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Un caso de aplicación de previsión multivariante con Kajal Forecasting

La empresa objeto del análisis se dedica a la fabricación y la comercialización de sistemas de medida y accesorios para agua, gas y electricidad, abasteciendo a más de 100 países repartidos por todo el mundo.

Debido a la demanda de surtidos cada vez mayores, la empresa se está desplazando desde mercados estables a mercados con productos mucho más diversificados, con una vida de los productos más corta. Esto hace que los históricos de demanda de los productos sean limitados y esto constituya un inconveniente a la hora de estimar la demanda.

Por otro lado, la empresa cuenta con información comercial futura de los productos en los distintos mercados en los que opera, de manera que es posible extraer más información de los datos del plan comercial que del propio histórico de venta.

El anteproyecto desarrollado en colaboración con ITAINNOVA persigue analizar la viabilidad de la previsión de los productos de la empresa incorporando en los modelos de previsión nuevas variables asociadas a la información comercial disponible.

Solución de ITAINNOVA: Previsión multivariante a través de Kajal

Kajal Forecasting  permite estimar la demanda futura de forma desatendida para miles de series a partir del modelado estadístico del histórico de demanda y de variables auxiliares que permiten mejorar la precisión del pronóstico.  Con este fin, se aplican un conjunto de técnicas avanzadas de modelado estadístico y de machine learning que se complementan con funcionalidades de análisis de precisión de la previsión, análisis de rolling forecasting y procesos de previsión colaborativa.

AnalisisPrecision

Figura 1. Gráficos de análisis de precisión de Kajal Forecasting

Los modelos multivariantes de Kajal Forecasting permiten incorporar en los modelos de previsión información adicional a la incluida en el histórico de venta y que permite mejorar la estimación futura de la demanda. Esta información, procedente de fuentes de datos de la empresa y de otros agentes de la cadena de suministro, resulta especialmente valiosa en el caso de históricos de demanda limitados, donde los datos existentes no permiten modelar de forma adecuada el comportamiento de la demanda.

Resultados obtenidos

Los modelos de previsión multivariante de Kajal Forecasting han permitido obtener una estimación de la demanda mensual futura de productos con histórico inferior a un año. Para ello, se ha utilizado como fuente de datos el plan comercial de los distintos productos.

Los resultados muestran cómo existen tres patrones de estimación diferenciados. En un primer caso, los productos dan mayor peso al efecto de la variable auxiliar, el plan comercial, y la estimación es corregida levemente por la tendencia histórica. En el segundo caso, el peso del histórico de demanda es mayor que el de la variable auxiliar, que los modelos detectan como poco significativa. En el tercer caso, las estimaciones basadas en métodos multivariantes consideran ambos efectos, tanto el de la variable auxiliar, como el de la tendencia histórica.

 GraficoC_PrimeroGraficoH_SegundoGraficoJ_Tercero Figura 2.  Ejemplo de productos con distintos patrones de estimación

Cada vez existe un volumen mayor de información disponible (indicadores macroecónomicos, indicadores de actividad por sector, indicadores de evolución de los mercados, etc.) susceptible de ser utilizada en los modelos de estimación. Desde ITAINNOVA, seguimos avanzando en la exploración de nuevas fuentes de datos con el fin de mejorar la estimación del comportamiento futuro de la demanda.

 

Trabajo realizado por  Lorena Polo y David Ciprés, del Grupo de Logística de ITAINNOVA.

 

 

Acerca de lpolo

Lorena Polo es Ingeniera Industrial (Universidad de Zaragoza), y Master en Supply Chain and Technology por la Universidad Ramón LLull. Está trabajando en su tesis doctoral en modelos de aprovisionamiento con consideraciones de prevision de la demanda y de colaboración en la cadena de suministro. Tiene el Diploma de Estudios Avanzados por la Universidad de Zaragoza y es candidato a doctorado. Sus áreas principales de investigación son la planificación de procesos logísticos mediante técnicas modelización y optimización de los procesos, gestión de la cadena de suministro, gestión de las operaciones y previsión de la demanda. Lorena ha participado en varios proyectos de I + D nacionales y europeos de logística a lo largo de su carrera desde el año 2000, principalmente en los sectores de la automoción y distribución y retail. Ha realizado diversos artículos en revistas indexadas y presentaciones en congresos nacionales e internacionales.

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La importancia de la Supply Chain en la Industria 4.0

El concepto Industria 4.0, se introdujo en Alemania con el objetivo de diferenciar y potenciar su industria como motor de Europa frente a los nuevos mercados. Es con la denominada Industria 4.0 cuando se conecta definitivamente toda la industria entre sí, y se aborda un proceso profundo de transformación digital de las empresas en sus procesos de producción añadiendo inteligencia en la toma de decisiones gracias al análisis de BigData.

Todas las tecnologías enmarcadas bajo Industria 4.0 como robots autónomos, realidad aumentada, big data analytics, simulación,…. son tecnologías que ya se conocen, son tecnologías que ya existen hoy en día pero que al utilizarlas de forma combinada se produce un cambio en el modo de diseñar, producir, organizar e interactuar entre las empresas y también un cambio en los puestos de trabajo de la industria.

En ITAINNOVA tenemos una apuesta por la Industria 4.0. Tenemos experiencia en muchas de estas tecnologías, en algunos casos estamos hablando de más de 10 años. Nuestra apuesta actual es integrar bajo un mismo paraguas soluciones de simulación, control, electrónica, robótica, multimedia, logística o TICs.

ITAINNOVA_I40_FactoriesOfFuture

En la imagen anterior se enmarcan las tecnologías I4.0 dentro nuestra fábrica, la fábrica del futuro. Gracias a la tecnología podremos analizar todos los materiales que llegan de los proveedores, podremos utilizar fabricación aditiva para unos nuevos, simularemos desde el comportamiento del material, el comportamiento de las células de control hasta todo el proceso de recepción, producción, almacenamiento, preparación,  envío y analizaremos todos los datos para extraer reglas de gestión que hagan nuestro proceso sea cada vez más eficiente y más respetuoso con el medio ambiente. Con tecnologías como la robótica colaborativa o la realidad aumentada facilitaremos el trabajo al operario convirtiendo la fábrica  en un espacio de trabajo más humano.

Se puede crear una cadena de suministro inteligente si a su vez tratamos todos los datos recibidos de dentro y fuera de la fábrica. Debemos aprovechar la transformación digital para incorporar en las decisiones toda la información de proveedores, del transporte y sobre todo del usuario final, de ahí la importancia no solo de mejorar dentro de la fábrica sino que considerar la industria en toda su cadena. Destacamos la importancia del eCommerce donde el mundo logístico y el mundo digital se deben fundir para entregar al cliente los productos que selecciona desde su móvil, tablet o PC en el punto de entrega acordado puntuales y manteniendo al cliente informado en todo momento.

La Industria 4.0 en sí, pone al usuario final en el centro del proceso, es decir, está enfocada al cliente y debe responder a los intereses individuales de forma rápida y efectiva. Por eso es necesario que las cadenas de suministro de la Industria 4.0 aseguren flexibilidad en los procesos, optimización en los procesos de decisión para poder satisfacer la variabilidad de la demanda y  en definitiva adaptar la supply chain a la digitalización ya existente e inherente a las personas.

Acerca de pfernandez

Pilar Fernández de Alarcón es Ingeniero de Telecomunicaciones por el Centro Politécnico Superior de la universidad de Zaragoza. En 2003 se incorporó a ITAINNOVA en la división de comunicaciones en el parque tecnológico de Walqa y desde entonces ha desarrollado distintas actividades de investigación y desarrollo, gestión y marketing. Las principales líneas tecnológicas en las que ha trabajado se enmarcan bajo el uso de las tecnologías de la información y comunicaciones para la resolución de problemas de producción, transporte y logística, participando a su vez en programas de I+D a nivel nacional y europeo. Forma parte del Centro Nacional de Conocimiento de ITAINNOVA en la aplicación de las TICs a la resolución de problemas en el ámbito de la logística (reconocido por el Ministerio de Industria) que a su vez gestiona el Centro Demostrador nacional TIC para el sector Logístico. Actualmente es consultor de innovación de la unidad de marketing y desarrollo de negocio de ITAINNOVA coordinando actividades del sector logístico.

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NOVALOG: Un enfoque diferente para innovar en logística

La innovación en logística es uno de los hilos conductores de este blog, son muchas las entradas que hacen referencia no sólo a la necesidad de innovar en este ámbito sino también a la dificultad de hacerlo por diferentes motivos.

Desde ITAINNOVA, con el objetivo de fomentar y facilitar la innovación y vencer las barreras que puedan existir, hemos desarrollado la metodología NOVALOG que tiene como objetivo transformar a las empresas en organizaciones más sensibles y orientadas a los clientes, más capaces de innovar y en las que los procesos y actividades logísticas marquen la diferencia y representen una ventaja competitiva.

NOVALOG permite realizar asesorías a empresas en materia TIC4LOG de una forma innovadora. En sólo unas horas, se obtiene un surtido de ideas innovadoras, oportunidades y estrategia para nuevos procesos, productos o servicios logísticos y soluciones TI, alineadas con tendencias de mercado y necesidades de las propias empresas y de sus clientes. NOVALOG representa un nuevo enfoque para generar innovación e ideas concretas que faciliten la generación de nuevas propuestas de valor en las empresas.
ITAINNOVA_metodologia_innovacion_logistica_NOVALOGEn diciembre desde ITAINNOVA organizaremos una jornada de presentación de la metodología, explicaremos las condiciones de participación en el programa que vamos a poner en marcha y trataremos de resolver todas las cuestiones que puedan surgir. ¡Permaneced atentos!

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Reinventado el layout

En muchas ocasiones, para mejorar la competitividad y crecer, no sólo basta con mejorar los procesos sino que también deben renovarse los equipamientos productivos existentes o adquirir otros nuevos.

Esta necesidad también puede proceder de los cambios de modelo, muy habituales, entre otros, en los sectores de automoción o gama blanca, ya que exigen “restyling” de productos ya existentes en el mercado o la fabricación de otros totalmente nuevos que requieren sistemas de producción diferentes.

La incorporación de nuevas máquinas supone la revisión de los layout de fabricación. Ello implica conocer exactamente el espacio disponible, los elementos que van a formar parte del mismo (productivos, almacenamiento, manutención, recambios, etc.) y otros requerimientos: accesibilidad, pasillos, etc.

Con toda esta información, el diseñador del nuevo layout debe definir un flujo de materiales lo más lineal posible de forma que la disposición física genere la máxima productividad y eficiencia en los procesos. Entre los objetivos que debe cumplir la nueva configuración de la planta se pueden destacar los siguientes:

Planta de la empresa (layout a mejorar)

  • Integrar todos los factores que afectan a la distribución del producto en la planta.

  • Mover material según distancias mínimas.

  • Optimizar la circulación del trabajo a través de la planta.

  • Utilizar de manera “efectiva” todo el espacio disponible.

  • Minimizar el esfuerzo en la ejecución de las tareas.

  • Cumplir las normativas de prevención y seguridad.

  • Tener flexibilidad para facilitar reajustes o ampliaciones.

  • Minimizar las esperas o tiempos muertos.

Antes de plantear posibles alternativas de layout es importante considerar el enfoque del mismo: orientado a procesos o a producto. El diseño de alternativas en un enfoque equivocado genera configuraciones de layout que no son productivas y con elevados costes de reconfiguración.

En ITAINNOVA hemos acompañado a una empresa proveedora de cintas de sierras de corte a diseñar un nuevo layout de su planta debido a la adquisición de nuevas máquinas de corte y soldadura.

Dentro del alcance del nuevo diseño se han incluido los puestos de trabajo, los almacenes (materia prima, semielaborados y producto terminado), elementos de transporte interno estáticos y dinámicos, pasillos y otros espacios de accesibilidad así como las zonas de carga y descarga.

También se han identificado y propuesto mejoras adicionales en los diferentes procesos tanto a nivel de operativa como de elementos de movimiento y almacenamiento de materiales.

Además del propio “know-how” del equipo de trabajo de ITAINNOVA y de las aportaciones, valoraciones y propuestas del personal de Producción de la empresa, se han utilizado algunos aspectos de la metodología SLP (Systematic Layout Planning) creada por Muther.

Tras una etapa de captación de información de detalle tanto cualitativa como cuantitativa: mapa de procesos, layout actual, formatos de movimiento de materiales, recursos (máquinas productivas, equipos de trabajo, medios de almacenamiento, medios de movimiento de materiales, etc.) o volúmenes de producción, se llegó a la fase de análisis de la situación actual en la que se analizó toda la información recopilada y se detectaron las áreas de oportunidad a tener en cuenta para el diseño.

Una de las conclusiones de este análisis fue que, por las características del tipo de producto fabricado en la empresa, su volumen y mix de producción, su tipo de demanda y su secuencia de fabricación, todos los diseños del layout debían ir enfocados a una orientación a procesos y no a producto.

En concreto, se observó que el enfoque de las soluciones aportadas debía responder a un layout orientado a procesos y fabricación por lotes bajo pedido, minimizando el stock de producto en curso ocupando superficie en planta.

A continuación, tras el análisis de la información, se procedió al desarrollo de propuestas de diferentes diseños de layout. Para ello se contó con las aportaciones del equipo del proyecto utilizando un proceso de mejora iterativo: se partió de unas ideas iniciales y se fueron mejorando hasta llegar a una solución final que se consideró que era la mejor y cumplía los objetivos marcados en el proyecto.

Para ello se utilizaron herramientas como plantillas físicas a escala del layout de la planta que permitían visualizar fácilmente las ventajas e inconvenientes de cada diseño y otras más estándar: matrices origen-destino, flujogramas o diagramas relacionales de actividad y espacios.

También es posible utilizar algoritmos numéricos (CRAFT, CORELAP, ALDEP) o la simulación de procesos con software comercial para comparar diferentes diseños en varios escenarios o para validar diseños ya realizados. En este proyecto se utilizó la experiencia y el know-how de todos los miembros del equipo de proyecto como sistema de validación.

El layout que se identificó como mejor opción estaba basado, entre otras mejoras, en la agrupación de las máquinas por proceso, la definición de un flujo en “O” (planta con una misma entrada/salida) según flujo lógico de materiales y secuencia de producción, la centralización de todas las tareas de gestión de materiales en un operario especializado y con los medios técnicos adecuados, la eliminación de producto en curso en planta mediante un proceso de picking previo, la agrupación de máquinas de atención intermitente para facilitar su control y la centralización de almacenes según proximidad a puntos de uso.

También se propusieron mejoras en el ámbito de los sistemas de almacenamiento (ejemplo: estanterías adecuadas para ubicar cintas de sierra en proceso), elementos de manipulación (grúas tipo KBK o transpaletas eléctricas)  y contenedores/soportes de movimiento interno de material en planta (colgadores de cintas de sierra).

Finalmente también se definieron pautas de gestión de la producción y de stocks más visual (kanban de producción y de movimiento de materiales, lotes óptimos, etc.) alineados con una estrategia de reducción de lotes de producción según demandan cada vez más sus clientes.

En resumen, en ITAINNOVA se ha ayudado a la empresa a definir un nuevo layout y se han aportado una serie de mejoras técnicas que le permitirán crecer y ganar competitividad en un mercado cada vez más exigente y globalizado.

Acerca de Luis Martínez Abad

Ingeniero Industrial por la Universidad de Zaragoza, Máster en Ingeniería y Gestión Medioambiental por la Cámara de Comercio de Navarra y certificado CPIM (Certified in Production and Inventory Management) por APICS. Ha trabajado en ACCENTURE en su división de procesos como desarrollador de proyectos de optimización de la cadena de suministros: Diseño y desarrollo de un módulo software para el seguimiento de marcas controladas, Proyecto de Optimización de Surtido y creación y seguimiento de un módulo de recepción y pedido automáticos. A partir del año 2000, se incorpora al operador logístico FCC Logística donde participa en proyectos de optimización de la gestión de almacenes, diagnósticos de procesos logísticos, formación logística y apoyo en la implantación de nuevos servicios a clientes del sector de automoción e industrial en general. En 2008, se incorpora a ITAINNOVA realizando proyectos en diferentes áreas de actividad relacionadas con las TICS aplicadas a la logística: simulación de procesos, previsión de la demanda y diagnóstico y análisis de procesos logísticos.

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El Centro Demostrador de Logística, escenario de un experimento de ciencia ciudadana

El último eslabón de la cadena de suministro es el cliente final. Es éste, con su comportamiento, el que determina cómo gestionar todos los eslabones anteriores. En el caso del sector de alimentación, el cliente final es el consumidor que va a comprar a la tienda, supermercado, etc. Por ello es muy importante saber qué factores influyen en el hecho de que un consumidor seleccione un producto y no otro similar. Algunos de estos factores son:

  • Etiquetado del producto.
  • Información nutricional.
  • Situación en el lineal.

En este ámbito, en junio de 2015 el Centro Demostrador de Logística ha servido de escenario para un experimento de ciencia ciudadana, que ha contado con 200 voluntarios y en el que se ha analizado el comportamiento del consumidor ante el etiquetado de los alimentos.

Esta iniciativa ha sido llevada a cabo por el Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragón (CITA), del Gobierno de Aragón, y la Fundación Ibercivis.

Este estudio sociológico para estudiar la influencia del etiquetado de los alimentos en el comportamiento del consumidor forma parte de las investigaciones que desarrolla el CITA dentro del proyecto europeo CLYMBOL sobre nutrición, financiado por la Comisión Europea, cuyo período de ejecución está comprendido entre 2012-2016 y cuyo objetivo es comprender mejor los efectos de las declaraciones y de los símbolos que se encuentran en las etiquetas de los alimentos y cómo afectan al comportamiento de compra y consumo.

Se trata del tercer experimento de ciencia ciudadana en el que colaboran el CITA y la Fundación Ibercivis, en el que se han recogido 200 respuestas con las que será posible analizar cómo influyen diferentes factores en la decisión final del consumidor en el supermercado.

La Fundación Ibercivis ha sido la encargada de la gestión de los voluntarios participantes además de proporcionarles los resultados que se obtengan del proyecto, contribuyendo así a su misión de acercar la ciencia a la ciudadanía a la vez que presta apoyo a investigaciones de interés público.

El Instituto Tecnológico de Aragón, ITAINNOVA, ha colaborado con la aportación del Centro Demostrador de Logística que, al tener una zona destinada al punto de venta, ha permitido recrear la experiencia de comprar en un supermercado.
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