Cadena de Suministro, Información & Tecnología

Digital Twin: Beneficios de la simulación en la Supply Chain

simulacion

El 2020 ha representado para muchas cadenas de suministro de empresas del mundo entero un punto de inflexión en sus modelos de operación. Si bien es cierto que nadie se esperaba un escenario como el que vivimos actualmente, solo aquellas organizaciones que reaccionaron a tiempo y se adaptaron rápidamente al entorno y a sus condiciones lograron sacar adelante sus operaciones.

Evidentemente, el camino no fue fácil, se tuvieron que idear planes durante la marcha, sin tener la posibilidad de probar previamente dichas estrategias y analizar los resultados antes de ponerlos en marcha. Lo que supuso, en muchos casos, grandes pérdidas económicas.

Sin embargo, algunas empresas decidieron invertir en modelos de simulación que permitieran testear distintos escenarios. De esta manera, es posible definir planes de acción y realizar un proceso de toma de decisión eficiente.

Simulación y análisis de resultados

En cuestión de semanas, las cadenas de suministro fueron rediseñadas para hacer frente a la situación que estaban viviendo. La posibilidad de replicar el modelo actual (Digital Twin) y modificar restricciones de operación, variar el flujo de mercancía y proveedores, permitió a las organizaciones tomar las decisiones adecuadas en el momento correcto. Además, ayudó a la creación de planes de acción para posibles escenarios.

El análisis de riesgos en la cadena de suministros pocas veces es cuantificado de manera adecuada, ya que muchas veces no es posible realizar dicha tarea con las herramientas cotidianas. Sin embargo, soluciones como el Digital Twin permiten analizar dichos riesgos e identificar y valorar las posibles soluciones para mitigar o minimizar el impacto económico y operativo en el negocio.

 

¿Qué es un Digital Twin?

Un Digital Twin (o también llamado Gemelo digital, en español) es una réplica virtual del modelo actual, de manera que se puedan realizar simulaciones de distintos escenarios con el fin de analizar cómo sería su comportamiento real.

Esto permite, no solo, analizar la eficiencia del modelo o de un componente en los distintos escenarios, sino, identificar posibles riesgos o problemas en el modelo para intentar eliminarlos. De esta manera se busca siempre una mejora continua de los procesos.

Para que el modelo virtual replique la realidad es fundamental contar con todos los datos reales necesarios, es decir: flujos de movimientos, restricciones, condiciones de operación, etc.

Una vez obtenidos todos los datos reales, es necesario procesarlos de manera que puedan estar organizados para su uso posterior. Si los datos son a tiempo real, es necesario utilizar herramientas como Inteligencia Artificial o Machine Learning, entre otras, para poder extraer y organizar la información, de modo que se pueda hacer de manera automática y eficiente.

Finalmente, los datos procesados se utilizarán para replicar digitalmente el modelo actual y analizar los posibles outputs de los distintos escenarios de simulación.

¿Cuáles son los casos de uso y beneficios en la Supply Chain?

Los casos de uso en la cadena de suministro son varios, entre los que podemos destacar los siguientes:

  • Evaluación y selección de proveedores
  • Selección de centros de gravedad para plantas y centros de distribución
  • Reestructuración y optimización de cadenas de distribución
  • Optimización de los costes de transporte
  • Optimización de rutas de transporte
  • Optimización de procesos dentro de la planta y almacén
  • Impactos en el inventario y en los costes de producción y transporte por variaciones en la demanda
  • Cálculo de recursos (FTE, MHE) en función de los cambios en la demanda.
  • Análisis de rentabilidad de clientes y productos, estableciendo una segmentación del mercado.
  • Estimación del stock optimo por site y producto
  • Análisis de riesgos operacionales y disruptivos para crear planes de acción que minimicen el impacto en la cadena de suministro.

El beneficio principal de este tipo de herramientas es, principalmente, la posibilidad que nos brinda de probar los distintos escenarios, modificando las variables que necesitemos, de manera que se pueda tomar la mejor decisión.

De esta forma, y trabajando con datos reales, las empresas pueden contar con cadenas de abastecimientos resilientes. Lo que les brinda una ventaja competitiva muy importante, ya que les permite estar siempre en una mejora continua de sus procesos para reducir sus costes, a la vez que incrementan su nivel de servicio y minimizan el riesgo.

Carlos Torres Capucho
Ingeniero Industrial con Master en Supply chain Management & Logistics con más de 5 años de experiencia en consultoría supply chain y logística.

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