Desmitificando las complejidades de la planificación de escenarios empresariales en el sector automovilístico mediante la ciencia de datos.

Ante la persistencia de las fluctuaciones geopolíticas y las interrupciones de la cadena de suministro, el sector de la automoción debe adoptar estrategias ágiles para sortear la compleja planificación de la producción. Por ejemplo, tras la pandemia, la industria del automóvil se enfrentó a una grave escasez mundial de semiconductores que obligó a grandes fabricantes de equipos originales como Ford, General Motors y Toyota a detener o reducir bruscamente la producción.

Este trastorno puso de manifiesto las limitaciones de los métodos de planificación tradicionales y estáticos para hacer frente a los rápidos cambios en la cadena de suministro. La escasez puso de manifiesto que la falta de integración de datos en tiempo real y de previsión adaptativa puede provocar retrasos significativos en la producción, el incumplimiento de los objetivos de ventas y el aumento de los costes operativos, lo que subraya la urgente necesidad de una planificación de la producción basada en la ciencia de datos que pueda visualizar de forma proactiva los escenarios y ajustar las estrategias sobre la marcha.

Tradicionalmente, han confiado en una combinación de sistemas de planificación avanzada (APS) basados en reglas y procesos manuales basados en Excel para desarrollar programas de producción. Sin embargo, estos métodos tienen dificultades para adaptarse a los cambios en tiempo real, lo que limita su eficacia en un entorno cada vez más volátil.

Por tanto, equilibrar la oferta y la demanda, optimizar la utilización de los recursos y garantizar la rentabilidad exigen una planificación de la producción eficaz y adaptable. Para lograrlo, los OEM de automoción deben tener en cuenta múltiples factores dinámicos, como la fluctuación de la demanda, las limitaciones de producción y las posibles interrupciones de la cadena de suministro.

Este artículo explora el papel fundamental de la planificación de la producción en la estrategia empresarial de los OEM, examina las limitaciones de los enfoques tradicionales y demuestra cómo la optimización basada en la ciencia de datos puede mejorar la eficiencia y la capacidad de respuesta.

Importanciadel proceso de planificación de laproducción para los OEM

La planificación de la producción garantiza que la producción de vehículos se ajuste a la demanda del mercado y a los recursos disponibles. Entendamos cómo.

Podemos cuantificar la complejidad analizando los OEM que más venden en todo el mundo y que dominan el mercado con vehículos con motores de combustión interna e híbridos.

Figura 1: Elevado volumen de variables de decisión en la planificación

El ecosistema de la automoción es una intrincada red en la que cada actor desempeña un papel distinto: los clientes exigen los vehículos adecuados, los proveedores proporcionan los componentes esenciales y los concesionarios sirven de puente entre las ventas y el servicio. En el centro están los fabricantes de equipos originales, encargados de producir vehículos que equilibren las necesidades de los clientes, las capacidades de la cadena de suministro, el apoyo de los concesionarios, la normativa y la tecnología.

Cada etapa implica complejas interacciones de datos, decisiones y dependencias, que requieren una coordinación perfecta entre ventas, cadena de suministro, finanzas y operaciones. Las interrupciones, como los retrasos de los proveedores, los errores en la demanda o los cuellos de botella en la producción, pueden propagarse por todo el sistema y aumentar la diferencia entre la producción prevista y la real.

Figura 2: Esquema de las etapas clave del proceso integral de planificación de la producción, desde la recogida de datos sobre la demanda hasta la ejecución del plan de producción.

Esta figura ilustra cómo cada fase se basa en la anterior, con repercusiones en cascada a lo largo de todo el proceso de planificación. Incluso las pequeñas interrupciones en una etapa -debidas a retrasos de los proveedores, errores de cálculo de la demanda o cuellos de botella en la producción- pueden provocar una onda expansiva en todo el sistema, amplificando la diferencia entre la producción planificada y la real.

Para aumentar la complejidad, los distintos departamentos operan con KPI únicos, lo que a menudo crea objetivos contradictorios. Ventas da prioridad a la satisfacción del cliente y los ingresos, los equipos de la cadena de suministro se centran en la eficiencia y el control de costes, y producción pretende optimizar la capacidad y minimizar el tiempo de inactividad. Equilibrar estas prioridades exige hacer concesiones para garantizar la alineación general.

Los enfoques tradicionales tienen dificultades con la gran cantidad de datos, limitaciones e interdependencias de este ecosistema. Una mentalidad proactiva, apoyada por la visualización avanzada de escenarios, es esencial para anticiparse a los retos, evaluar las compensaciones y tomar decisiones informadas que se alineen con los objetivos de la organización.

Retos de la metodologíaactual de planificación de la producción

• Intervenciones manuales: Requieren una amplia introducción manual de datos y ajustes, lo que ralentiza las respuestas a los cambios en tiempo real.
• Escalabilidad limitada: Lucha para procesar grandes conjuntos de datos y gestionar la complejidad de los escenarios de producción modernos.

• Planificación estática: Incapacidad para adaptarse a las interrupciones de la cadena de suministro, los picos de demanda o las restricciones inesperadas.

• Datos fragmentados y procesos inconexos: La colaboración e integración limitadas entre departamentos (Ventas, Cadena de Suministro y Producción) impiden una planificación y alineación sin fisuras.

• Sin contingencias en tiempo real: La falta de capacidad para generar planes de contingencia retrasa el descubrimiento del impacto y las decisiones no son óptimas.
• Procesos propensos a errores: La gran dependencia de los esfuerzos manuales aumenta el riesgo de ineficiencias y errores de planificación.
  

Figura 3: Retos de la metodología actual de planificación de la producción

Producción basada en datos: racionalización de los factores de decisión

La ciencia de datos puede ayudar a los fabricantes de automóviles a automatizar la planificación de la producción y crear planes más eficaces y con mayor capacidad de respuesta que se adapten a los cambios en tiempo real. En Nagarro, hemos formulado un enfoque ágil de la planificación de la producción basado en la ciencia de datos.

Nuestro enfoque de cambio de juego sigue cuatro pasos clave:

Figura 4: Enfoque de Nagarro para la creación de planes de producción

Identificar e ingerir: puntos de datos y restricciones

La toma de decisiones eficaz en cualquier escenario complejo de planificación de la producción depende de la identificación y comprensión de los factores clave de decisión. Estos impulsores ayudan a dar forma a las decisiones de compensación mediante la evaluación de las grandes cantidades de datos, las limitaciones y los resultados empresariales deseados en diferentes escalas de tiempo . A continuación se indican los factores críticos que influyen en las decisiones de planificación de la producción:

Los puntos de datos son las variables que deben resolverse para generar un plan de producción óptimo, como:

• Números de producción: Unidades producidas por marco temporal, impulsadas por las previsiones de demanda, la capacidad y las restricciones de la cadena de suministro.

• Combinación de modelos: Asignación de los distintos modelos de vehículos en función de la demanda de los clientes, la capacidad de la planta y la disponibilidad de piezas.

Los OEM deben analizar y equilibrar cuidadosamente estas variables para crear un plan de producción preciso que se ajuste a las necesidades del mercado y a las capacidades operativas.

Las limitaciones condicionan considerablemente las decisiones y comprenderlas es clave para navegar por el complicado ecosistema. Algunas limitaciones críticas son:

• Limitaciones de la demanda: Definir la producción máxima necesaria para satisfacer la demanda del mercado, evitando la sobreproducción (y los elevados costes de transporte) o la infraproducción (y la pérdida de ventas).

Por ejemplo, una previsión demasiado optimista podría sobrecargar las cadenas de suministro y las líneas de producción, mientras que una previsión demasiado conservadora podría dejar la demanda de los clientes insatisfecha y a los concesionarios insatisfechos.

• Limitaciones de producción: Incluyen limitaciones como la capacidad de la planta, la disponibilidad de mano de obra, los calendarios operativos y los ciclos de mantenimiento, todo lo cual restringe la producción.

• Limitaciones de relación: Considere cómo los diferentes modelos se asignan a líneas de producción específicas y a la asignación de piezas. Por ejemplo, una pieza utilizada en varios modelos puede convertirse en un cuello de botella si se retrasa o no está disponible.

• Limitaciones de suministro: Concéntrese en la disponibilidad de componentes de los proveedores, teniendo en cuenta los plazos de entrega, la fiabilidad de los proveedores y las posibles interrupciones en la cadena de suministro.

Ajustar, adaptar, transformar: limpiar, normalizar y estructurar los procesos.

Los datos en bruto por sí solos no bastan para tomar decisiones de producción informadas: sin una estructuración y un preprocesamiento adecuados, las incoherencias y la fragmentación provocan ineficacias y desajustes. El proceso de transformación es fundamental para limpiar, normalizar y optimizar los datos procedentes de diversas fuentes con vistas a la creación de modelos avanzados.

La planificación moderna de la producción utiliza datos estructurados y no estructurados, desde programas de producción, utilización de máquinas y niveles de inventario hasta disponibilidad de mano de obra, limitaciones financieras, previsiones de demanda de ventas y detalles logísticos. Cada elemento es esencial para elaborar un plan de producción preciso, con capacidad de respuesta y rentable.

Un proceso de transformación sólido garantiza:

• Limpieza y alineación de datos: Eliminación de incoherencias, duplicados y valores omitidos para preservar la integridad de los datos.

• La agregación a través de ventanas temporales: Estructuración de los datos de demanda y capacidad para la planificación a corto, medio y largo plazo.

• Normalización y estandarización: Conversión de diversos formatos de datos (por ejemplo, calendarios de entrega de proveedores frente a plazos de funcionamiento de la planta) en una estructura unificada.

• Unificación de tipos de datos: Integración de datos numéricos (métricas de costes, plazos de entrega) con fuentes no estructuradas (registros de mantenimiento, lecturas de sensores).

Esta etapa de preprocesamiento alinea la capacidad de producción con la demanda de ventas, las restricciones financieras y la logística, lo que permite el despliegue de modelos de optimización como la programación lineal para impulsar la eficiencia de costes, minimizar el tiempo de inactividad y mejorar la capacidad de respuesta del mercado. Al convertir los datos fragmentados en información práctica, el proceso de transformación sienta las bases para la planificación de escenarios en tiempo real y la toma de decisiones basada en datos, proporcionando a los fabricantes de equipos originales la agilidad necesaria en el complejo panorama automovilístico actual.

Optimizar y orquestar el caos mediante técnicasavanzadas

La optimización de la planificación de la producción en la industria del automóvil es un reto multidimensional que exige modelos avanzados de ciencia de datos y optimización matemática. Con restricciones como las previsiones de la demanda, la capacidad de producción, las limitaciones de la cadena de suministro, las restricciones financieras, los objetivos de sostenibilidad y la volatilidad del mercado, los fabricantes de equipos originales deben adoptar un enfoque sólido basado en datos para agilizar la toma de decisiones y maximizar la eficiencia.

Un modelo de ciencia de datos bien ejecutado transforma la información en bruto en planes de producción optimizados:

• Formulación de la función objetivo: Definir las metas clave (por ejemplo, maximizar el rendimiento de la producción, mejorar la eficiencia de la línea, minimizar los costes).

• Incorporación de restricciones críticas: Abordar los límites de la demanda, los límites de procesamiento secuencial, la disponibilidad de mano de obra, los calendarios de las plantas y las limitaciones de la cadena de suministro para garantizar una planificación realista.

• Optimización de las variables de decisión: Identificar la mejor asignación de recursos (por ejemplo, volúmenes de producción, combinación de modelos, utilización de la planta).

Para hacer frente a la complejidad, se aplican diversas técnicas de optimización:

• Programación lineal (LP): Optimiza la asignación de recursos para un uso eficiente de máquinas, mano de obra y materiales.

• Programación entera (PI): Gestiona decisiones discretas como la selección de proveedores, los lotes de producción y los turnos de trabajo.

• Programación no lineal (PNL): Modela relaciones complejas como equilibrar la eficiencia de la producción con el consumo de energía o la reducción de emisiones.

• Métodos metaheurísticos (por ejemplo, algoritmos genéticos, optimización de colonias de hormigas): Exploran problemas dinámicos a gran escala, como la programación adaptativa o la optimización de rutas.

• Optimización estocástica: Tiene en cuenta las incertidumbres de la demanda y la oferta para una planificación resistente.
• Aprendizaje por refuerzo (RL): Permite tomar decisiones adaptativas en tiempo real para responder dinámicamente a los cambios del mercado.

Al integrar estas técnicas en un proceso de optimización integral, los fabricantes de automóviles pueden equilibrar la rentabilidad, la utilización derecursos , la sostenibilidad y la capacidad de respuesta del mercado, garantizando una estrategia de planificación de la producción ágil, resistente, basada en datos y preparada para el futuro.

Medir y dominar: diferentes objetivos empresariales en diferentes escalas temporales

En cualquier punto del proceso de producción, los fabricantes de equipos originales deben evaluar cómo afectarán las decisiones de planificación de la producción a los distintos resultados empresariales en diferentes plazos.

Algunos de los objetivos empresariales clave son:

• Eficiencia de la línea: Maximizar el rendimiento y minimizar el tiempo de inactividad garantizando un rendimiento óptimo de la línea de producción, reduciendo así los costes y los tiempos de ciclo.

• Rentabilidad: Optimización de los planes de producción para reducir costes, satisfacer la demanda y mantener los estándares de calidad.

• Cumplimiento de la demanda: Alinear la producción con previsiones precisas para evitar la sobreproducción (exceso de inventario y costes de almacenamiento) o la infraproducción (ruptura de existencias y pérdida de ventas).

• Sostenibilidad y optimización de recursos: Reducir el despilfarro de recursos y cumplir los objetivos ESG minimizando las emisiones de alcance 1 y 2 mediante una utilización eficiente de los recursos, operaciones energéticamente eficientes y una gestión eficaz de los residuos.

Un plan de producción sostenible no sólo mitiga el impacto ambiental, sino que también garantiza el cumplimiento de la normativa y mejora la reputación de la marca.

Cada uno de estos factores de decisión trabaja en tándem para formar un plan de producción integral que se ajuste a los objetivos del fabricante. Comprender la interacción entre los puntos de datos, las limitaciones y los resultados empresariales deseados es crucial para tomar decisiones informadas y mantener la eficiencia operativa.

Además, la incorporación de un asistente inteligente impulsado por GenAI a las técnicas de optimización basadas en la ciencia de datos introduce una mayor eficiencia e inteligencia en el proceso de planificación de la producción.

Este asistente basado en IA ofrece a los planificadores un acceso intuitivo para consultar fácilmente el sistema y obtener información sobre situaciones como las interrupciones de la cadena de suministro, la capacidad de producción y las fluctuaciones de la demanda .

Además, el asistente puede generar recomendaciones proactivas para planes de contingencia, ayudando a los planificadores a sortear rápidamente las interrupciones y ajustar los programas de producción de forma dinámica.

Hacer frente a situaciones hipotéticas con funciones deplanificación eficaces

La planificación de escenarios en tiempo real ayuda a evitar retrasos en la producción.Incluso elretraso en el envío de una solapieza puede detener la producción de entre 500 y 1.000 vehículos, provocando pérdidas potenciales diarias de miles de dólares.

La sincronización de extremo a extremo ayuda a alinear las previsiones de demanda, los calendarios de los proveedores, las operaciones de planta y la logística, minimizando las interrupciones en toda la cadena de valor.

Optimización multiobjetivo desbloquea eficiencias. Cada uno por ciento de aumento en la utilización de la planta ahorra millones de dólares al año.

Aplicar las lecciones a lo largo de la cadena devalor

El éxito de los aumentos de producción de los fabricantes de equipos originales depende en gran medida de la capacidad de los proveedores de materias primas para ampliar su producción y satisfacer la creciente demanda. Esta naturaleza interconectada subraya la importancia de la colaboración a lo largo de la cadena de valor para lograr incrementos de producción ágiles y eficaces.

Los mismos retos que complican la aceleración de los fabricantes de equipos originales suelen afectar también a los proveedores, a veces incluso de forma más aguda. Los proveedores, por ejemplo, pueden enfrentarse a importantes obstáculos a la hora de aumentar su capacidad de producción debido a restricciones en la inversión de capital. Con unos márgenes de beneficios ya de por sí estrechos y unas reservas financieras limitadas en comparación con los fabricantes de equipos originales, los proveedores pueden tener dificultades para adaptarse con la misma rapidez al aumento de la demanda.

Hacer frente a estos retos requiere un enfoque sincronizado, en el que el intercambio de datos, la planificación colaborativa y la modelización proactiva de escenarios ayuden a alinear los esfuerzos de todo el ecosistema. Trabajando juntos, los fabricantes de equipos originales y sus socios de la cadena de suministro pueden mitigar los riesgos, mejorar la resistencia y garantizar una escalabilidad de la producción más fluida.

El futuro de la planificación de la producción pasa por aprovechar la optimización impulsada por la IA para superar las limitaciones de las herramientas tradicionales y prosperar en un panorama automovilístico dinámico. Mediante la adopción de técnicas avanzadas de ciencia de datos, los fabricantes de equipos originales pueden lograr la adaptabilidad en tiempo real, crear planes de contingencia ágiles y optimizar las operaciones para obtener la máxima eficiencia y rentabilidad.

Permítanos ayudarle a revolucionar sus procesos generales de planificación de escenarios empresariales y a mantenerse a la vanguardia en un mercado en constante cambio.