La analítica de datos como catalizador para optimizar la planificación de la producción 

En un entorno dinámico caracterizado por la rápida evolución de las necesidades, muchas empresas consideran la planificación de la producción como una actividad innecesaria, lenta e ineficiente. En la mayoría de las organizaciones, e independientemente de su sector de actividad, las dificultades que experimentan los equipos de planificación son similares. La complejidad de la comunicación entre departamentos, la multiplicidad de productos en cada orden – producidos a su vez en líneas de producción distintas -, y la falta de visibilidad del impacto de la asignación de órdenes, son sólo algunos de los factores que dificultan el proceso de planificación. Por otro lado, cuando surgen imprevistos o cambios de estrategia, el tiempo dedicado a crear e implementar un nuevo plan de producción se considera una pérdida de recursos.

En las últimas décadas, la evolución tecnológica ha permitido el avance técnico y organizativo de la gran mayoría de las empresas. Los flujos de producción contienen cada vez más automatización y restricciones, que culminan en una mayor complejidad en la gestión y el control de toda la cadena. En este contexto, los mejores equipos de planificación son los que dominan 2 factores clave: el uso de sólidas herramientas de soporte a la decisión y un profundo conocimiento de los diferentes modelos de planificación. Así, será posible controlar y establecer planes que permitan rentabilizar la actividad productiva, reduciendo los montajes y mejorando las entregas.

¿Cuáles son los principales niveles de la planificación de la producción? 

En el modelo de planificación pull, que forma parte de la metodología KAIZEN™, hay tres ámbitos de actuación. Todos ellos presentan un grado de detalle distinto y pretenden orientar toda la cadena según la demanda, reduciendo el desperdicio.

• Planificación estratégica (elevado nivel): decisión a nivel comercial, logístico y de producción respecto a las referencias que deben mantenerse en stock (MTS – make to stock), frente a las que sólo deben producirse cuando surjan pedidos (MTO – make to order)
• Planificación de la capacidad (nivel promedio): Gestión de la capacidad de producción, determinando qué equipos y turnos son necesarios para cumplir los plazos y objetivos propuestos, en función de la variabilidad de la demanda
• Planificación de la ejecución (nivel bajo): secuenciación de las órdenes de producción, asignándolas a un equipo y a una hora de inicio, respetando la secuencia de las operaciones y maximizando la eficiencia

¿Cómo interactúan entre sí los niveles del modelo de planificación Pull?

Estos tres niveles no son independientes y, de hecho, están estrechamente relacionados. El nivel estratégico, al definir el nivel de servicio para cada una de las referencias, permite crear un compromiso no sólo con los clientes externos, sino también internamente, es decir, con los equipos responsables del cumplimiento de los niveles inferiores. Del mismo modo, el nivel de ejecución no puede iniciar su trabajo de secuenciación si, en el nivel medio, no se comunica la capacidad necesaria para satisfacer la demanda.

Es vital crear una alineación de los diferentes modelos de planificación para que las 3 áreas se complementen de forma consistente y coherente. En este contexto, la utilización de herramientas analíticas facilita la alineación entre los distintos niveles de planificación, ya que permite la visibilidad de la producción en tiempo real. Pero ¿cómo pueden los modelos de planificación y la analítica de datos potenciar los conocimientos técnicos de cada flujo?

El análisis de datos como pilar de las herramientas de apoyo a la decision

Para cada uno de estos niveles, se necesitan herramientas de trabajo y de soporte a la toma de decisiones. Las hojas de cálculo tradicionales pueden analizar rápidamente datos e información sencillos para determinar los primeros pasos de una estrategia pull, clasificando las referencias MTS y MTO y haciendo asignaciones semanales o mensuales según la capacidad instalada. Las mismas hojas de cálculo también pueden transformar esta planificación semanal en una secuencia de producción, a pesar de sus limitaciones.

El aumento de la complejidad y las restricciones del proceso productivo, junto con la recogida masiva de datos, potenciada por los modelos de la Industria 4.0, promueven y desencadenan la necesidad de herramientas de planificación más complejas. La respuesta es entonces invertir en soluciones de asignación y optimización.

Importancia de la visibilidad transversal e integrada de las operaciones

Estas nuevas alternativas permiten modelar el proceso de producción de forma holística. Los objetivos finales para optimizar están claros, pero se esconden detrás de la complejidad que realmente limita la planificación manual: la visión integrada y la garantía de cumplimiento de las restricciones de producción.

Uno de los enfoques consiste en utilizar motores de optimización robustos, que permiten obtener la secuencia de producción óptima ante un objetivo establecido (por ejemplo, minimizar el número de preparaciones o el trabajo en curso – WIP). Alternativamente, y siempre que se trate de problemas muy complejos, estos motores de optimización se sustituyen por un conjunto de heurísticas aplicadas a la realidad de cada empresa y a las limitaciones características de cada proceso.

Con estas herramientas, los equipos de planificación y supervisión tienen acceso a un conjunto de funcionalidades que les permiten monitorizar, predecir y actuar con anticipación, contribuyendo realmente al cambio de un paradigma sostenido «desde una perspectiva de reacción» a una realidad en la que pueden planificar de forma más sólida y evaluar claramente los impactos de los efectos de la reacción.

Funciones para adoptar un nuevo concepto de visibilidad operativa

• Recálculo online: la capacidad, en caso de que se produzca algún cambio, como la entrada de un nuevo pedido o la avería de un equipo, de que el sistema recalcule automáticamente una nueva solución para incorporar la nueva realidad
• Bloqueo de determinados equipos: capacidad, para determinados equipos prioritarios, de que el sistema permita fijar la producción asignada y planificar con esta dedicación exclusiva
• Integración con los sistemas ERP y MES existentes: una integración completa con las bases de datos existentes, que prescinde de las importaciones y exportaciones manuales de información (ejemplo: sin utilizar hojas de cálculo)
• Herramientas de Business Intelligence: la creación de dashboards que soportan la decisión, permitiendo comprobar fácilmente el impacto y controlar el proceso de producción
• Soluciones de seguimiento e interfaz: permiten el control visual (como los diagramas de Gantt) de la producción de cada equipo, así como de los principales indicadores del proceso

Ventajas de la analítica avanzada en el ámbito empresarial

El recálculo online y la integración con los distintos sistemas ERP y MES permiten liberar a los equipos para que realicen actividades de mayor valor añadido, enfocándose en la discusión de las distintas alternativas de priorización de pedidos, con el objetivo de ofrecer un mejor nivel de servicio a los clientes.

Dadas las especificidades de utilización y la complejidad de los problemas se han utilizado varias técnicas y metodologías. Con el creciente uso de la inteligencia artificial (IA) y los motores de optimización, es posible aplicar diversas estrategias en la resolución de estos problemas, como los algoritmos genéticos o las redes neuronales.

Tras crear y validar el modelo, estableciendo sus principales variables y restricciones, los algoritmos han demostrado ser importantes aliados de los equipos de planificación a la hora de realizar la necesaria replanificación y determinar el nuevo escenario de producción provocado por el cambio de un determinado factor.

Estas soluciones, combinadas con el seguimiento de dashboards actualizados en tiempo real, permiten a los planificadores, supervisores y personal de ventas seguir la producción de los pedidos más críticos y tomar decisiones y acciones basadas en los datos, concretamente en lo que respecta a las urgencias: a menudo, anticipar la producción de una determinada referencia supone una reducción de la eficiencia de otras líneas, generando más preparaciones y stocks. Las herramientas de BI permiten comprender y controlar los principales indicadores de cada decisión, lo que permite que la gestión de las prioridades sea más fluida.

Finalmente, la utilización de sensores y la elevada conectividad entre todos los sistemas de una planta, potenciada por la Industria 4.0, permite no solo detectar más rápidamente los problemas, sino también reaccionar de forma casi instantánea. En particular, un fallo detectado por un sensor puede activar automáticamente el recálculo de un plan de producción y notificar al personal de ventas responsable de los pedidos afectados por este fallo.

Otro ejemplo sería un fallo de calidad detectado en un equipo que requiera el lanzamiento de una reacción, una cantidad adicional de piezas a producir que naturalmente ocupará ese equipo durante más tiempo y tendrá un impacto en la entrega del producto final.

Cambio de paradigma en la planificación de la producción

En resumen, el paradigma de los equipos de planificación de la producción está cambiando. La gestión manual de los planes de producción sin visibilidad del impacto de cada decisión, que hace que el proceso de coordinación de los distintos equipos y limitaciones sea largo, ha sido sustituida por soluciones de soporte de decisiones. La implementación de sistemas avanzados de planificación permite no sólo analizar en detalle cada opción de producción disponible, sino también generar esas mismas opciones y secuencias de producción.

Vivimos en una nueva realidad, en la que las soluciones analíticas van más allá del más puro concepto de automatización. El objetivo es dotar a estas soluciones de una inteligencia capaz de incorporar los constantes desafíos que reflejan la volatilidad de la demanda. Esta nueva realidad se posiciona como la metodología esencial para abordar el tema de la planificación de la producción de una manera más holística y generar eficiencia en toda la cadena.

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