Nivel técnico del artículo

En el marco del proyecto europeo AIDEAS desarrollamos algoritmos de inteligencia artificial para ayudar en el cálculo del plan de producción.

Las compras de productos dentro de un entorno industrial tienen, aunque no lo parezca, una gran influencia sobre la fabricación. Por un lado, las compras de materias primas y otros materiales, junto con la compra de recursos de todo tipo tienen una influencia directa sobre los costos de producción, si se pueden comprar materiales más baratos, el coste de producción disminuye. Además de esto, el momento en que se realiza la compra y el tiempo de trayecto de los productos desde los proveedores también afectan al momento en que los materiales estarán disponibles para producir, es decir pueden afectar directamente al plan de producción y a la producción propiamente dicha. Un claro ejemplo de esto sería cuando faltan ciertos materiales y nuestro único proveedor tiene una demora de dos meses, eso significa que la producción deberá estar parada por dos meses.

Como hemos dicho más arriba el plan de compras tiene una relación directa sobre la planificación de producción y sobre la propia producción. Con este motivo, en este proyecto desarrollamos una herramienta de software (o aplicación) que es capaz de realizar el cálculo del plan de aprovisionamiento mediante el uso de algoritmos basados en inteligencia artificial. Este plan de aprovisionamiento no solo tendrá en cuenta el plan de producción actual, que define las necesidades de materiales a futuro, sino también la existencia de mútiples proveedores para los materiales con diferentes capacidades de entrega de productos, ofertas y precios por distintos tamaños de lote.

Además de tener en cuenta el plan de producción actual y la disponibilidad futura de materiales, nuestro algoritmo de inteligencia artificial considera cuidadosamente las capacidades individuales de los proveedores. Cada proveedor tiene su propio tiempo de entrega, que puede variar dependiendo de la modalidad de transporte y la ubicación geográfica, la disponibilidad de stock y la eficiencia logística. Estos tiempos de entrega son críticos para garantizar que los materiales lleguen a tiempo para cumplir con los plazos de producción.

Otro aspecto crucial que nuestro algoritmo aborda es la capacidad máxima de producción de cada proveedor. Aunque un proveedor puede ofrecer precios más competitivos, si no puede satisfacer la demanda requerida en el tiempo necesario, podría generar retrasos en la producción y, en última instancia, costos adicionales. Por lo tanto, es esencial encontrar un equilibrio entre el costo de los materiales y la capacidad de entrega de los proveedores.

Nuestra herramienta de software utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos históricos, como pedidos anteriores, tiempos de entrega y variaciones en los precios. Con esta información, el algoritmo puede predecir con precisión cuál será el proveedor óptimo para cada material en un momento dado. Además, el algoritmo es capaz de adaptarse y aprender de nuevas situaciones a medida que surgen, mejorando continuamente su precisión y eficiencia.

Un aspecto innovador de nuestro enfoque es la capacidad de considerar ofertas especiales y descuentos por volumen ofrecidos por los proveedores. Al evaluar diferentes tamaños de lote y precios unitarios, el algoritmo puede determinar la combinación más rentable que cumpla con los requisitos de producción. Esto permite a las empresas aprovechar al máximo sus recursos financieros y obtener un mayor retorno de inversión en sus operaciones de aprovisionamiento.

En resumen, el uso de algoritmos de inteligencia artificial en el cálculo del plan de aprovisionamiento representa un avance significativo en la optimización de la cadena de suministro. Al tener en cuenta múltiples factores, como el plan de producción, la disponibilidad de materiales, los tiempos de entrega y las capacidades de los proveedores, estas herramientas pueden ayudar a las empresas a reducir costos, mejorar la eficiencia y garantizar la continuidad operativa. En un entorno competitivo donde cada ventaja cuenta, la implementación de estas soluciones puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso empresarial.

El proyecto AIDEAS se realiza con la financiación de la Unión Europea, con núm. de expediente 101057294.

Autor
Gerardo Minella | Coordinador línea I+D

Posts relacionados