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La planificación de la producción se encarga de determinar lo que se tiene que producir o comprar, en qué cantidad y cuando se debe hacer, todo ello con el objetivo de satisfacer la demanda con el menor coste posible.

Desde su incorporación a la industria en la década de los 50, los sistemas de planificación de requerimientos de materiales (MRP) han sido una herramienta clave para esta tarea. Actualmente, los sistemas MRP están presentes en la mayoría de empresas, bien integrados en los ERP de las empresas o como sistemas individuales.

Evidencia de un problema

Los sistemas MRP, aunque han ido evolucionando para ser cada vez más robustos y contemplar todas las restricciones propias de la cadena de suministro, tienen un problema, su dependencia de los pronósticos de ventas.

Los resultados de los pronósticos son los datos de entrada de la planificación, del MRP, y como con cualquier otra herramienta si los datos que se reciben son malos, los resultados también lo serán.

A esto hay que sumarle que nos encontramos ante un mercado cada vez más volátil, donde el ciclo de vida de los productos es cada vez más corto y los consumidores cada vez estamos dispuestos a esperar menos para recibir lo que hemos comprado

En definitiva, el MRP es totalmente dependiente de los pronósticos y estos son cada vez más difíciles de obtener.

Una solución para el problema

Una vez identificado el problema es el momento de buscarle una solución, y para ello tenemos dos alternativas: mejorar los datos de entrada o cambiarlos. La primera se traduce en mejorar los pronósticos, y la segunda en dejar de lado los pronósticos y centrarse en la demanda, siendo esta última la opción en la que se basa el Demand Driven MRP.

Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP)

El DDMRP es un nuevo sistema de planificación de la producción alineado con las estrategias pull, y que ha incorporado la filosofía Lean y la Teoría de las Restricciones (TOC) en su desarrollo.

El DDMRP es un sistema perfectamente estructurado con cada uno de sus componentes integrados en unas fases bien delimitadas y que se ejecutan de forma secuencial.

Veamos cada una de las fases:

  1. Posicionar: Consiste en determinar la posición de los buffers (el almacenamiento intermedio) en la BOM. Para hacerlo se tiene en cuenta el tiempo que el cliente está dispuesto a esperar, y lo que tardaría la competencia, además de buscar protección en los puntos críticos y en aquellos que aportan mayor flexibilidad.
  2. Proteger: Consta de dos tareas, en primer lugar, hay que determinar el tamaño del buffer y posteriormente ir reajustándolo de forma dinámica para estar siempre alineado con la demanda.
  3. Ejecutar: En esta fase se generan las órdenes y se priorizan en función del nivel del buffer. Si el nivel del buffer se encuentra por debajo de la zona verde, se generará una orden para volverlo a llenar. Para esas órdenes generadas, la prioridad se obtiene calculando la proporción entre la cantidad físicamente disponible y el tamaño de la zona roja del buffer.

Vemos en la Figura 3 como el buffer se dimensiona dividiéndolo en tres zonas con una función específica cada una, y en la Figura 4, como se redimensiona atendiendo a los cambios que sufre la demanda media diaria a lo largo del tiempo.

Además de dejar de depender de los pronósticos, con la incorporación de los buffers se obtienen dos ventajas importantes respecto al MRP clásico como son: crear independencia entre los distintos niveles de la BOM, y priorizar las órdenes.

Conclusión

El DDMRP es sin duda una alternativa muy a tener en cuenta para solventar los problemas actuales de los sistemas MRP.

Dejar de necesitar los pronósticos y romper la dependencia entre los distintos niveles de la BOM son sus principales ventajas.

Aun así, esto no significa que sea la única alternativa, ya que trabajar en la mejora de los pronósticos puede proporcionar, dependiendo de la situación, incluso mejores resultados.

Por tanto, antes de plantearse si hay que utilizar el DDMRP hay que ver si se puede hacer algo para mejorar los pronósticos. En caso negativo, optar por el DDMRP puede ser la respuesta más acertada teniendo en cuenta las opciones que existen hasta el momento.

Autor
David Antón
David Antón | Investigador y Consultor de Sistemas de Optimización
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