No hay nada seguro salvo lo incierto. Este antiguo proverbio acuñó los acontecimientos ocurridos en 2020 y sus efectos, que siguen extendiéndose hasta nuestros días. En la industria manufacturera, una pandemia, un cambio drástico en las políticas comerciales de hace décadas y una mayor exigencia de responsabilidad por parte de los clientes han creado incertidumbres.
La influencia perturbadora de estas incertidumbres ha provocado una alteración de la cadena de suministro, nuevas tendencias de producción y enormes retrasos en la producción de los bienes que demanda el público. ¿Qué tendencias?
Las tendencias actuales inspiradas por la pandemia incluyen la necesidad de acomodar el trabajo a distancia, rediseñar la distribución de las instalaciones para cumplir las nuevas normas de seguridad y crear planes basados en el riesgo para hacer frente a las interrupciones. Una creciente demanda acumulada también perturba las instalaciones de fabricación medias y sus procesos de producción. El aumento de la demanda conlleva la necesidad de aumentar la capacidad de producción, buscar más recursos y optimizar su asignación para satisfacerla.
A diferencia de la pandemia del sigloXIX, que paralizó la industria manufacturera, los fabricantes de esta época disponen de algo que no existía entonces: soluciones de transformación digital.
Transformación digital de la industria manufacturera
La transformación digital de la industria manufacturera se centra en el uso de tecnologías de digitalización para resolver problemas simples y complejos. El proceso de digitalización permite el desarrollo de una fábrica interconectada en la que los datos se capturan y comparten entre máquinas y plataformas informáticas. A continuación, los datos capturados se analizan para tomar decisiones basadas en datos con el fin de evitar las perturbaciones o incluso aprovechar un mercado perturbado.
La transformación digital de la industria manufacturera va de la mano de la Industria 4.0. La Industria 4.0 se define por la necesidad de aplicar la automatización industrial y el análisis de datos para optimizar los procesos industriales. La aplicación de tecnologías de transformación digital para captar datos incluso de las partes más profundas de la planta de fabricación sienta las bases para implantar modelos de negocio de Industria 4.0.
Gracias a los datos recopilados y a las herramientas de análisis de datos, los fabricantes pueden vislumbrar el futuro con precisión para planificar las interrupciones. De ahí que surjan preguntas como las siguientes: ¿y si en lugar de centrarse en el riesgo, un fabricante pudiera anticiparse a él para hacer frente a las perturbaciones que provoca? ¿Y si existiera una solución que gestionara las interrupciones en tiempo real y las convirtiera en parte del proceso de fabricación, en lugar del caos empresarial que pueden llegar a provocar?
La respuesta a ambas preguntas es afirmativa y la solución es la programación basada en el riesgo y los modelos de simulación.
Gestión de interrupciones mediante programación basada en el riesgo y modelos de simulación
El modelado y la programación de la simulación no son conceptos nuevos para la industria manufacturera. De hecho, los fabricantes llevan más de cinco décadas aplicando la simulación para responder a preguntas del tipo «qué pasaría si…», pero la transformación digital de la planta de producción añade una nueva dimensión.
Los primeros modelos de simulación se basaban en datos históricos que podían ser imprecisos y los datos no estructurados generalmente no se tenían en cuenta. Con las tecnologías de transformación digital que capturan con precisión tanto los datos estructurados como los no estructurados, se ha añadido una nueva dimensión a la aplicación del modelado de simulación como herramienta analítica.
En primer lugar, la capacidad de capturar datos de todos los aspectos de un ciclo de producción conduce a la creación de modelos de simulación precisos. La precisión de un modelo de simulación es directamente proporcional a la precisión de los resultados de evaluación que produce. En segundo lugar, la capacidad de capturar datos en tiempo real y aplicar análisis predictivos para evaluar los datos capturados es la base para desarrollar calendarios y planes basados en el riesgo para sortear las interrupciones actuales y futuras.
Por ejemplo, las interrupciones de los puntos de estrangulamiento marítimos pueden afectar a la cadena mundial de suministro o, para ser precisos, al suministro de un continente, como ha demostrado la debacle del Ever Given. Los modelos de simulación son una potente herramienta para analizar los efectos de un bloqueo en las principales rutas marítimas y los plazos de entrega de suministros. Un fabricante puede utilizar los resultados de estas evaluaciones para desarrollar planes precisos de asignación de recursos para satisfacer la demanda pendiente o para estirar el inventario disponible a lo largo del plazo de retraso estimado.
Y el párrafo anterior no es una mera conjetura. En 2019 se desarrolló un estudio de caso utilizando modelos de simulación para evaluar el efecto de las interrupciones en los cuatro principales puntos de estrangulamiento marítimo: el Canal de Panamá, el estrecho de Gibraltar, el Canal de Suez y el Estrecho de Malaca. Los resultados mostraron que las interrupciones en cualquiera de estos puntos de estrangulamiento podrían provocar un retraso de un mes y mayores costes de envío en todas las rutas de suministro marítimo. El estudio que se presentó durante la Simulación de Invierno de 2019 ha sido validado desde entonces por eventos del mundo real en el Canal de Suez dos años después.
Más cerca de la planta de producción, la programación basada en el riesgo proporciona a los propietarios de las fábricas las herramientas necesarias para hacer frente a las interrupciones dentro de las instalaciones. Con el software de programación basada en riesgos, los fabricantes pueden analizar el efecto de un aumento de la demanda o de una máquina defectuosa en los programas de producción tradicionales. El software no se detiene en el análisis, ya que también proporciona una programación optimizada para sortear las interrupciones en tiempo real. Así, cuando se produce una avería imprevista, el programa de producción se actualiza dinámicamente para continuar con la producción, mitigando así los riesgos asociados a los tiempos de inactividad.
Conclusión
La programación basada en riesgos y las herramientas de modelado de simulación son potentes soluciones de transformación digital que proporcionan a los fabricantes la capacidad de predecir, comprender y navegar a través de fuerzas disruptivas. Su propuesta de valor añadido también incluye la capacidad de anticiparse a las oportunidades, crear y proteger el valor, así como sobrevivir en un espacio de fabricación cada vez más competitivo.