Cómo el modelado 3-D mejora la eficiencia en la gestión de inventario y materiales

Un conjunto de desafíos globales en constante expansión ha significado que en cada año durante los últimos varios años, al menos una empresa de cada 20 ha sufrido una disrupción en la cadena de suministro costando al menos 100 millones de dólares, según un informe reciente de McKinsey & Company.

En mercados de materias primas, la compra y venta de materiales directos o en bruto siempre ha conllevado riesgo, incluso antes de la pandemia global. Tras el brote, las cadenas de suministro de commodities resultaron particularmente vulnerables, obstaculizadas por procesos manuales inconsistentes, sistemas desconectados y hojas de cálculo inaccesibles. Careciendo de visibilidad sobre las causas de las disrupciones en la cadena de suministro, productores, comerciantes y consumidores de commodities no pudieron responder a un panorama que cambiaba rápidamente.

Las empresas que producen, adquieren o comercian materias primas están ansiosas por realizar los beneficios de procesos bien definidos apoyados por tecnologías digitales. Para estos negocios, la incapacidad de identificar riesgos y responder rápidamente a disrupciones puede ser especialmente costosa.

Según una encuesta de McKinsey a 60 ejecutivos de cadena de suministro en el segundo trimestre de 2020, el 73% encontró problemas con proveedores, el 75% luchó con producción y distribución, y casi la mitad experimentó retrasos en planificación y toma de decisiones. Más revelador, en un momento en que fuerzas de trabajo y socios de suministro estaban confinados remotamente, un asombroso 85% de las empresas reportaron luchar con tecnologías digitales insuficientes para soportar procesos clave.

Durante los últimos varios años, muchas empresas han recurrido a soluciones de cadena de suministro diseñadas para commodities para apoyar compra, venta, movimiento, almacenamiento y procesamiento, mientras gestionan los riesgos asociados con esas funciones. Si bien tales aplicaciones son críticas para evaluar y rastrear activos, la necesidad de soporte especializado de cadena de suministro — particularmente en puntos críticos de transferencia a través de patios de almacenamiento, terminales a granel, almacenes y terminales portuarias — permanece.

Nuevas tecnologías como el internet de las cosas, inteligencia artificial, machine learning y modelado 3-D están facilitando el rastreo y gestión de materias primas. Permiten a las empresas comenzar a responder preguntas críticas sobre el estado de sus bienes, desde granjas y fábricas hasta instalaciones de almacenamiento, puertos y plantas de procesamiento. Pero sin una vista integrada a través del ciclo de vida de las commodities, esas tecnologías fallarán en entregar el nivel de visibilidad que las empresas globales necesitan para construir resiliencia, gestionar activos más inteligentemente y tomar decisiones en tiempo real mientras las condiciones en el terreno cambian continuamente.

Construir resiliencia a través de la cadena de suministro de materias primas es una prioridad crítica hoy. La capacidad de responder más ágilmente a disrupciones no anticipadas, y recuperarse más rápido, nunca ha sido más urgente.

Productores, compradores y comerciantes son hábiles en gestionar una cartera diversa de estrategias para mitigar riesgo — optimizando producción y precios, participando en intercambios y diseñando contratos y otros instrumentos financieros para cubrirse contra pérdidas. Pero como las lecciones de la pandemia han dejado claro, el riesgo está incrustado en cada punto a través del ciclo de vida de las commodities. Un molino con capacidad pero sin visibilidad sobre si sus proveedores podrán cumplir pedidos es incapaz de asegurar abastecimiento alternativo. La falta de capacidad de almacenamiento para recibir mercancías enviadas provoca una costosa búsqueda de espacio de almacén. Procesos estandarizados para almacenamiento hacen difícil verificar calidad lo suficientemente preciso para mezclar materiales con confianza.

Las organizaciones que buscan dominar esta volatilidad necesitarán una vista más granular a través de sus cadenas de suministro. El ciclo de vida de las materias primas involucra una red global de productores, proveedores de transporte, instalaciones de almacenamiento y procesamiento, comerciantes y consumidores. En cada punto de la cadena, personas, procesos y tecnologías necesitan estar perfectamente conectados para la toma de decisiones minuto a minuto sobre activos críticos.

Los negocios que operan en materiales directos necesitan ir más allá de la gestión estándar de patios de almacenamiento y prácticas de automatización de almacenes, y abrazar herramientas de modelado de precisión que entreguen visibilidad más profunda sobre lo que sucede en el terreno. Armados con una vista más granular de equipos y bienes, pueden ajustar dinámicamente operaciones en tiempo real para aumentar el rendimiento, gestionar calidad más flexible, y simular planificación de tareas para una toma de decisiones más rápida.

Operaciones de almacenamiento, mezcla y transferencia se encuentran entre los puntos de contacto más críticos en la cadena de suministro upstream y de materias primas. Estas actividades son soportadas por soluciones de automatización de terminales a granel eficientes y especializadas que, idealmente, proporcionan visibilidad en activos, mejoran la utilización de instalaciones y, en última instancia, aumentan el rendimiento de entrada/salida.

Modelado tridimensional: nuevos niveles de visibilidad y control

El modelado tridimensional trae nuevos niveles de visibilidad y control a operaciones de patios de almacenamiento y terminales. Los operadores del sitio pueden ver todos sus activos en una interfaz de usuario de "vuelo alrededor" 3-D, para planificar y ejecutar tareas de recepción, transferencia y carga más eficazmente. Con modelado 3-D, las máquinas pueden trabajar en mayor proximidad — dentro de un metro entre sí en lugar de 10. Además de soportar rendimiento más eficiente y aumentar el throughput, el modelado 3-D efectivamente agranda la huella del patio de almacenamiento, permitiendo a las empresas llevar inventario adicional sin expandir instalaciones.

La ciencia de la gestión de pilas de almacenamiento continúa evolucionando. Pero incluso una pila bien apilada presenta desafíos para productores de commodities, que deben constantemente sopesar calidad contra rendimiento para cumplir requisitos de contrato.

Sin visibilidad en tiempo real en la pila de almacenamiento, los productores corren riesgo de entregar menos de lo contratado y desencadenar penalizaciones. Para evitar esas penalizaciones, muchos productores errúan del lado de sobre-entregar, a menudo excediendo parámetros de calidad en hasta un 2%.

Hoy, el modelado 3-D permite a las organizaciones gestionar sus pilas de almacenamiento más precisamente, escaneando materiales a medida que fluyen hacia la pila, luego modelando esos datos y entregando un gemelo digital de la pila a los operadores. Los modelos pueden calcular problemas de calidad en tiempo real a medida que las mercancías son apiladas, recuperadas, mezcladas y entregadas a compradores. En otras palabras, a medida que las pilas se apilan desde múltiples fuentes, a medida que esas capas son recuperadas por varios medios y mezcladas para entrega, los operadores de pilas tienen una comprensión precisa — e incluso predictiva — de la calidad de la pila desde la recepción hasta la entrega.

Tales insights tienen múltiples aplicaciones. En lugar de confiar en una secuencia pre-programada de eventos para automatizar procesos, los operadores pueden aplicar técnicas de control únicas, ejecutando varios trabajos en una cinta transportadora y ajustándolos dinámicamente sobre la marcha. Ya no deben correr la cinta por un período fijo, limpiarla, y comenzar de nuevo.

Simulación predictiva: Machine Learning para nuevas preguntas

La simulación predictiva usa machine learning para hacer y responder nuevas preguntas sobre gestión de pilas de almacenamiento: ¿Cuántas pilas son óptimas para un patio de almacenamiento o terminal a granel dado? ¿Qué elementos se combinan mejor para entregar más valor a un cliente? ¿Qué tipos de materiales deben mantenerse separados? ¿Es más óptimo mezclar mientras se apila, o mezclar a bordo de un buque? ¿Qué significaría seguir el ejemplo de marcas de consumo, y entregar más silos "personalizados" o a medida?

Responder esas preguntas requerirá acceso a cantidades significativas de datos de fuentes dispares. Cada vez más, las empresas que quieren diferenciarse necesitarán confiar en una red conectada de proveedores, vendedores, compradores y comerciantes, no simplemente para optimizar operaciones, sino para reimaginar cómo los mercados de commodities continuarán prosperando.

Las disrupciones impulsadas por la pandemia han expuesto la necesidad de que los gerentes de commodities dominen procesos de negocio a través de sus cadenas de suministro. Al mismo tiempo, deben desarrollar una comprensión más profunda de los activos — personas, procesos y tecnologías — que mueven commodities a través de esa cadena. La pandemia nos ayudó a entender la importancia crítica de la gestión just-in-time, especialmente en los puntos más vulnerables de la cadena de suministro.

Manav Garg es fundador y CEO de Eka Software Solutions.