analizar sus detalles y estructura para estandarizar a las tiendas con peor performance. Los resultados se analizarán y observarán una vez terminada la propuesta de optimización, en los montos de costos de picking y solicitud de externos, al igual que el porcentaje de horas conectadas de los externos semana a semana.The present work is based on an optimization strategy for the resources of the Tottus company in its supermarket chain at a national level that the Fazil application implements, in the fulfillment operations area, in the order preparation phase for the dispatch of basic necessities. and ready meals. In the order preparation stage, resources are required to fulfill this action and the main objective of this strategy is to assign the necessary capacities according to the demand projection for each store that operates with this business model, optimizing its resources and avoiding waste, increasing the assertiveness of the Commercial forecast that is shared once a month, reducing the request of external parties to prepare orders, a request that increases the cost of having plant personnel hired for said function by 45%, complying with optimal staffing driver, increase productivity, reduce picking time and picking cost, which is the cost of preparing orders by stores, consider an adjustment factor per store, per day of the week and seasonality. The weekly monitoring of the endowment per fixed store and the orders that are projected to the following week will be carried out for the planning of resources week by week. To develop the strategy, an investigation is carried out collecting all the historical information of the real orders made in the period 2021-2022 and present, the fulfillment of the forecast and its deviation is measured for each day of the week, and for each store, it is collected also the data of the picking costs on a weekly and monthly basis, the amount of sale and the participation of Fazil week by week, together with the weekly and monthly scorecard, this in order to obtain the greatest amount of data and propose improvements that facilitate activities to teams. Visits are made to the stores contemplating the 3 best in productivity and picking costs to learn about the phases of preparation of orders, the flows carried out by the teams, the functions of the supervisor and the coordination that the operation has, to know the picking times, the best practices to analyze its details and structure to standardize the worst performing stores. The results will be analyzed and observed once the optimization proposal is finished, in the amounts of picking costs and external request, as well as the percentage of hours connected by externals week by week.