Technologix

Technologix es una empresa que desde su inicio, hace 15 años más o menos, se especializa en desarrollar sistemas de optimización, planeación, programación, para una variedad de industrias de distintas zonas geográficas.

La empresa nació en Canadá. Hace poco más de diez años comenzamos a trabajar en México, donde hemos hecho proyectos muy interesantes. Y actualmente seguimos en Estados Unidos, Canadá y México. Estamos empezando, también, a hacer trabajos interesantes en el Sudamérica, especialmente en Chile. Las oficinas de desarrollo de nuestro sistema, de nuestras nuevas aplicaciones, por otra parte, están en Buenos Aires. Todo lo que es el desarrollo de la caparazón de nuestras interfaces y demás, la base técnica, tecnológica y de desarrollo, está aquí.

Sistemas de planeación

Son herramientas que toman provecho del auge de los sistemas ERP, de la disponibilidad de información, de la estandarización de información de datos. Dependiendo del tema, la herramienta sugiere o recomienda como resolver esa parte de la operación de la forma más eficiente. Puede recomendar un plan de producción-distribución, puede optimizar el despacho diario de camiones, puede analizar y sugerir re-configuraciones de la red. Dependiendo del tema también, ya que no es una sola herramienta, se integran algoritmos y se aplican diferentes métodos cuantitativos. Se supone que estas herramientas apoyan la mejora en la toma de decisiones de la empresa. Se compara, en el arranque de una herramienta de este tipo, con el caso base, con lo que la operación está haciendo en el día de hoy. Por ejemplo, si implementamos un sistema de planeación táctica estratégica para una red nacional, al arrancar el proyecto, alimentamos el sistema con los datos completos del 2006, por ejemplo, y se compara la performance con las recomendaciones del sistema a nivel costos y flujos con lo que en realidad se efectuó o se llevó a la práctica en ese periodo. En términos del impacto se leen una variedad de números, que realmente van a depender de qué tan bien o qué tan mal la empresa esté llevando a cabo la operación y programando y optimizando en el día de hoy. Se habla de 3%, 5%, 10%. Es difícil dar un estándar. Y muchas veces la gerencia presenta el tema cuando quiere justificar el proyecto: “¿Y cuanto nos vamos a ahorrar?” La respuesta nuestra es, normalmente, que no vamos a comprometernos a un porcentaje, a un valor. Lo que sí invariablemente respondemos es que el proyecto se va a pagar en semanas, no sabemos si en una, dos semanas, pero que el payback, el retorno del proyecto, se va a medir en días o semanas y no en meses o en años. A diferencia de proyectos de informática que son muchos más complejos, mucho más largos, y mucho más costosos.

Desafíos en la aplicación de la herramienta

En este tipo de proyectos el tema es: sentarnos con el cliente, absorber el problema operativo logístico y, con más arte que ciencia (una suerte de ambos) traducir ese problema a una herramienta que pueda aportarles el beneficio de poder sugerir formas de operar. Tenemos en la empresa la  parte de desarrollo de sistemas, que es puramente de desarrollo de sistemas. Es una parte importante, porque si el sistema no funciona la herramienta no anda. Pero la clave es entender cuál es el problema; filtrar lo que puede ser parte del problema pero que no es lo crítico; atacar eso crítico y atacarlo con una lógica, con algoritmos, con métodos que le van a aportar a ellos, sin complicar demasiado la vida del usuario, desarrollar esos planes en forma más eficiente. En inglés hay un dicho que se usa mucho en nuestro área de desarrollo de modelos que en español dice: “Un gerente va a preferir vivir con un problema que no va a resolver, a implementar una solución que no entiende”. Ese es el desafío, desarrollar algo para que conceptualmente se entienda qué es lo que está haciendo.

Los métodos cuantitativos no los inventamos nosotros, los métodos que aplicamos probablemente nacieron treinta o cuarenta años atrás, antes de las computadoras, lo que hoy nos favorece es que los podemos usar con la potencia increíble que nos dan las PC´s. El valor agregado nuestro no es elaborar un algoritmo nuevo sino entender qué necesita el cliente, qué método, qué algoritmo, y en qué formato, para resolver el problema.

Es interesante porque hablamos de algoritmos genéticos, programación lineal, si se toma el ciento por ciento de esfuerzo de un proyecto, la programación del algoritmo es un 5%. Los dolores de cabeza, los desafíos están, primeramente, en los datos, no es que no haya datos, siempre hay datos, pero los datos no están necesariamente en el formato, en la calidad o en la pureza que se necesitan para poder impulsarlos. Especialmente cuando estás hablando de un sistema operativo detallado que se corre todos los días.

Ese es el primer desafío, el segundo gran desafío que invariablemente aparece, porque hay un problema, porque hay alguien que lo está haciendo hoy, es que ese alguien se siente invadido, y es entendible, es una resistencia al cambio. Lo que se le está dando a esta persona es una cajita negra donde se ingresan datos y se aprieta un botón para recibir una sugerencia. Y sí, se puede modificar como usuario, pero es una cajita negra que te está recomendando algo que antes hacías en Excel.

Toma tiempo, mucha paciencia, hacerle entender a la persona que va a usar la herramienta que no se lo está reemplazando, sino que se lo está apoyando a crecer en lo que hace. Que se está agilizando toda la parte transaccional, de cálculo de datos para que él pueda enfocarse en lo que es más importante, que es generar mejores planes de acción o programas de despacho entre otras cosas. Son proyectos muy interesantes y muy desgastantes también. Pero el impacto es tal, que los hace justificables.

Ejemplos

Uno de los clientes con los que trabajamos este tipo de soluciones es una empresa de lácteos muy grande, multinacional, de México. Ellos tienen siete plantas y cuarenta materias primas, incluyendo leche fresca; y producen unas treinta familias de productos: yogur, quesos, derivados de leche y demás. Y el desafío fue una operación que midiera costos en cientos de miles de millones por año. Ellos tienen un compromiso de compra de leche fresca en cada planta en miles de toneladas por mes. El desafío era desarrollar un plan de producción mensual, a tres o cuatro meses, que consumiera los compromisos de materias primas, y que, al mismo  tiempo, optimizara el costo total de la operación. Es un proyecto, en términos de tamaño, muy grande, muy complejo, y lo desarrollamos e hicimos una optimización en Excel. Es un proyecto que aunque parezca mentira se ha desarrollado con un optimizador de programación lineal en Excel. Ahora está por arrancar. Se desarrolló en dos meses y la expectativa es que empiece a rendir muy buenos beneficios. Además, eso va a crecer, va a aumentar y va a incorporar la parte de distribución de productos terminados que todavía no hemos trabajado. O sea que es un ejemplo de una empresa muy grande, un problema de millones de dólares, que por el tipo de problemas lo pudimos armar en una solución relativamente sencilla, entendible, que se pudo hacer rápido. No es así con otro tiempo de problemas.

Otra empresa con la que trabajamos fue una multinacional de productos de consumo masivos perecederos: yogur, chocolate, etc. Fue una operación a nivel nacional, también en México. Ellos estaban batallando con mucha merma de productos perecederos. Mandaban camiones con una frecuencia fija a depósitos, tenían tres docenas de depósitos en todo el país, y querían reducir los costos de la operación, reducir la merma y tratar de optimizar ese proceso.
Nos encargamos de desarrollar, entonces, un sistema con tres componentes: primero, definir qué requerían a nivel de cada depósito, como una especie de main planning de ERP. Segundo, que era la clave, consolidar eso a nivel planta, y organizar en función de lo que se requería y de lo que estaba disponible, quién iba a recibir qué (la administración de la pobreza como la llamamos nosotros), y cómo organizar los despachos de planta de depósitos con paradas múltiples para reducir el inventario y optimizar el uso de la flota. El tercer componente de la herramienta, del sistema, era asegurarnos de que el plan de embarque de la próxima semana estuviera reflejado en el plan de producción. Y es un ejemplo de un proyecto en el que interfazamos el sistema con uno de los grandes vendedores de sistemas ERP. Ellos decidieron encarar el proyecto con nosotros, primero por la complejidad; segundo, por lo atomizado del problema; y tercero, creo, por nuestra ventaja competitiva en función de costos. La realización del proyecto tomó un embarazo, tomó nueve meses. Fue desarrollado con nuestra plataforma estandarizada de interfase, con menús, con reportes. Se corrió más de una vez por día para reprogramar los embarques y se logró una solución operativa detallada que, a diferencia de la primera, que es un planeamiento táctico-estratégico que se cobra una vez por mes, tiene muchísima más información. Estamos hablando de millones de registro diarios, de datos de entrada para poder generar lo que teníamos que generar. Que básicamente era un plan de despacho detallado, qué camión va, qué depósitos, con qué carga, y organizando esa carga.

La inteligencia artificial en los sistemas de planeamiento

La inteligencia artificial, al igual que otros enfoques, u otras formas de ataque de problemas, es una de las formas en las cuales se puede trabajar. Hay algoritmos genéticos que estamos viendo, ahora, para un problema de programación complejo de producción en productos perecederos. Se cuenta también con todo el tema de la programación lineal, que es ideal para lo que es planeación estratégica y táctica de redes. O sea es otra herramienta, otra forma de ataque, que puede ser la mejor para ciertos problemas, y puede no ser, o ser demasiado compleja para otras, y ahí está el arte y la ciencia de aplicar estas herramientas.

Por dónde empezar el planeamiento

Yo creo que lo más importante es, antes de empezar a hablar de herramientas y soluciones, entender, si es que hay un problema, cuál es el problema y una vez que se define eso, ver cuál es la mejor forma de solucionarlo. Y lo digo porque esto no es una excepción. La resolución de problemas no es cuestión de invertir en sistemas o herramientas mágicas, sino en invertir en la mejora de procesos de negocios, en el ajuste o la mejora de los procesos de negocio, en la coordinación de actividades dentro de la empresa. Muchas veces herramientas y sistemas pueden apoyar; hay situaciones en las cuales la herramienta es crítica y situaciones en las cuales no es necesario tener una herramienta. O sí es necesario, y son soluciones relativamente simples, que apoyan un ajuste o una modificación en el proceso de negocios de la empresa. No hay una fórmula mágica. Una recomendación, sí, es tratar objetivamente (lo que no es fácil) de identificar cuáles son los problemas críticos de la empresa. Luego, una vez definidos estos problemas, ahí sí ver cuál es la mejor forma de atacarlos. Nuestro sitio web es, para esos casos, la mejor decisión.

Para más información: www.technologix.ca

Realizado por Webpicking.com - Enero 2008