Strategic Sourcing at P&G: Expressive Competition Enabled By Optimization

Francisco CarrascoCarlos Urgíles

Fabricio EcheverríaGrerory Gines

Leopoldo Nieto

Agenda

• Entendiendo la Cadena de Suministro de P&G• Caso de Estudio 1• Caso de Estudio 2• La optimización para habilitar la Competencia

Expresiva• Formulación del Programa de Optimización• Terminales diseñadas a la medida

Entendiendo la Cadena de Suministro de P&G – 1990s

• Complejo negocio global:– Mas de 300 marcas– Cerca de 110000 empleados– 10000 proveedores– 140 países en su cadena de distribución

La cadena de suministro está empantanada

Entendiendo la Cadena de Suministro de P&G – 1990s

• Tradicionalmente, el proceso de negociación es de persona a persona.

• Lo que hace que las negociaciones sean Win-Win.

• Con un lenguaje especializado entre compradores y vendedores.

• Convirtiendo el proceso en “lento”, con bajo nivel de competencia entre los proveedores.

Entendiendo la Cadena de Suministro de P&G – mid 1990s

• Una tendencia de la industria era la subasta inversa (“reverse auction”). Que consiste en pedir una oferta y solicitar una mejora a los proveedores participantes

• Las desventajas es que los compradores de P&G no pueden conseguir mejores márgenes haciendo que compitan, por otras características que no sea el precio.

CombineNet – Summer 2001

• Desarrollo una aplicación conocida como REV.• REV permite expresar propuestas mas creativas,

tales como: – Ofertas en combo, – Descuentos condicionales por volumen – Alternativas innovadoras en especificaciones de

productos para tomar ventajas de costos. – Y considera los costos de negociación

• Ofreciendo incremento de alternativas a los compradores

REV

REV tiene dos lados: – Expressive Bidding– Expressive Allocation Evaluation

Expressive Competition

• Espressive Bidding– Formato abierto y flexible de proponer grupo de

productos– Proposiciones de variadas formas de descuento

programadas– Proposiciones de descuentos condicionales– Considera restricciones por capacidad– Plantear uso de atributo– Cost Drivers

Expressive Competition

• Expressive Allocation Evaluation– Lenguaje rico, preciso y compacto para expresar

sus preferencias sobre las colocaciones.– Especificaciones operacionales y legales en

detalle.

REV es una herramienta potente para expresar los propositos del comprador y vendedor.

• Los contratos son específicos y en detalle no generalizados que pueden ser optimizados y/o cambiados de mutuo acuerdo

Grafo que se forma entre propuestas y colocaciones

Propuestas u Ofertas

Colocaciones

Caso de Estudio 1

• Caso 1: Armando Paquetes de Productos• Definición óptima de los paquetes de

productos, armados por categorías, dentro de las tiendas por departamentos. A manera de referencia P&G invierte $ 140 millones en EEUU al año en paquetes de productos.

• Proceso: Al inicio se cuenta con: Estructura de propuestas que contiene la

información específica de los componentes.

Caso de Estudio 1

• Los proveedores entienden el procedimiento sencillo para cotizar las propuestas.

• Predisposición de los gerentes de producto para enfrentar el cambio en los nuevos procesos.

• La nueva capacidad de P&G para recolectar información de los componentes de los costos de los productos y la posibilidad de solicitar cotizaciones creativas en donde se incluyan costos de la cadena de valor que contribuyen al costo final. Así como propuestas alternativas para reducir costos.

Caso de Estudio 1

• Este plan de colaboración entre proveedores y P&G, respecto de los costos, aplicando economías de escala, provoca en un beneficio común y una relación estrecha y de largo plazo entre las partes.

• El formato de cotización es abierto y da la oportunidad al proveedor de cotizar en sus propios términos, haciendo más sencillo el proceso de adquisiciones a proveedores.

Caso de Estudio 2

• Caso de Estudio 2: CONTRATACION DEL SERVICIO DE TRANSPORTE .

• El contrato es por los 12 siguientes meses a través de un novedosos sistema de contrato de largo plazo como complemento de la competencia expresiva, dentro y fuera de norteamerica.

• Permitió agrupar a grandes proveedores de transporte (CARRIERS).

Caso de Estudio 2

• Lograron que los transportistas ofertarán sus servicios reduciendo sus precios

• Establecieron dos procesos complementarios recibiendo una primera oferta individual (retail) y de forma colectiva (big), lo que permitíoa hacer mas competitivos los precios.

• El sistema permitia ofertar mas de 700 grandes paquetes de servicio que consideraban rutas previamente optimizadas y lineas

• El sistema elaboro mas de 550 escenarios agrupados para 200 tipos de negocios

Caso de Estudio 2

• SE ESTABLECIERON CONDICIONES QUE PERMITIAN FLEXIBILIDAD Y CREATIVIDAD A LOS PROVEEDORES, LO QUE SE REFLEJABA EN PRECIOS MAS VENTAJOSOS;

• EL AHORRO PARA LOS CARRIERS TAMBIEN SE REFLEJO EN LA MAS EFICIENTE CONTRATACION DE SUS CONDUCTORES Y HORARIOS;

• LOS AHORROS PARA PROCTER AND GAMBLE FUERON SUPERIORES A LOS CONSEGUIDOS A TRAVES DEL SISTEMA DE SUBASTA INVERSA, CON LA APLICACION DELO QUE SE DENOMINO: EXPRESIVE BIDDING.

Impactos

• ESTE NUEVO PARADIGMA TRAJO AHORROS PARA LA EMPRESA QUE LLEGARON AL 16.9% O UNOS 517 MILLONES DE DOLARES DE 3 BILLONES DE DOLARES ENTREGADOS

- EN GENERAL LA APLICACION DEL SISTEMA TRAJO OTROS BENEFICIOS ADICIONALES COMO:- INNOVACION EN LAS RELACIONES CON PROVEEDORES;- GRAN PARTICIPACION DE PROVEEDORES EN EVENTOS DE

SELECCION Y OFERTA;- IMPLEMENTACION DE SOLUCIONES OPERACIONALES

SATISFACTORIAS;

Impactos

• ESTE NUEVO PARADIGMA TRAJO AHORROS PARA LA EMPRESA QUE LLEGARON AL 16.9% O UNOS 517 MILLONES DE DOLARES DE 3 BILLONES DE DOLARES ENTREGADOS

- EN GENERAL LA APLICACION DEL SISTEMA TRAJO OTROS BENEFICIOS ADICIONALES COMO:

- INNOVACION EN LAS RELACIONES CON PROVEEDORES;- GRAN PARTICIPACION DE PROVEEDORES EN EVENTOS DE

SELECCION Y OFERTA;- IMPLEMENTACION DE SOLUCIONES OPERACIONALES

SATISFACTORIAS;

La optimización para habilitar la Competencia Expresiva

•Es extremadamente complejo el problema de optimización combinatatorial de localizar los negocios a través de los proveedores.

•El “problema de compensación” o problema de determinar a los ganadores, decide cuales ofertas se aceptan o rechazan (puede ser parcial), para minimizar los costos sujetos a satisfacer la demanda y restricciones.

La optimización para habilitar la Competencia Expresiva

•Aún con la sencilla subasta inversa combinatatorial donde no se permiten restricciones, el problema de blanqueo es muy complicado.

•La competencia expresiva es un problema mucho mas difícil, de esto que el problema de compensación requiere de técnicas sofisticadas de optimización.

Formulación del Programa de Optimización

•El sistema trata de completar la demanda de ítems con los más bajos costos, mientras se cumplan las reglas del negocio y las restricciones. Item es un bien o servicio a ser adquirido.•El comprador agrupa múltiples ítems en un “evento”, para los que las “ofertas” se requieren.•Se denota el conjunto de ítems en un evento asi:•M = {1, 2, 3, ……, m}

•Cada ítem “i” tiene una cantidad de demanda máxima y mínima, Li y Ui

Formulación del Programa de Optimización

•El oferente incluye sus propuestas, cada una con un precio en cantidades especificadas de uno o más ítems y otros componentes como descuentos que pueden ser aplicados en varias ofertas. Así que el problema es determinar cuales ofertas son aceptadas.

•Hay varios formatos de ofertas con sus variables de decisión que tienen roles diferentes para cada tipo de oferta:

Formulación del Programa de Optimización

• xj: la oferta binaria es aceptada o no (1 ó 0)

• yk: cuantas veces la oferta entera es aceptada

• zf: cuantas veces la oferta parcial es aceptada

•El problema básico de minimización, excluyendo descuentos, restricciones y preferencias será:

Formulación del Programa de Optimización

Donde, pj, pk, pf son los precios de las ofertas binarias, enteras y fracciones. Y qij, qik, qif son las cantidades del ítem i ofertadas

Formulación del Programa de Optimización

•Es necesario agregar las restricciones y las componentes de las ofertas, tales como descuentos y horarios. La formulación para limitar el número de proveedores ganadores es:

Donde {1, 2, 3,….,g} es el grupo de ofertas a las que se aplica Max y ai es un indicador binario para el grupo ganador.

Tecnología de Optimización

•Antes que REV, ninguna tecnología podía resolver problemas de compensación de una manera que los clientes de CombineNet querían, p.e. hallar técnicas de programación para problemas de 500 ítems con 5000 ofertas. A REV le toma 9 s.•Las técnicas MIP (Programación entera mixta), toman ventajas de la estructura y REV toma ventaja de ello, sin embargo, la técnica MIP no es suficiente para el problema de blanqueo en competencia expresiva.

Tecnología de Optimización

•REV usa un sofisticado algoritmo de triple búsqueda para encontrar la solución correcta, con tiempos de respuesta excelentes.•CombineNet empezó su desarrollo en 1997 con 16 personas trabajando y probaron cientos de técnicas incluyendo la combinatorial . En 2002 se publican los primeros resultados.•Los resultados que se obtienen son 10.000 veces más rápidos que con otros algoritmos e incorpora nuevas y mejores tecnología de optimización.

Terminales diseñadas a la medida• El sistema REV cambia el proceso de los proveedores.

• Se obtienen los resultados en segundos, no en meses y puede explorar mas alternativas.

• Elimina costos innecesarios, sin embargo no descuida la calidad y los servicios requeridos.

• Explora nuevas oportunidades de ahorro

• Racionaliza el uso de la base de sus proveedores

• Ayuda a construir relaciones de largo plazo con sus proveedores.

• Evita errores

Terminales diseñadas a la medida• La información realiza el proceso

• Los usuarios no tienen que definir las restricciones y las preferencias

• En su lugar ellos pueden ver las ofertas de los proveedores y viendo los costos de los posibles diferentes resultados.

• CombineNet es tecnología que puede ser usada no por expertos en optimización, pero que tengan experiencia con proveedores.

• A través de un simple click antes que conocer sobre el uso de syntax (escribir bien las fórmulas).

Terminales diseñadas a la medida

• Utiliza un sistema de lenguaje convencional XML, CEDL combinatorial exchange description language y automaticamente se formula el problema de optimización con la busqueda de algoritmos

• No es necesaria la instalación ni inversión de softwares costosos pues se lo hace desde la página de internet.

Escenario de Navegación

• Considera a la organización como una serie de individuos con preferencias diferentes.

• A través de las especificaciones y preferencias de los compradores se obtiene una calificación cantitativa y se puede determinar cuales preferencias afectan la fuente de costosy otros aspectos de la colocación.

• Cuando se trata de una organización el sistema en promedio ha navegado hasta 100 veces por cada evento. P & G estableció un record de 1107 escenarios en un sólo evento.

• Con el escenario de análisis las colocaciones pueden ser puestas directamente porque todas las especificaciones son satisfechas y los negocios cerrados basados en todos los involucrados de la organización.

Conclusiones

• El problema de la cadena de suministro se resumió en un problema np-complejo, que se resolvió por el uso de heurística.

• Los usuarios solo se preocupan por el ingreso de los datos y por la implementación de la solución o soluciones encontradas.

• Se crean tantos escenarios diariamente por medio de la resolución de problemas