Optimización de la planificación de la producción para maximizar el número de órdenes enviadas en los plazos marcados por el cliente.
HUPI
Sector: Industria
Business Case
Planificación optimizada de la producción, que proporciona a los operadores una visión continua (antes de cada turno) de las órdenes de producción que deben procesarse en cada etapa del proceso (fabricación, montaje, procesamiento, envío) en los próximos días, así como la interdependencia entre esas etapas. Así, los recursos se organizan de manera más eficiente y dinámica.
Objetivos
Incremento del cumplimiento de los plazos de entrega y a una mayor conformidad de calidad.
Mejora de la productividad: menos ajustes y menos incidencias en la línea de producción.
Mejora de los costes operativos/logísticos: combinación de transportes → mayor anticipación de las necesidades
Mejora de la calidad de vida laboral mediante una gestión de la producción más anticipada y menos caótica
Use case
Basándose en el listado actualizado de órdenes recibidas diariamente (o la demanda prevista), en la capacidad de producción de cada unidad de trabajo, en los plazos logísticos y en el estado «a tiempo real» del stock y del tiempo de ajuste de máquinas/equipos, el sistema utiliza automáticamente un algoritmo de búsqueda operativa (optimización bajo presión teniendo en cuenta las incertidumbres) con el fin de hallar la planificación óptima para los próximos días, es decir, aquella que permita garantizar el cumplimiento de los plazos de envío al cliente sin tener que incrementar la capacidad.
Infraestructura
Cloud
Tecnologías utilizadas
Machine Learning y Deep Learning
Datos utilizados
Pedidos de clientes/producción (ERP y HUPI), nivel de existencias (ERP), flujos/movimientos logísticos (software logístico), capacidad de producción y procesos de producción (HUPI)
Recursos utilizados
Humanos: equipo multidisciplinar: 1 Director técnico, 2 Matemático & Data Scientist, 1 Full Stack developer,
1 Front-end developer y equipo experto en UX digital.
Hupi Elastic Cloud Platform.
Dificultades y aprendizaje
La mayor dificultad ha sido la aceptación / implementación por parte de la persona usuaria. Hemos tenido que adaptar el modelo a su actual forma de trabajar, añadiendo más restricciones.
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
Número “kits on time” mensual.
Reducción de fallos/incidencias de la línea de producción.
Valor económico del ahorro generado en horas-persona-perfil/centro.
Financiación
Privada. El cliente ha pagado el desarrollo de esta aplicación.
Colaboradores
Recursos propios. Ha sido un producto realizado por nuestro equipo de datos.
