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Caso de estudio | Logística y cadena de suministro
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El principal productor de cerdo de EE. UU. optimiza la cadena de suministro en 2014

El software de simulación Arena® mejora las rutas para evitar el desperdicio y mejorar el flujo de producción de cerdo.

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Carne de cerdo colgada en la zona de carnicería lista para empaque

Desafío

  • Determinar la mejor estructura empresarial regional para una supervisión óptima y el menor costo posible 
  • Automatizar la logística para aprovechar la capacidad en tiempo real en los sitios contratados, facilitar la selección de sitios y reducir los costos operativos

Soluciones

El uso del software de simulación Arena proporciona metodología de modelado de diagrama de flujo, modelado de procesos de flujo/continuos, tableros gráficos, análisis de escenarios, plantillas personalizadas e informes.

Resultados

  • Mejor utilización del espacio: las actualizaciones semanales de flujo y capacidad capturan los costos de yardas regionales más bajos y la disponibilidad de espacio, lo que reduce los costos y mejora la flexibilidad 
  • Decisiones empresariales más informadas: la función de análisis de escenarios integra rápidamente variables complejas, lo que facilita decisiones operativas rápidas y precisas 
  • Capacidad de pronóstico extendida: el modelado de flujo automatizado extiende la previsión de uno a cinco años

Antecedentes

Desde la popularidad de las costillas de cerdo hasta la obsesión nacional por el tocino, los estadounidenses tienen un apetito voraz por la carne de cerdo. The Maschhoffs, el mayor productor de cerdo de propiedad familiar de Estados Unidos, ayuda a satisfacer ese apetito desde su sede en Carlyle, Illinois. En 2014, la empresa vendió casi USD 1000000000 en carne de cerdo, suficiente para alimentar a más de 16000000 de consumidores promedio al año. 

Al igual que muchas grandes operaciones agrícolas, The Maschhoffs comenzó con una sola granja familiar. Durante cinco generaciones, The Maschhoffs cultivó hileras de cultivos y crió ganado. Pero los hermanos Ken y Dave Maschhoff regresaron a la granja familiar después de la universidad con sueños más grandes. En 1991 compraron la participación de sus padres en el negocio y comenzaron a expandir la operación. 

Hoy en día, la operación porcina de The Maschhoffs emplea a unos 1500 empleados. Al contratar con socios de producción –unos 550 agricultores familiares en todo el Medio Oeste–, la empresa vende unos 5000000 de cerdos vivos al año. Los compradores son plantas de envasado y productores de alimentos como Cargill, Hormel Foods y Farmland. 

The Maschhoffs proporcionan cerdos y alimento a sus socios de producción, y pagan a los agricultores por el tiempo, la mano de obra y el espacio necesarios para criar los cerdos. 

Desafío

Dirigir cualquier gran operación agrícola es una tarea compleja. Esto es especialmente cierto en la cría moderna de cerdos, que implica un desafío logístico continuo: la necesidad de trasladar los cerdos a granjas especializadas en diferentes etapas de crecimiento. 

En el pasado, los pequeños agricultores se encargaban de toda la operación de cría y engorde: cría de cerdas, destete de lechones, engorde de cerdos y preparación para el mercado o "acabado". 

Pero el aumento de los costos de transporte y alimentación, junto con las complejidades de la genética porcina y los riesgos para la salud, han obligado a muchas granjas pequeñas a especializarse y a contratar sus servicios a grandes productores. 

Por lo tanto, una gran operación como The Maschhoffs debe lidiar con un flujo continuo de cerdos entre diferentes tipos de granjas, desde instalaciones de cerdas (o de cría) hasta instalaciones de destete, alimentación y engorde. 

"Tenemos 73 granjas de cerdas y, cuando los lechones cumplen unos 21 días, tenemos que empezar a buscar el mejor espacio para alojarlos", explicó Morgan Dugan, director de gestión de cadena de suministro y logística de The Maschhoffs. 

Las granjas de destete están especialmente equipadas para los lechones, con tamaños de corrales que pueden alojar a las cerdas y a los lechones. En seis a diez semanas, los lechones se trasladan a instalaciones de engorde que pueden alojar a los animales de mayor tamaño. 

"Nos costaba mucho medir todos los impactos de nuestras decisiones de espacio", dijo Dugan, quien supervisa el transporte de entre 700 y 800 cargas de camiones de remolque de cerdos vivos cada semana. 

El sistema logístico de la empresa consistía en hojas de cálculo de Excel, lo que proporcionaba solo una pequeña ventana para ver cuántos cerdos estaban pasando por su sistema en un momento dado. Sin herramientas analíticas más precisas, no podían proyectar cuánta espacio de granja necesitarían el próximo mes, por ejemplo, o comparar los costos de sus instalaciones propias y arrendadas. 

Las limitaciones analíticas y predictivas de The Maschhoffs se hicieron aún más evidentes cuando los líderes de la empresa decidieron reorganizar el negocio de una estructura de gestión nacional a una regional. 

La empresa quería pasar a un modelo de liderazgo distribuido, con territorios geográficos más pequeños, para dar a los gerentes una mejor visión de los activos arrendados de la empresa y las operaciones agrícolas contratadas. 

¿El problema? Sin tecnología de modelado y predictiva, no podían determinar de manera confiable el número óptimo de divisiones ni qué instalaciones debían incluirse en cada región. 

"Podríamos pedirle a un planificador de flujo que proyecte nuestro flujo a los sitios para las próximas 52 semanas, pero eso requeriría que alguien se tome tres días para completarlo", dijo Dugan. "Y realmente no se pueden 'simular' diferentes opciones si hay que esperar tanto tiempo",  

Solución

The Maschhoffs analizó diferentes paquetes de modelado de la cadena de suministro junto con un grupo de estudiantes de posgrado de la Escuela de Negocios de la Universidad de Washington en St. Louis. Como parte de un proyecto especial con la empresa, los estudiantes evaluaron decenas de soluciones. El software Arena fue su recomendación número 1. 

"La aplicación Arena nos proporcionó una flexibilidad total que nos permitió modelar todo lo que necesitábamos", dijo Dugan. "También sentimos que obtendríamos un buen retorno de nuestra inversión". 

La metodología de modelado de diagrama de flujo de Arena facilitó la creación de un flujo de proceso logístico. Los elementos y estructuras de arrastrar y colocar simplifican la creación y visualización de la simulación. El software también cuenta con tableros dinámicos incorporados para el análisis de modelos. 

El equipo de Rockwell Automation, que comenzó a sumergirse en las operaciones diarias de la empresa, pasó semanas en las instalaciones de la sede de Carlyle para comprender las operaciones y los parámetros comerciales de The Maschhoffs. 

Para crear los modelos de línea base, el equipo de Rockwell Automation muestreó el flujo de cerdos a través del sistema durante varias semanas, haciendo un seguimiento de su edad. También examinaron el estado de salud de las granjas de cerdas donde nacen los cerdos, lo que afecta la cantidad de cerdos que se liberan en el sistema. 

Las simulaciones de Arena igualaron el tamaño del flujo con el tamaño y el tipo de sitio, y mantuvieron que los lechones destetados, por ejemplo, no se enviaran a granjas con grandes corrales destinados a la terminación. 

Otras variables para los modelos iniciales incluían los costos de diferentes instalaciones, conocidos como costos de yardas, así como la capacidad de las instalaciones y los costos anuales de alimentación. Los costos de alimentación se basaban en la demanda proyectada según el tamaño y la edad de los cerdos, y la fábrica de piensos más cercana. 

Y dado que los cerdos procedentes de diferentes fuentes pueden introducir nuevas enfermedades, el equipo del proyecto también diseñó los modelos para identificar y rastrear los movimientos de grupos comunes de un lugar a otro. 

En medio de la expansión, The Maschhoffs planteó un nuevo desafío al equipo de implementación: adelantó la fecha de implementación final varios meses. La nueva fecha objetivo reflejaba la creciente urgencia en torno a la iniciativa de reorganización y la necesidad de un análisis regional modelado.

Resultados

El equipo de Rockwell Automation cumplió con el plazo acelerado. ¿El resultado? El modelado y el análisis regionales indicaron cuatro regiones de gestión, equilibrando las eficiencias en el flujo, el transporte y los costos de alimentación con la utilización de los sitios contratados. 

"Era exactamente lo que necesitábamos", dijo Dugan. "Los datos nos permitieron hacer recomendaciones oportunas sobre nuestras nuevas regiones". 

Tras completarse la primera fase de modelado, el equipo realizó mejoras adicionales: cargó datos directos y transformó la aplicación estratégica en una poderosa herramienta de toma de decisiones operacionales. 

"En el futuro, podemos utilizar el software Arena para gestionar el flujo y la capacidad de forma más eficiente, y darnos la flexibilidad que necesitamos para adaptarnos a las necesidades cambiantes del sitio", dijo Dugan. 

El equipo del proyecto creó un modelo del mundo real tomando una "instantánea" digital del número y la edad de los cerdos existentes en la operación y sus ubicaciones, e introduciendo los datos en tablas. Al volver a llenar el sistema con datos actuales, The Maschhoffs ahora puede ejecutar el modelo hacia adelante para ver las tasas de ocupación o los diversos sitios y flujos, semanalmente en lugar de anualmente, como en el pasado. 

Ahora la operación puede tomar decisiones comerciales oportunas basadas en un modelo del mundo real que refleja toda la variabilidad en su sistema, visualizando claramente los efectos sistémicos de los cambios. 

El liderazgo de The Maschhoffs confía en la toma de decisiones detrás de su nueva estructura regional. También prevén muchas oportunidades para pronosticar la demanda futura usando Arena para impulsar mejores decisiones sobre los activos. 

Los resultados mencionados anteriormente son específicos del uso de The Maschhoffs de los productos y servicios de Rockwell Automation junto con otros productos. Los resultados específicos pueden variar para otros clientes

Publicado 31 de julio de 2014

Temas: Arena Simulation Software Logistics Simulation Software Supply Chain Simulation Software

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El contenido de este sitio ha sido traducido mediante inteligencia artificial (IA) sin revisión humana o ediciones. El contenido podría contener errores o inexactitudes, y se proporciona “tal cual” sin ninguna garantía. El texto oficial es la versión en inglés del contenido.
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