Inmersos en el camino hacia la industria 4.0 y la logística 4.0, y tras el impacto sufrido con la crisis del COVID, nadie duda ya de la necesidad de la transformación digital de las empresas.
La digitalización nos permite disponer de una gran cantidad de datos en tiempo real, y no tener que esperar costosos informes que, a menudo, cuando llegan están ya desactualizados y es demasiado tarde para la toma de decisiones. Y nos permite, a su vez, convertir una gran cantidad de datos en información, y hacerlo de una manera rápida. Representa la inmediatez de la información.
Pero no solo eso, la digitalización nos abre las puertas hacia la automatización de procesos basados en la información, como son los procesos de gestión de la cadena de suministro, que se basan en datos y ofrecen como resultado datos y decisiones. Como una simple calculadora, que necesita los datos que debe sumar para poder calcular el resultado.
La digitalización y la automatización son, sin lugar a dudas, un medio para ganar rapidez (las máquinas son más rápidas que los humanos), estandarizar operaciones (la automatización representa que las operaciones se realicen siempre de la misma forma), y reducir errores (las máquinas no se cansan ni se distraen).
Sin embargo, la automatización no siempre es sinónimo de eficiencia, a pesar de que por todos esos motivos tendemos a pensar lo contrario. Pero, tal y como reza la frase atribuida a Bill Gates: “La primera regla de cualquier tecnología que se utiliza en una empresa es que la automatización aplicada a una operación eficiente magnificará la eficiencia. La segunda, es que la automatización aplicada a una operación ineficiente, magnificará la ineficiencia”. Es decir, si programamos las máquinas para realizar rápida y efectivamente un proceso ineficiente, estaremos garantizando que no vamos a desviarnos ni un ápice de la ineficiencia.
En busca de las operaciones eficientes
La clave es, pues, diseñar operaciones eficientes antes de aplicar tecnología de automatización. Sin embargo, no es tan fácil, pues el diseño de operaciones en el contexto de la cadena de suministro y la logística es una disciplina tremendamente compleja. Y los seres humanos, cuando nos enfrentamos a problemas demasiado complejos, los dividimos en problemas más pequeños, que sí somos capaces de resolver, aunque perdamos eficiencia.
Por ejemplo, en el caso de la logística y la distribución de la última milla, solemos dividir el problema de repartir a un número muy elevado de entregas o recogidas, en tantos grupos como vehículos dispongamos. La estrategia más común es agrupar puntos próximos entre sí y asignar cada grupo a un vehículo. Y, además, para hacerlo, normalmente seguimos reglas fijas, como la asignación a cada vehículo de un grupo fijo de códigos postales próximos.
De esta manera, hemos conseguido dividir el problema “grande” que no somos capaces de resolver, en varios problemas más pequeños, uno para cada vehículo, que sí podemos abordar. Una vez tenemos un número pequeño de entregas asignados a cada vehículo, ya somos capaces de comprobar si cabe la carga, si nos da tiempo a realizar las entregas en el día …. y podemos ordenar las entregas en base a nuestra experiencia, o delegamos la ordenación en el conductor. Y en el caso de tener un problema con alguna entrega (por tiempo o capacidad), la tratamos como un problema más pequeño aún, que resolvemos llevándolo a una ruta más lejana que tenga holgura, contratando más vehículos o retrasando el envío a otro día. Hemos divido el problema en varios más pequeños que sí somos capaces de resolver.
Sin embargo, si el reparto fuera automático y lo hicieran robots o vehículos autónomos, no podríamos decir que las operaciones son eficientes ya que, con toda seguridad, el diseño de las rutas no lo es. No estamos realizando las entregas en el menor tiempo posible, con los menores costes o emisiones posibles, ni realizando los recorridos más eficientes.
La enorme combinatoria de cada día, con destinos y cargas cambiantes, con restricciones horarias y de accesibilidad, con costes por vehículos variables, y un largo etcétera, supone que la agrupación y asignación que un día puede ser razonablemente buena, otro día puede ser pésima. Resolvemos el problema, realizamos las entregas, pero estamos muy lejos del óptimo y por tanto de la eficiencia.
Al dividir el problema estamos perdiendo oportunidades de optimización porque la división impide conseguir asignaciones que optimicen el objetivo global.
Toma de decisiones
En este escenario, aparecen nuevas herramientas como plataformas que aúnan los conceptos de tecnología y logística para abordar los desafíos a los que se enfrenta la industria y la logística. A través de soluciones tecnológicas disruptivas e innovadoras se ayuda a las empresas a ser más competitivas y alcanzar sus objetivos de negocio. El desarrollo y aplicación de técnicas de optimización inteligentes capaces de analizar y procesar una inmensa cantidad de variables y datos, nos permiten conseguir soluciones optimizadas a problemas complejos y en tiempos mínimos. De hecho, en ITI (centro tecnológico especializado en TIC) hemos comprobado que aplicando algoritmos de optimización inteligentes se pueden conseguir mejoras muy importantes en las rutas, reduciendo tiempos, consumos y equilibrando las jornadas.
Tenemos numerosos ejemplos que nos muestran cómo, al resolver un problema de rutas con sistemas de optimización inteligentes, se puede conseguir hasta un 20% de reducción de costes frente a la organización tradicional. En este tipo de problemas cuanto mayor es el nivel de complejidad, mayores son las oportunidades de mejora, y la realidad logística es más mucho complicada de lo que las personas podemos abarcar, por lo que las oportunidades de mejora son enormes.
Pero, además, debemos destacar que los procesos de planificación son en sí mismos procesos de toma de decisiones, donde la información más relevante es la que todavía no se ha producido, ya que decidimos como vamos a ejecutar las operaciones y sin embargo no tenemos información del momento en el que se van a producir.
¿Cómo decidir entonces sobre la ordenación de las entregas sin disponer de información fiable sobre el impacto de hacerlo de una u otra forma? Contar con información relativa a los tiempos y horarios de llegada a cada destino o lo que representa en términos de nivel de servicio y costes incluir un nuevo destino o aplazar una entrega, supone, no solo tener control en la toma de decisiones, sino también la posibilidad de medir las desviaciones que se producen en la ejecución de los planes, y establecer las acciones de mejora que nos permitan aumentar aún más la eficiencia. Representa el control en la toma de decisiones.
La crisis ha evidenciado la criticidad del control y la flexibilidad de la cadena de suministro. No valen reglas fijas. Por ello, urge la activación de las soluciones de optimización orientadas a la optimización de rutas de transporte o a la previsión y a la planificación optimizada del inventario, el aprovisionamiento y la producción en la industria, factores que han sido clave en los últimos meses donde la pandemia ha puesto a prueba la cadena de suministro y la logística con retos constantes.
En este tiempo, hemos visto cómo las compañías que tenían implantados sistemas potentes de gestión de la cadena de suministro y la logística, con capacidad de anticipación y adaptación optimizada al cambio, han tenido una mejor respuesta durante la crisis. Así que el objetivo de estas plataformas es ayudar a las empresas a responder de forma ágil, eficiente, rápida y competitiva en entornos dinámicos y complejos.
La aplicación de esta tecnología consigue tanto la reducción de los tiempos, como la disminución de los costes de las operaciones en los que incurren las organizaciones. Pero, además, conlleva una disminución del consumo de recursos (energía, vehículos, maquinaria). Una reducción que contribuye a la creación de una industria sostenible, y en la promoción de un entorno productivo cada vez más respetuoso con el medio ambiente.
El desarrollo y aplicación de técnicas de optimización inteligentes capaces de analizar y procesar una inmensa cantidad de variables y datos, nos permiten conseguir solucionesoptimizadas a problemas complejos y en tiempos mínimos.
La clave es, pues, diseñar operaciones eficientes antes de aplicar tecnología de automatización. Sin embargo, no es tan fácil, pues el diseño de operaciones en el contexto de la cadena de suministro y la logística es una disciplina tremendamente compleja
Adela RuizAdela Ruiz es ingeniera en Informática por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad Politécnica de Valencia (primera promoción), DEA (Diploma de Estudios Avanzados) en Integración de las Tecnologías de la Información en las Organizaciones por la Universidad Politécnica de Valencia. Certificada como Project Manager Professional por Project Management Institute. Scrum Manager e ITIL v3 por EXIN.Empezó su carrera profesional en la fábrica de IBM en Valencia como analista consultor en el área de Materials Management, donde durante 14 años (primero como IBM y después como Manufacturers’ Services Ltd.) ocupó diferentes puestos y participó en numerosos proyectos nacionales e internacionales. Posteriormente trabajó como consultora en AIDIMA y en Saez Merino y, más tarde, fue gerente de Desarrollo de Operaciones, Calidad, y Tecnología y Sistemas de Call Centers en ONO. También ha desarrollado actividad docente como profesora asociada en la UPV y Estema. Actualmente es directora del departamento de Sistemas de Optimización Inteligentes de ITI, centro tecnológico especializado en TIC.