Orqueste 170 flujos de trabajo de cobro de deudas combinados en 6 secuencias en un proceso totalmente automático

‍Descripción del problema

• Durante el trabajo diario, los analistas dedican 1,5h diarias a comprobar si todos los procesos de cobro de deudas se han iniciado en el día, la hora y la secuencia correctos.
• Actualmente tenemos 6 secuencias de procesos diferentes que se inician en el día y la hora que especificamos.
  
  1. SECUENCIA 1 - inicio a las 5:30 a.m. de lunes a viernes (70 procesos)
  2. SECUENCIA 2 - inicio a las 9:00 a.m. de lunes a viernes (20 procesos), debe terminar a las 11:00 a.m.
  3. SECUENCIA 3 - inicio a las 5:30 a.m. sábado (38 procesos)
  4. SECUENCIA 4 - inicio a las 7:30 a.m. de lunes a viernes después de recalcular el proceso no. 5 de la secuencia.
  5. SEQUENCIA 5 - inicio a las 8:00 a.m. de lunes a viernes (los procesos 1 a 5 recogen datos que se envían a una herramienta externa de conversión de puntuaciones, una vez finalizado el trabajo, se envía una señal que inicia el proceso
  6. SECUENCIA 6 - inicio a las 10:00 del primer día laborable del mes

Solución

• La Plataforma SLS orquesta todos esos procesos y secuencias
• Comprueba la fase de conversión y si algún error ha interrumpido los cálculos.
• Es necesaria una notificación en caso de que un proceso no se inicie como se esperaba.
• Confirma que se ha completado el recálculo de una secuencia determinada, con los tiempos finales recalculados.
• Si se supera el tiempo previsto para el recálculo (por ejemplo, en cualquier secuencia), aparece una alerta.
• Determine el tiempo de cálculo de cada proceso en todas las secuencias.

Resultados clave

• La supervisión del proceso se ha reducido de 1,5 horas diarias a unos minutos.
• Los cambios en el flujo de trabajo de los procesos y secuencias tardan minutos en lugar de días o semanas.

Why Choose SLS?

La plataforma SLS permite a las empresas:

• Aproveche los modelos de previsión de la demanda basados en IA para una planificación precisa del inventario.  
• Integre información predictiva en las operaciones de la cadena de suministro para reducir los residuos y mejorar la eficiencia.
• Adáptese rápidamente a los cambios del mercado con datos en tiempo real y actualizaciones flexibles del modelo.

Con SLS, los minoristas y las empresas de comercio electrónico pueden aumentar la eficacia operativa, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente.

Preguntas contestadas:

¿Cómo podemos prever la demanda con mayor precisión en miles de puntos de venta?

• Respuesta: Utilizando los modelos de aprendizaje automático predictivo de SLS, que incorporan datos históricos y variables de mercado para realizar previsiones precisas.

¿Cómo optimizar la gestión de las existencias para reducir los residuos y mejorar la disponibilidad?

• Respuesta: SLS integra las predicciones de la demanda con los sistemas de inventario y logística, garantizando niveles óptimos de existencias y operaciones eficientes en la cadena de suministro.