665.000 metros cuadrados (más de 90 campos de fútbol), 300.000 referencias, 95.000 líneas de pedido al día. En Vesoul, Stellantis gestiona lo que es simplemente el mayor centro logístico de Europa, recibiendo, almacenando y enviando repuestos para múltiples modelos de vehículos de las marcas del grupo (Alfa Romeo, Chrysler, Citroën, Fiat, Lancia, Open, Peugeot...) , pero no solo. “Para gestionar estas operaciones, utilizamos un WMS (Warehouse Management System, nota del editor) interno, desarrollado a principios de los años 2000, con código Java, un poco de .Net y un SAP subyacente. Todo esto se traduce en una importante complejidad de las aplicaciones”, afirma Mickael Collardey, director del programa de TI e innovación para la cadena de suministro de repuestos del grupo automovilístico, presente en la feria Big Data & AI celebrada en París a finales de septiembre. .

Una estructura operativamente eficiente, pero que hace compleja la gestión de la actividad. “Gestionamos la actividad en D+1 mediante procesamiento por lotes”, afirma Mickael Collardey. Para mejorar este aspecto de la toma de decisiones, Stellantis creó primero un lago de datos que permite copiar los datos en tiempo real para establecer KPI, pero este soporte no proporciona datos históricos y, por tanto, no tiene capacidad para establecer tendencias. Para superar estos límites, Stellantis recurrió a la empresa de servicios OnePoint para realizar un primer piloto en 2021. Principal limitación: no tocar la herramienta operativa, que no debe sufrir ninguna interrupción.

Índice
  1. Identificar los datos correctos: 50% del tiempo del proyecto
  2. Seguimiento de vehículos inmovilizados en concesionarios

Identificar los datos correctos: 50% del tiempo del proyecto

"Para acceder al WMS sin interrumpir su funcionamiento, confiamos en las funcionalidades de captura de datos modificados", afirma Frédéric Miszewski, arquitecto senior de datos de ESN. Luego, los datos se transmiten a través de un bus Kafka Confluent, que procesa 4 millones de filas por día, se procesa en HSQLDB y se registra en MongoDB. “Sobre esta base, tenemos la capacidad de realizar microlotes mediante scripts Python, para crear informes PowerBI en períodos de tiempo muy específicos”, especifica el consultor. Lanzado en mayo de 2021, el proyecto, realizado en entornos Azure, se entregó en septiembre del mismo año. “El 50% del tiempo del proyecto se dedicó a buscar datos procesables. Pero también permitió trabajar con directores funcionales y aportar un verdadero dinamismo al proyecto”, señala Frédéric Miszewski. "La identificación de datos en la nube de aplicaciones llevó mucho tiempo", admite Mickael Collardey.

De izquierda a derecha, Mickael Collardey, director del programa de TI e innovación de la cadena de suministro de repuestos de Stellantis, y Frédéric Miszewski, arquitecto senior de datos de OnePoint, en el escenario Big Data & AI de París. (Foto: RF)

Seguimiento de vehículos inmovilizados en concesionarios

Sobre esta base técnica, Stellantis comenzó a implementar casos de uso analíticos. Como por ejemplo el seguimiento del trabajo realizado y de la evolución de los stocks. O incluso como el seguimiento VOR (vehículo todoterreno). “Se trata de vehículos inmovilizados en concesionarias, por falta de repuestos para repararlos. Aunque sólo representa entre 200 y 300 líneas de pedido al día, este tema se ha convertido en una prioridad dentro del grupo. Sin embargo, sigue siendo difícil identificar las piezas que deben entregarse urgentemente dentro del flujo de pedidos”, especifica Mickael Collardey. Para mejorar el procesamiento de los VOR, el grupo automovilístico creó un 'grupo de trabajo' específico, que permitió mejorar la situación... antes de que sus resultados se estabilizaran debido a la falta de una herramienta de seguimiento adecuada. Sólo con la implementación de informes específicos en septiembre pasado el grupo pudo dar un nuevo salto adelante, pasando de 2 días en total a medio día de tiempo de procesamiento desde el sitio de Vesoul. “En estas aplicaciones, calcular el ROI sigue siendo complejo, debido a la gran cantidad de elementos externos a tener en cuenta. La principal ganancia reside en la satisfacción del cliente”, afirma el director del programa de TI e innovación.

Capaz de descender a niveles cercanos al tiempo real, es decir, de 10 a 15 minutos - "el tiempo real no tiene significado a nivel empresarial", según Mickael Collardey -, la arquitectura diseñada por OnePoint pretende ser modular y extensible. "Diseñamos la solución para que pueda conectarse a cualquier otro sitio de Stellantis", asegura Frédéric Miszewski. Por su parte, los equipos de Vesoul se mantienen cautelosos: aunque Mickael Collardey no ha informado de ningún incidente de producción en el WMS, Stellantis ha ampliado el alcance de las pruebas en su herramienta de producción.