Rediseño del proceso de asignación de recursos económicos de una empresa Agroindustrial, basada en su estrategia de transformación digital

Abstract

Agrosuper es una empresa del rubro agroindustrial dedicada a la producción, distribución y comercialización de alimentos frescos y congelados. Esta memoria se trabajó en la Subgerencia de Ventas Nacionales dedicada a gestionar los diferentes canales de ventas, cuyo principal canal corresponde al de supermercados con un 46,7% de las ventas netas del año 2019. Dentro del área se identifican problemas en la asignación de recursos, particularmente al canal supermercados. Las principales causas detectadas son un mal manejo de la información, un control de gestión deficiente y ambiguo para trabajar, una desestructuración del proceso de toma de decisiones con poca objetividad en base a datos y dificultades en el flujo de comunicación para la coordinación de los actores principales. Estos problemas provocan finalmente una mala gestión del canal, una distribución deficiente de los recursos disponibles y un proceso que se vuelve manual e iterativo en tareas complejas de realizar. Este proyecto tiene por objetivo proponer un rediseño del proceso de asignación de recursos del canal supermercados, que logre entregar una mayor visualización del negocio y mejorar la eficiencia del proceso actual, aprovechando las oportunidades que entrega la transformación digital, los avances tecnológicos de la actualidad y la cultura organizacional. Para esto, el rediseño tiene como eje central la innovación y el mejorar la coordinación del proceso de asignación, a través del trabajo conjunto entre el personal y un sistema automático de procesamiento de información que segmente el canal de venta supermercado con modelos de aprendizaje automático. Bajo el enfoque conceptual y metodológico del Rediseño de Procesos de Negocios, en combinación con los métodos de Descubrimiento de Conocimiento e Información desde Bases de Datos (KDD), se logra presentar una propuesta integral de solución al problema tratado dentro de esta memoria. Mediante los procedimientos de validación se trabajó con tres técnicas de machine learning no supervisado: Kmeans, PAM y clusterización jerárquica, donde Kmeans-6 alcanza los mejores resultados dentro de la lista óptima calculada de opciones para segmentar el canal supermercados. Una vez hecha la propuesta, se realiza una evaluación del rediseño mediante el estudio a una problemática de asignación de recursos. Los resultados obtenidos demuestran que el uso del sistema entregó beneficios que incluyen, la posibilidad de contar con mejor información, aminora la carga de trabajo de los colaboradores dedicados a analizar y controlar los puntos de venta y genera mejores decisiones de negocios, entre otros, lo que posibilita a más largo plazo una planificación y distribución de recursos a un nivel óptimo. Finalmente, el actual rediseño propuesto para la solución del problema central de esta memoria, se revela como un aporte beneficioso, rentable y eficiente al lograr cumplir las expectativas y los objetivos de mejoramiento en la asignación de recursos en la Subgerencia de Ventas Nacionales de Agrosuper.