La evolución de Puma: una cadena más ágil, colaborativa y estratégica impulsada por analítica avanzada

Un contexto cambiante que exige velocidad y precisión

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En la industria deportiva, la presión por anticipar tendencias, abastecer con precisión y responder a múltiples canales comerciales es cada vez mayor. Puma México no era la excepción: gestionaba simultáneamente más de cinco tipos de negocios —incluyendo Retail y Wholesale—, cada uno con volúmenes, ventanas de compra y condiciones operativas diferentes. En este entorno, la planificación se encontraba fuertemente condicionada por altos niveles de variabilidad, ciclos de compra estrictos y la necesidad de cumplir con fechas de entrega comprometidas para preservar la experiencia del consumidor.

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El proceso inicial revelaba desafíos característicos del sector: proyecciones fragmentadas, carga manual de órdenes, falta de trazabilidad en la consolidación y un seguimiento logístico que dependía en gran medida del esfuerzo operativo del equipo. Cada temporada implicaba coordinar solicitudes diversas, centralizarlas, arbitrar discrepancias y enviarlas a corporativo dentro de plazos inamovibles. Posteriormente, el control de fechas de arribo y la actualización de información avanzaban con múltiples dependencias entre Ventas, Abastecimiento e Importaciones. Este contexto aumentaba los riesgos de quiebres, sobrecostos logísticos, falta de visibilidad y decisiones reactivas.

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La falta de integración también dificultaba la generación de escenarios estratégicos, limitando la capacidad de analizar alternativas y adaptar decisiones frente a cambios del mercado. Puma necesitaba más velocidad, más colaboración y más inteligencia operativa.

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La necesidad de transformar el proceso y consolidar un modelo unificado

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Para elevar su competitividad y asegurar la disponibilidad de producto en el momento adecuado, Puma México definió como objetivo central construir un proceso más inteligente, escalable y conectado. La compañía buscaba integrar desde la captura de órdenes hasta la negociación de compras y el seguimiento logístico, en un modelo colaborativo capaz de soportar tanto la planificación táctica como la ejecución diaria.

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El desafío no se limitaba a automatizar tareas: implicaba mejorar la coordinación entre áreas, asegurar una visión única del proceso end-to-end y fortalecer la capacidad analítica para evaluar alternativas, simular escenarios y tomar decisiones con base en datos confiables. Puma necesitaba una operación menos dependiente de tareas manuales, más trazable y con un flujo de información que permitiera integrar la variabilidad del negocio, tipos de clientes, ventanas de compra, niveles de demanda, resurtidos, en un solo sistema estructurado.

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Asimismo, la empresa requería capacidades propias de procesos S&OP y S&OE: visibilidad total de inventarios, alineación entre demanda y abastecimiento, integración de compras con producción global, monitoreo de lead times y ajuste dinámico del plan. Un modelo así debía ser flexible para adaptarse a temporadas, campañas, lanzamientos y diversidad de SKUs, sin perder consistencia ni agilidad.

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La solución Pyplan: un modelo colaborativo, flexible y escalable para transformar la operación

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Con Pyplan, Puma México implementó Compass Supply Chain, una herramienta diseñada para unificar y optimizar todo el proceso de abastecimiento. La solución permitió consolidar información de órdenes, automatizar la creación y negociación de compras, y centralizar la actualización logística en una plataforma única. Esto dio lugar a un flujo operativo continuo que redujo complejidad, eliminó reprocesos y mejoró la colaboración entre áreas.

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La plataforma fue configurada con un enfoque holístico: desde la integración de datos hasta la visibilidad de órdenes en cada etapa de su ciclo. Su flexibilidad permitió adaptar reglas de negocio, estructuras de productos y requisitos particulares del proceso corporativo, manteniendo una arquitectura escalable preparada para crecimiento y nuevos lanzamientos.

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El modelo también abrió la puerta a capacidades avanzadas de simulación y análisis, permitiendo acelerar la generación de escenarios estratégicos y habilitar decisiones prescriptivas. La integración de agentes inteligentes e IA generativa —propios del ecosistema Pyplan— aportó capacidades para automatizar consultas, detectar riesgos, explicar tendencias y sugerir acciones. Además, la conexión natural entre planificación táctica (S&OP) y ejecución diaria (S&OE) fortaleció el vínculo entre lo que se decide y lo que realmente ocurre en la operación.

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Como resultado, Puma logró reducir en un 80% el tiempo de trabajo operativo, obtener mayor detalle y calidad en sus planes, mejorar la coordinación logística y acelerar la validación de decisiones posteriores a la optimización. El proceso pasó de ser reactivo y manual a volverse predictivo, colaborativo y analítico, elevando significativamente la madurez de la cadena de suministro.

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