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Mejores Prácticas para la planificación de fabricación y MRP en 2023

La planificación de la fabricación y la planificación de requisitos de materiales (MRP) pueden presentar algunos desafíos y riesgos, particularmente en un panorama empresarial dinámico y competitivo donde la demanda, la oferta y los costos pueden fluctuar rápidamente.

Revelamos los principales desafíos de estos procesos en el webinar “Mejores prácticas para la planificación de fabricación y MRP en 2023”, realizado por Mauricio Dezen, SVP Operations, Supply Chain Professional junto con Natalie Lopadchak-Eksi, Ph.D. (C), CSCP y vicepresidente de asociaciones en Streamline.

Los principales desafíos a considerar son los siguientes:

  • Efecto látigo
  • Largos plazos de entrega
  • Restricciones de capacidad
  • Tecnología obsoleta
  • Retorno de la inversión
  • Cada desafío se cubrirá con más detalle.

    Efecto látigo

    El efecto látigo se refiere a un suceso único dentro de la cadena de suministro donde cambios menores en la demanda de los clientes a nivel minorista pueden resultar en fluctuaciones amplificadas en la demanda a nivel mayorista, distribuidor, fabricante y proveedor de materias primas.

    “El efecto látigo es sumamente riesgoso, algo que manejamos a diario. Si no se tiene un control sofisticado de la cadena de suministro, se está formando una forma de tsunami y, de hecho, al final, el tsunami afectará a MRP”. - dijo Mauricio Dezen, SVP Operaciones y Experto en Cadena de Suministro. “Si tienes manufactura, cualquier evento inesperado creará el efecto látigo, una ola mayor en el comercio minorista y luego irá a tus canales de distribución, almacén y transporte. Entonces, el seminario web trata sobre cómo adaptarse a las urgencias, la escasez y la falta de inventario. ¿Cuál es la solución para eso? Necesitas una única fuente de información donde todos los jugadores puedan ver las mismas cosas. Adoptar nuevas tecnologías y adoptar la IA puede ser la respuesta”.

    Largos plazos de entrega

    Los plazos de entrega más prolongados crean una gran complejidad al intentar predecir los niveles de inventario, lo que luego multiplica exponencialmente la complejidad al predecir nuevamente los niveles de MRP: cuanto más largo sea el plazo de entrega, más preciso deberá ser y, a medida que crezca, su cadena de suministro simplemente será demasiado compleja para No utilizar IA. Gran creación de inventario para materiales no utilizados o grandes desabastecimientos y pérdida de ventas.

    Cuanto antes detecte una interrupción futura en una cadena de suministro de largo plazo, mayores serán sus posibilidades de corregir el rumbo y cambiar los pedidos antes de que se envíen. ¿Qué puede ayudar? Cadena de suministro ágil y adaptable y negociación potencial con proveedores donde la empresa proporciona un plan de futuro, con actualizaciones quincenales.

    Restricciones de capacidad

    La capacidad de producción a menudo está al máximo o se somete a pesadas bandas elásticas debido a los lentos cambios requeridos (instalación de máquinas, capacitación laboral). Muy a menudo no existe una previsión suficientemente precisa de la demanda y las necesidades de inventario para producir un plan de capacidad que sea preciso a largo plazo y, por lo tanto, que pueda planificarse con tiempo suficiente para que sea viable y tenga impacto.

    Las empresas deben tener un plan de demanda e inventario exacto, preciso, actualizado y repetible con tiempo suficiente de anticipación para realizar ajustes significativos en la planificación de capacidad. Justo por debajo de la capacidad máxima, lo más cerca posible de 100% de la época. Además, los modelos futuros deben construirse con hasta 100 meses de antelación, analizarse y adaptarse en función de las ventas online/en tiempo real. Prediga rápidamente y ajuste a largo plazo.

    Tecnología obsoleta

    Las empresas reconocen cada vez más las limitaciones de utilizar Excel como su principal herramienta de planificación y buscan soluciones alternativas que ofrezcan capacidades mejoradas. La adopción de soluciones dedicadas de planificación de la demanda está ganando terreno a medida que brindan características más sofisticadas, integración perfecta y funcionalidades específicas de la cadena de suministro para obtener resultados consistentes y confiables. Al adoptar estas herramientas de planificación integrada, las empresas pueden crear planes sólidos y precisos para el futuro, mejorando la eficiencia operativa general.

    “Las herramientas tradicionales de bolígrafo y lápiz ya no son efectivas para gestionar la planificación de requisitos de materiales (MRP). De manera similar, confiar únicamente en Excel también está demostrando ser ineficaz en el contexto de MRP”. - dijo Natalie Lopadchak-Eksi, PhD(C), CSCP y vicepresidenta de asociaciones en Streamline. "A medida que las empresas reconocen las limitaciones de estos métodos obsoletos, buscan activamente soluciones más eficientes y sofisticadas para optimizar sus procesos de MRP".

    Retorno de la inversión

    La IA puede generar muchos retornos, retornos poderosos. Las empresas que no están adaptando la IA no se comunican. Ninguna comunicación significa que perderá ventas, cancelará inventario y se quedará con una enorme cantidad de flujo de efectivo en los lugares equivocados. Al implementar estrategias modernas, las empresas pueden mejorar su desempeño financiero, reducir los costos relacionados con el inventario y crear un ecosistema de cadena de suministro más receptivo y adaptable.

    Resumiendo

    "La IA no es un software, es una nueva forma de hacer negocios" - dijo Mauricio Dezen, SVP Operaciones y Experto en Cadena de Suministro. “La plataforma de IA Streamline ofrece una gama de opciones de personalización en diferentes áreas, lo que permite a las empresas adaptarla a sus modelos de negocio y condiciones industriales específicos. Es esencial evaluar qué funciona mejor para su organización, cómo puede mejorar sus procesos de planificación de fabricación y planificación de requisitos de materiales (MRP), y cómo Streamline puede agregar valor a sus operaciones”.

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