Optimización del cubicaje en retail con Power BI y Oracle

Introducción:

Tema – Maximizar el uso del espacio y reducir costos logísticos 
"Usar datos integrados para planificar, monitorear y optimizar la capacidad de almacenamiento y transporte en retail." 

Contexto 

Una cadena de retail con operaciones nacionales utiliza Oracle ERP para la gestión de inventarios, logística y pedidos. Sin embargo, la planificación del cubicaje (uso eficiente del espacio en bodegas y transporte) se hacía de forma manual, basándose en reportes estáticos y cálculos en hojas de Excel. 
Esto provocaba: 

• Espacios desaprovechados en camiones y contenedores. 

• Costos elevados por viajes adicionales. 

• Pérdidas de productividad en la preparación de pedidos. 

La empresa decide integrar Oracle ERP con Power BI para obtener un panel dinámico que cruce datos de inventario, dimensiones de productos, órdenes pendientes y capacidad disponible en tiempo real. 

 Escenario práctico 

Antes de la integración: 

• El equipo logístico recibía reportes con hasta 24 horas de retraso. 

• No había visibilidad clara de la capacidad volumétrica ocupada vs. disponible por almacén o vehículo. 

• Se calculaba manualmente la carga óptima, generando errores y retrasos. 

Después de integrar Oracle + Power BI: 

• Dashboards en vivo muestran cubicaje por viaje, por vehículo y por zona de distribución. 

• Algoritmos de optimización (implementados como medidas DAX o conectores de análisis externos) sugieren la mejor combinación de pedidos para aprovechar el espacio al máximo. 

• Se detectan de inmediato productos sobredimensionados o mal ubicados para su reempaque. 

 Problemas identificados 

• Planificación reactiva en lugar de proactiva. 

• Pérdida de capacidad logística por carga ineficiente. 

• Falta de visibilidad integrada entre inventario y transporte. 

• Decisiones basadas en experiencia y no en datos. 

 Enfoque de implementación 

• Extracción de datos de Oracle ERP: Inventarios, dimensiones de productos, órdenes de venta y rutas de entrega. 

• Modelado en Power BI: Relacionar órdenes con capacidad física de transporte y almacenamiento. 

• Visualizaciones clave: 

• Capacidad ocupada vs. capacidad total por almacén o vehículo. 

• Ranking de productos con mayor impacto en cubicaje. 

• Simulación de escenarios de carga antes de despachar. 

• Alertas en Microsoft Teams cuando la planificación supera o subutiliza la capacidad definida. 

 Componentes clave de la solución 

Beneficios obtenidos 

• Aumento de hasta un 15% en la eficiencia del transporte. 

• Reducción de viajes adicionales y costos logísticos. 

• Planificación proactiva y basada en datos reales. 

• Mejor coordinación entre equipos de logística, almacén y ventas. 

Recomendaciones clave 

• Definir métricas estándar para medir cubicaje y capacidad. 

• Integrar datos de dimensiones y peso desde el inicio en Oracle. 

• Configurar alertas tempranas para sobrecarga o subutilización. 
• Capacitar al equipo logístico en lectura e interpretación de dashboards.