Northrop Grumman, una empresa global de tecnología aeroespacial y de defensa, se enfrentaba a importantes retos en la planificación de la producción debido a la complejidad y escala de sus operaciones de fabricación. El centro Space Park de la empresa, responsable de la creación de proyectos complejos e innovadores como el telescopio espacial James Webb, necesitaba capacidades de simulación avanzadas para planificar y gestionar eficazmente sus procesos de producción. Este caso práctico explora cómo Northrop Grumman aprovechó el software de simulación de fabricación de Simio para desarrollar un revolucionario modelo de planificación a largo plazo que amplió drásticamente sus capacidades de modelado y mejoró la toma de decisiones estratégicas.
Como explica Marie Scholl, ingeniera industrial del centro Space Park de Northrop Grumman, "necesitábamos capacidades flexibles que nos ayudaran a dar vida a estos proyectos". Los procesos de fabricación verticalmente integrados de la empresa, que abarcan desde el mar hasta el espacio, exigían herramientas de simulación que pudieran gestionar tanto las necesidades de producción inmediatas como la planificación estratégica a largo plazo. Este caso práctico detalla cómo la implementación por parte de Northrop Grumman de la tecnología de simulación de Simio transformó su enfoque de la planificación de la producción y la asignación de recursos.
Northrop Grumman opera en la vanguardia de la tecnología aeroespacial y de defensa, creando sistemas complejos que, en sus palabras, "hacen posible lo imposible". Su centro de Space Park es responsable del desarrollo de sofisticadas tecnologías que abarcan desde sistemas espaciales hasta soluciones informáticas avanzadas. Los procesos de fabricación de la empresa son muy especializados e implican componentes intrincados y técnicas de producción innovadoras.
"Las cosas que construimos son intrincadas, complejas e innovadoras", señala Scholl al describir las operaciones de la empresa. "Estamos muy integrados verticalmente, lo que nos permite realizar una amplia gama de proyectos de fabricación no tradicionales, desde el mar hasta el espacio, pasando por todo lo demás".
Esta complejidad crea retos únicos para la planificación de la producción. Con miles de pedidos fluyendo a través de sus instalaciones de fabricación cada mes, cada uno con múltiples operaciones y requisitos de recursos específicos, Northrop Grumman necesitaba sofisticadas herramientas de simulación para gestionar eficazmente su entorno de producción. Todas las partes interesadas de la empresa, incluidos los directores de fabricación, los equipos de fabricación, los directores de programas y la dirección ejecutiva, necesitaban diferentes niveles de información sobre la planificación de la producción y la asignación de recursos.
Northrop Grumman desarrolló inicialmente un modelo de planificación de la producción a corto plazo utilizando el software de simulación de fabricación Simio. Este modelo tomaba información detallada de varias fuentes de datos, construía un modelo de simulación, creaba un plan de producción factible y proporcionaba resultados para la planificación de la producción diaria. El modelo era eficaz para planificar hasta 12 meses en el futuro, ofreciendo información valiosa para las tareas diarias, la asignación de trabajadores y los ajustes de prioridades.
Sin embargo, como explica Scholl, "ningún modelo es perfecto. Este modelo a corto plazo tiene limitaciones conocidas". Entre estas limitaciones se incluyen
Estas limitaciones crearon una importante laguna en la capacidad de planificación de Northrop Grumman. Como señala Scholl, "necesitamos saber si debemos contratar a más miembros del equipo o comprar más equipos ahora, para disponer de los conocimientos y recursos necesarios cuando llegue el momento. También queremos probar posibles mejoras de la distribución y las instalaciones, e incluso probar planes más ambiciosos, como abrir un edificio completamente nuevo."
La empresa necesitaba una solución que le proporcionara información más allá del horizonte de 12 meses y que, al mismo tiempo, requiriera una introducción de datos menos detallada. Esto llevó al desarrollo de un enfoque completamente nuevo del modelado de simulación.
Para hacer frente a las limitaciones de su modelo a corto plazo, los ingenieros industriales de Northrop Grumman desarrollaron un innovador modelo a largo plazo utilizando las capacidades de simulación basadas en tokens de Simio. Este enfoque supuso un cambio significativo con respecto a las técnicas de modelización tradicionales.
"Adoptamos un enfoque totalmente nuevo para este modelo partiendo de cero", explica Scholl. "Luchamos con datos manuales, nos replanteamos cómo se creaban y ejecutaban las familias de piezas y las tareas, hicimos que este modelo funcionara durante cinco años como mínimo".
El enfoque de simulación basado en fichas eliminó la necesidad de una visualización detallada de las piezas que se movían por el proceso de producción. En su lugar, el modelo utilizaba fichas -entidades virtuales que transportan información y ejecutan pasos del proceso- para representar el flujo de trabajo a través del sistema. Este enfoque redujo drásticamente los requisitos computacionales, manteniendo al mismo tiempo la precisión necesaria para la planificación estratégica.
El modelo a largo plazo incorporó varios enfoques innovadores para simplificar los requisitos de datos, manteniendo al mismo tiempo la precisión de la planificación:
Tal y como lo describe Scholl, "un token es como la persona invisible entre bastidores, que ejecuta todo. Los pasos del proceso le dicen que haga. A veces se divide para que varios tokens puedan trabajar en paralelo".
Este enfoque innovador permitió a Northrop Grumman crear un modelo que podía ejecutarse rápidamente y, al mismo tiempo, proporcionar información valiosa para la planificación a largo plazo. "Con estas nuevas formas únicas de modelar, nació nuestro modelo a largo plazo", dice Scholl. "Nos ofrece con éxito una visión a cinco años vista, requiere un menor nivel de esfuerzo para obtener entradas útiles, ya que necesitamos salidas menos detalladas, y todo ello mientras el modelo se ejecuta en cuestión de minutos."
Para implantar el modelo a largo plazo fue necesario estudiar detenidamente cómo complementaría el modelo a corto plazo existente. Northrop Grumman desarrolló un claro entendimiento de las diferencias entre los dos modelos y cómo trabajarían juntos para proporcionar una solución de planificación integral.
El equipo de implementación creó una comparación detallada de los dos modelos para garantizar que las partes interesadas comprendieran los casos de uso adecuados para cada uno:
| Aspecto | Modelo a corto plazo | Modelo a largo plazo |
| Horizonte temporal | Hasta 12 meses | Más de 5 años |
| Detalle de los datos | Muy detallados | Generalizado |
| Tiempo de ejecución | Horas | Minutos |
| Uso principal | Operaciones diarias | Planificación estratégica |
| Modelización de recursos | Recursos individuales | Basado en la capacidad |
| Detalle de la producción | Minuto a minuto | Cubos mensuales |
Esta comparación ayudó a los interesados a comprender cuándo utilizar cada modelo y cómo interpretar los resultados. Como explica Scholl, "Varios aspectos de estos modelos son beneficiosos para diferentes partes interesadas".
El equipo de implementación identificó tres casos de uso principales para el modelo a largo plazo:
Estos casos de uso se alinearon con las necesidades específicas de las partes interesadas. Los directores de fabricación y los equipos centrados en los detalles diarios utilizaron los resultados del modelo a corto plazo. Los directores de fabricación y los directores de programas con un horizonte de 1 a 12 meses utilizaron el modelo a corto plazo para la planificación anual. Los directores de programa, los líderes ejecutivos y los directores de fabricación interesados en la planificación a más largo plazo utilizaron el modelo a largo plazo para los requisitos de capacidad y personal.
Como señala Scholl, "los ingenieros industriales acompañarán a estos equipos en todo momento para ayudarles a utilizar, probar e interpretar los resultados de ambos modelos."
La implantación del modelo a largo plazo basado en fichas aportó importantes beneficios a las capacidades de planificación de la producción de Northrop Grumman. El modelo abordó con éxito las limitaciones del modelo a corto plazo al tiempo que proporcionaba nuevas y valiosas perspectivas para la toma de decisiones estratégicas.
El beneficio más significativo fue la capacidad de planificar cinco o más años en el futuro, en comparación con la limitación de 12 meses del modelo a corto plazo. Este horizonte de planificación ampliado permitió tomar decisiones más proactivas en materia de personal, equipamiento y planificación de instalaciones.
"Si el modelo nos indica que dentro de dos años habrá una gran demanda que no podremos cubrir a tiempo con nuestra plantilla actual, tenemos tiempo para formar a los trabajadores necesarios o incluso para contratar a más personal", explica Scholl. "Es un método mucho más proactivo que el que permite el modelo a corto plazo".
El enfoque de simulación basado en fichas mejoró drásticamente el rendimiento del modelo, reduciendo los tiempos de ejecución de horas a minutos. Este aumento de la eficiencia permitió ejecutar el modelo con más frecuencia y probar escenarios, mejorando la capacidad del equipo para evaluar diferentes opciones de planificación.
"Como sólo se utilizan fichas, procesos y las tablas de datos, este método permite que el modelo se ejecute rápidamente en cuestión de minutos", señala Scholl. Esta mejora del rendimiento era fundamental para un modelo destinado a simular cinco años de actividad productiva.
El enfoque simplificado de los datos del modelo a largo plazo redujo significativamente el esfuerzo necesario para preparar y mantener el modelo. Mediante el uso de familias de piezas, tareas generalizadas y cubos mensuales, el modelo requería datos menos detallados sin dejar de proporcionar valiosas perspectivas de planificación.
"Es más rápido elaborar datos para este modelo, pero inherentemente permite un ligero aumento del tiempo de comparación de errores humanos", reconoce Scholl. Sin embargo, esta compensación era aceptable dado el enfoque de planificación estratégica del modelo.
El modelo a largo plazo proporcionó a Northrop Grumman nuevas capacidades para probar y evaluar decisiones estratégicas. La capacidad de ejecutar escenarios hipotéticos de cambios en la dotación de personal, los equipos y las instalaciones permitió una toma de decisiones más informada para las inversiones a largo plazo.
"Estas opciones nos permiten la flexibilidad de probar teorías digitalmente y hacer planes para añadir recursos con mucha antelación", explica Scholl. Esta capacidad fue especialmente valiosa para planificar cambios importantes, como ampliaciones de instalaciones o implantación de nuevos programas".
Northrop Grumman sigue mejorando y ampliando sus capacidades de modelado por simulación. La empresa ha identificado varias áreas clave para el desarrollo futuro:
El equipo está trabajando para mejorar la usabilidad de los resultados del modelo a través de cuadros de mando personalizados y herramientas de visualización. "Utilizamos Tableau como herramienta de visualización para que los usuarios finales vean e interactúen con resultados similares", explica Scholl. "Personalizamos y adaptamos los cuadros de mando a sus necesidades diarias para orientar rápidamente la productividad".
Para garantizar un uso eficaz de los modelos, el equipo está elaborando una completa documentación de procesos y materiales de formación. "Tenemos que crear un flujo de procesos de usuario para que la gente lo siga", señala Scholl. "Algo que describa los pasos generales del funcionamiento de los modelos, la obtención e introducción de datos, cómo, cuándo o por qué ejecutar el modelo, cómo leer los resultados y, a continuación, formas de mejorar los planes y la producción en función de los resultados."
El equipo está trabajando para validar el modelo a largo plazo comparando sus resultados con el modelo a corto plazo. "La validación cruzada de nuestros resultados con el modelo a corto plazo demostrará su validez", explica Scholl. "Si las cifras coinciden en general entre el primer año del modelo a largo plazo y el modelo a corto plazo, sabremos que nuestro modelo a largo plazo es válido".
Northrop Grumman tiene previsto ampliar la implantación del modelo a largo plazo a otras áreas de fabricación. "Tenemos que encontrar un equipo piloto que adopte el uso de nuestro modelo a largo plazo", dice Scholl. "Queremos elegir un equipo que tenga los mejores datos disponibles y que esté dispuesto y entusiasmado con el uso de este modelo".
La implantación por parte de Northrop Grumman de las capacidades de simulación basadas en fichas de Simio representa un avance significativo en la simulación de fabricación y la planificación de la producción. Al desarrollar un innovador modelo a largo plazo que complementa sus capacidades de planificación a corto plazo, la empresa ha creado una solución integral para la planificación de la producción en múltiples horizontes temporales.
El enfoque basado en fichas para el modelado de simulación ha demostrado ser una solución eficaz para la planificación estratégica a largo plazo, proporcionando información valiosa con requisitos de datos reducidos y un rendimiento mejorado. Como concluye Scholl, "desde los detalles minuciosos hasta las amplias previsiones a cinco años, los ingenieros industriales estarán al lado de estos equipos en cada paso del camino para ayudarles a utilizar, probar e interpretar los resultados de ambos modelos."
Este estudio de caso demuestra el poder de los enfoques innovadores de simulación para abordar complejos retos de planificación de la fabricación. Al ir más allá de las técnicas de modelado tradicionales y aprovechar las capacidades de simulación flexible de Simio, Northrop Grumman ha mejorado su capacidad para planificar el futuro y tomar decisiones estratégicas con conocimiento de causa.