Sin embargo, estas alternativas siendo esenciales no agotan las vías para abordar un problema tan complejo como la descarbonización de los procesos productivos de la empresa.
IFS puede aportar valor en tres vías complementarias para la reducción de emisiones:
1. Optimización de los procesos de previsión de la demanda y planificación de la producción.
Optimizar la previsión de la demanda y la planificación de la producción es la vía óptima para reducir la energía consumida, la generación de deshechos a la vez que se optimiza el resultado económico de la empresa.
IFS cuenta con múltiples funcionalidades con vistas a la optimización de la producción que van desde la Planificación de la demanda hasta la Optimización de la Ordenes de Fabricación.
En el nivel más alto IFS dispone de la Solución de Planificación de la Demanda.
Esta herramienta recopila datos históricos de consumo y ventas y en base a datos históricos crea una previsión futura. La solución también tiene capacidades de previsión más avanzadas en las que se pueden tener en cuenta otros factores que explican la demanda, como el índice de confianza del consumidor, las tasas de interés y el tráfico en las salas de exposición.
A partir esta solución se generan las previsiones o “forecasts” transferidas a la solución de Programación Maestra (Máster Schedule)
La programación maestra es una herramienta para convertir los pronósticos en planes de producción. En función de los pronósticos registrados y la situación actual de la oferta y la demanda, se crean propuestas de suministro teniendo en cuenta el tamaño del lote y los plazos de entrega. Cuando se reciben demandas reales, se compensan o se consumen en función de los pronósticos.
Esta programación maestra genera propuestas que pueden convertirse automáticamente en órdenes de comprar o propuestas según parámetros del sistema
La planificación de ventas y operaciones (S&OP) es un proceso de gestión empresarial que utiliza el equipo ejecutivo para lograr una alineación y sincronización entre todas las funciones de la organización. El objetivo es equilibrar adecuadamente la oferta y la demanda en el mediano y largo plazo. El proceso incluye la actualización de la previsión de alto nivel que, a su vez, conduce a un plan de ventas, un plan de operaciones y un plan de inventario (o, si corresponde, un plan de cartera de pedidos). La frecuencia de planificación es de al menos una vez al mes y el horizonte de planificación depende de las particularidades de la industria.
La planificación de los requisitos de material (MRP) es una alternativa de planificación que calcula los requisitos de piezas utilizando información de la programación maestra, las estructuras de fabricación y los datos de inventario. El cálculo se basa en el saldo de inventario existente y en todas las fuentes de oferta y demanda de material, como pedidos de taller, pedidos de clientes, órdenes de compra, programas de producción, suministro de subproductos de pedidos de taller, suministro de desmontaje de pedidos de taller y órdenes de distribución.
Demand Driven MRP es una estrategia de fabricación que reduce los plazos de entrega de forma repentina y se mantiene en un entorno de producción saludable. Permite obtener niveles de servicio al cliente más altos, reducir los costos de entrega urgente y mantener niveles adecuados de inventario.
DDMRP consta de cinco componentes principales:
- Posicionamiento estratégico del inventario:
El posicionamiento estratégico del inventario es el primer paso en la implementación del DDMRP. El paso principal del proceso es identificar qué piezas son candidatas para definirse como piezas en las cuales definir los buffers.
- Perfiles y niveles de amortiguamiento:
Una vez definidos los puntos estratégicos, se definen las reglas de los buffers par cada uno de los artículos.
- Ajustes dinámicos:
Con el tiempo, las condiciones impuestas a las piezas almacenadas en el buffer pueden cambiar, es decir, la introducción de nuevos proveedores o componentes, cambios en el proceso y/o métodos de fabricación. Para manejar estas nuevas condiciones, se producen ajustes sobre los niveles del buffer.
- Planificación basada en la demanda:
Cuando se establecen los niveles de amortiguación y las zonas de amortiguación, MRP considerará las partes amortiguadas para la planificación.
- Ejecución visible y colaborativa:
DDMRP también facilita la identificación de prioridades en la gestión de pedidos. Las piezas almacenadas se pueden clasificar según el estado de stock disponible en el MRP. Estos estados se clasifican en cinco categorías: azul, verde, alerta amarilla, alerta roja y alerta negra.
Manufacturing Scheduling and Optimization (MSO)
MSO es la herramienta de planificación de las órdenes de fabricación y una de las funcionalidades seleccionadas para el inicio de la implementación de la IA dentro de IFS Cloud.
Características principales:
- Programación centrada en la optimización:
Crea cronogramas finitos basados en la optimización general de los puntajes de programación, priorizando la eficiencia sobre los enfoques basados en reglas
- Optimización continua con Machine Learning:
Utiliza algoritmos de ML para optimizar continuamente las operaciones de planificación de órdenes de fabricación ajustando los planes de producción de forma dinámica en función de la demanda cambiante y la disponibilidad de recursos.
- Visualización del cronograma de producción:
Cronograma de producción optimizado mediante un diagrama de Gantt, lo que facilita la identificación de cuellos de botella y centros de trabajo subutilizados.
- Utilización de recursos y eficiencia de la planificación:
Maximiza la utilización de recursos, optimiza el tiempo de actividad del centro de trabajo, reduce la administración de la planificación y mantiene o mejora los niveles de servicio al cliente.
Caso de Cliente:
KLN Family Brands: KLN Family Brands Secures Multimillion Dollar Reduction
2. Digitalización del trabajador de planta y almacén
Hasta ahora, el trabajador de planta o almacén no era el objetivo de la digitalización más allá del uso de los Sistema de Reporte en Planta (MES) o del uso de dispositivos del Almacén.
Sin embargo, acercar los sistemas de información a estos trabajadores puede redundar en minimizar las interrupciones de la cadena de producción incrementando la productividad y reduciendo el consumo de energía y recursos.
Poka, es la Solución para el Trabajador Conectado de IFS, una solución orientada a solventar problemas en la línea de producción como:
- Incremento de la complejidad
- Falta de mano de obra cualificada
- Pérdida de conocimiento
- Herramientas y Procesos Obsoletos
Frente a estas demandas se han identificado diversos casos de uso como:
- Necesidad de comunicaciones (sentido ascendente y descendente)
- Gestión de problemas
- Gestión de las Instrucciones de Trabajo
- Gestión de Documentación para la resolución de problemas
- Gestión de Incorporaciones
- Gestión de la Formación
- Gestión de la ejecución del
Para ello cuenta con herramientas como:
- Formularios y Listas de chequeo: Orientados a incrementar la eficiencia y seguridad asegurando el cumplimiento de los procesos estándar.
- Gestión de problemas: Para mejorar la solución de los mismo mediante rápido acceso a soluciones documentadas o expertos, incrementando la visibilidad general
- Gestión del Conocimiento: Permite realizar una gestión centralizada del conocimiento para capturar de manera continua las mejores prácticas para un acceso en tiempo real y formación en el lugar de trabajo.
- Gestión de competencias: Su objetivo es recudir coste y tiempo para potenciar el desarrollo de las competencias de los trabajadores, cubriendo los posibles gaps y cumplir los requerimientos exigidos por la normativa interna.
Casos de Clientes:
- Danone: Paperless Factory Customer Story : Danone | Poka
- Nestle: Improve Factory Training Customer Story : Nestlé Purina | Poka
3. Mejora y digitalización del mantenimiento de los medios productivos, en particular cumplimiento de la ISO 55.000.
Cumplir con la norma ISO 55000 refleja el compromiso y eficiencia de las empresas respecto de la gestión de sus activos, optimizando los procesos cotidianos, asignación de recursos e incrementando la vida útil de los activos.
Estos procesos tienen un impacto inmediato en la reducción de emisiones de carbono de la empresa.En IFS Cloud, la gestión del rendimiento de los activos (APM) es una parte vital de la solución de gestión de activos empresariales (EAM).
IFS Operational Intelligence es nuestra solución de APM centrada en el apoyo a la toma de decisiones. Para orientar las decisiones operativas, de mantenimiento y de inversión de un activo, es imprescindible disponer de información basada en datos sobre la topología del activo.Las anomalías imprevistas en el comportamiento de los activos, ya sea causadas por fallos mecánicos, factores ambientales u otros problemas imprevistos, pueden provocar ineficiencias y tiempos de inactividad, lo que se traduce en importantes pérdidas económicas.
Por lo tanto, la implementación de la detección de anomalías basada en IA es crucial, ya que permite un seguimiento en tiempo real, identificando rápidamente las desviaciones de la operación típica y desencadenando intervenciones de mantenimiento proactivas. Estas anomalías se detectan mediante modelos de aprendizaje automático al supervisar las lecturas procedentes de un activo.
Las anomalías son la base para identificar degradaciones o fallos futuros, lo que permite una mejor comprensión del estado del activo. Además, la predicción de series temporales ayuda a pronosticar el comportamiento futuro de los activos, lo que permite la planificación estratégica de los programas de mantenimiento, la asignación de recursos y la optimización operativa general.
Puntos fuertes de la solución:Integración de datos: recopilación de datos de diversas fuentes, incluidos sensores, dispositivos IoT y otros sistemas utilizados en el sector de “Food and Beverage”.
Monitoreo en tiempo real: monitoreo en tiempo real de métricas operativas clave, lo que permite a las empresas controlar de cerca sus procesos y activos.Análisis: herramientas analíticas para procesar los datos recopilados, lo que permite a las empresas obtener información sobre sus operaciones, identificar patrones y tomar decisiones basadas en datos.
Visualización: los paneles visuales, las tendencias y los informes ayudan a los usuarios a comprender datos complejos rápidamente y a tomar decisiones informadas.
Mantenimiento predictivo: la inteligencia operativa de IFS puede predecir cuándo pueden fallar los equipos o activos, lo que ayuda a las empresas a planificar un mantenimiento proactivo.
Cumplimiento normativo: la inteligencia operativa de IFS proporciona funciones para garantizar que las empresas cumplan con las normas y regulaciones específicas de la industria.
Las soluciones de gestión del rendimiento de activos como IFS Operational Intelligence, han sido adoptadas en primer lugar por industrias intensivas en activos como Hidrocarburos o la Minería, pero van expandiendo su adopción a más sectores a medida que se descubren sus ventajas tanto para la rentabilidad como para las estrategias de descarbonización.
Casos de clientes:
