Control Tower GLP

Indicadores y procesos de mejora

GLP Control Tower generará impactos cuantitativos de aprox. 4,6M€/año a partir de 2026, pudiendo capturar aprox. 1,5M€ en 2024.

Además del impacto económico que ha generado hasta el momento, este programa es una pieza clave para:

-Reducir la huella de carbono.
-Mejorar el servicio a nuestros clientes a través de una transformación del modelo de relación con colaboradores.
-Acelerar la resolución de incidencias.
-Mejorar la comunicación entre los distintos actores que forman parte de la cadena de valor.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

-15% de ahorro de km en ruteo de envasado (~5,85M de km/año).
-12,5% de ahorro de km en ruteo de granel (~1.5M de km/año).
-3% de ahorro en la contratación de personal de refuerzo en factoría (~0,5FTEs/año por factoría).
-5% de ahorro de toneladas transportadas (viajes) susceptibles de movimiento de primario entre factorías (~0,53M de toneladas en 2022 y ~0,48M en 2023).
-25% aprox. de ahorro de la flota extraordinaria para transporte de envases a agencias de distribución.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

-Al menos, 1,2M de kg de CO2 de ahorro de emisiones derivadas de los km recorridos por las agencias de distribución de envasado, socios de Repsol
-Reducción de las emisiones derivadas de la optimización de km recorridos por transporte primario entre factorías y transportistas de granel
-Reducción de las emisiones derivadas de optimización de la producción

Innovación aplicada y buenas prácticas

Visión transversal del cliente y rotura de silos:
-Visión holística de la operación y democratización de la información a todos los actores que necesiten consumirla.

Integración de procesos:
-Integración eficaz de los procesos de previsión de la demanda, planificación-optimización y programación.
-Excelencia operativa.
-Anticipación y aceleración en la toma de decisiones.
-Mejora del margen integrado.

Solución “best in class”:
-Creación de una solución “best in class” para la optimización ent to end del negocio del GLP con las mejores tecnologías disponibles.

Aporte del valor adicional:
-Palanca para cambio cultural hacia una gestión data driven.
-Generación y análisis de escenarios de márgenes económicos end-to-end.
-Visualización sencilla, garantizando una excelente experiencia de usuario.

Uso de tecnologías (TICs)

Utilizamos nuestra plataforma de datos y analítica ARIA y productos de AI como RAIP (Repsol Artificial Intelligence Products), catálogo de herramientas desarrolladas internamente y accesibles a toda la compañía, que se utilizan integradas en apps webs y móviles.

RAIP-Repsens emplea modelos predictivos autorregresivos para estimar la previsión de la demanda de GLP y, por tanto, las necesidades de suministro desde las refinerías (basado en serie de entregas), así como de las agencias de distribución de envasado y clientes de granel (basado en ventas y temperatura). Se entrenan miles de modelos de aprendizaje automático de una forma escalable y coste reducido.

RAIP-Repsolver emplea modelos de optimización para planificar la producción en factorías (en base a demanda y la capacidad de carruseles y perfiles), la logística entre factorías (según la demanda y el stock disponible) y la logística entre agencias de distribución y cliente de envasado o entre factoría y cliente.