DHL Supply Chain es el proveedor de logística por contrato líder en el mundo. Con más de 70 unidades de gestión financiera en IBERIA y alrededor de 7000 empleados, nos plantearon la necesidad de encontrar una solución para su departamento de Finanzas.
“Antes de trabajar con SherpaBots la estimación semanal del margen era una mezcla de mails con datos y hojas de cálculo de muy diversos formatos en cada centro, lo que provocaba una inversión inmensa de tiempo y recursos que además tampoco tenía mucha fiabilidad.”
¿Cuál era la situación inicial?
La estimación semanal del margen de ese mes en más 70 centros de la compañía era una mezcla de mails con los datos u hojas de calculo con múltiples formatos. Estas previsiones se consolidaban por una persona que centralizaba el reporting de esta estimación semanal. Cada centro tenía que buscar la información necesaria para ajustar el número (datos de su WMS, de billing, de horas extras, ETTs contratados..). Además, tener que “perseguir” a los centros para que reportasen la información a tiempo, añadía complejidad al proceso. El resultado era una inversión de tiempo ingente y una calidad de las estimaciones de cierre muy variable. Un centro promedio, podía dedicarle 3 horas semanales a preparar la información. A la vez, la gestión centralizada implicaba que una persona del equipo de finanzas estuviese dos días a la semana dedicada completamente a su gestión. Una vez enviado el report, el seguimiento posterior era muy costoso, y pocas veces se revisaba la fiabilidad de la estimación realizada.
“Con SherpaBots hemos conseguido una plataforma donde gracias a una plantilla actualizable con el DataLake que facilita la correcta cumplimentación estandarizada en todos los centros de la división generando una estimación semana fiable y de calidad.”
¿Cómo hemos optimizado este proceso?
A lo largo de 3 semanas, desarrollamos e implementamos una solución que consistía en lo siguiente:
- Creación de una app con plantilla estandarizada para todos los centros.
- Información precargada para facilitar los datos ya existentes en el DataLake de SherpaBots (Ventas, horas empleados, calendarios,…) para facilitar su cumplimentación.
- Generación de avisos automáticos con las fechas de reporting.
- Integración de la estimación como un escenario adicional a los existentes (Actual, Budget, Forecast).
- Report de seguimiento de la fiabilidad de las estimaciones semanales para incrementar su calidad.
- Inclusión en los reports de controlling para detectar desviaciones durante el cierre.
Resultados:
- Un incremento en la precisión de las previsiones de más de 20 puntos.
- Reducción del 85% tiempo destinado en el proceso de estimación.
- Integración de la previsión semanal como un escenario más a utilizar en el resto de informes.