Technología digital

Programación con restricciones en la planifi cación de producción de vidrio

Sylvain Leroy* y Tanguy Lapegue** describen cómo la tecnología de programación con restricciones (PR) puede hacer que los fabricantes de vidrio ahorren tiempo de planifi cación. Esta tecnología dará más oportunidades para probar escenarios hipotéticos y para realizar tareas de mayor valor añadido, lo que conduce en defi nitiva a una optimización del rendimiento global.

La mayoría de quienes fabrican vidrio enfrentan problemas similares en cuanto a la planifi cación de producción, ya que se necesitan generalmente un grupo complejo de interlocutores y sistemas informáticos. Para una planifi cación efi caz, los gerentes deben coordinar datos provenientes de las ventas, las existencias y la producción, y también deben compaginar tipos de datos variados y dispares (por ejemplo, planillas de Excel, información sobre ERP o planifi cación de los recursos empresariales, informes por escrito, etcétera).

Por lo tanto, la programación de producción es uno de los problemas habituales que las empresas del sector deben enfrentar. Una de las preguntas que se hace la mayoría del personal de operaciones todos los días es «¿cómo puedo programar los lotes de producción de manera efectiva y efi caz?» Por un lado, el objetivo es no utilizar demasiados recursos para llevar a cabo el programa y, por otro lado, es optimizar el rendimiento y garantizar la entrega a tiempo a los clientes.

De allí el interés en encontrar una solución que se adapte al ambiente único de cada empresa y que incorpore un potente «motor» de cálculo para garantizar una programación óptima para el máximo rendimiento de producción.

El desafío clave para los directivos es asignar los recursos humanos de la empresa a tareas con alto valor añadido para mantenerla competitiva.

La incorporación de las herramientas de última generación respaldará los enfoques de «personas empoderadas» y generará una sensación positiva y moderna en el

Conexión segura

Base de datos

Reglas comerciales

Solver de Cosling

Respaldado Interfaz del usuario

� Fig. 1. Arquitectura del software del scheduler o planifi cador de Cosling.

personal.

Con su ofi cina central en Francia, Cosling es una empresa que ofrece soluciones de software para problemas de planifi cación y programación al aprovechar mejor los recursos claves. La empresa fue fundada en 2014 por dos científi cos con doctorados que se especializaron en la optimización de procesos, la modelización matemática y la programación con restricciones, entre otra áreas. El director general de Cosling, Jean-Guillaume Fages, ha sido galardonado en dos oportunidades por sus tesis sobre inteligencia artifi cial y programación con restricciones1 .

Programación con restricciones

La PR es un paradigma de programación que pertenece al extenso campo de la inteligencia artifi cial (IA). Es un lenguaje declarativo que permite modelizar los problemas de optimización con variables, dominios y restricciones. Las variables representan las elecciones que se pueden hacer, como a cuál miembro del personal se le asigna una tarea.

Cada variable se relaciona con un dominio que defi ne sus valores alternativos, como, por ejemplo, el personal cualifi cado para una tarea determinada. Las variables están vinculadas por las restricciones, que establecen las propiedades lógicas que se deben cumplir para obtener una solución viable, como, por ejemplo, asegurarse de que ninguna persona esté trabajando en dos tareas al mismo tiempo.

Una vez que se modeliza un problema de decisión con la PR, se lo puede enviar a

Fig. 2. Interfaz gráfica del gestor de planificación del scheduler de Cosling:

� Vista de recursos (quién hace qué y cuándo). � Fig. 3. Interfaz gráfica del gestor de planificación del scheduler de Cosling: Vista de pedidos (inicio, final, plazos y recursos asignados).

un solver o solucionador de PR, es decir, a una biblioteca de programación que tiene el propósito de encontrar una solución viable para un modelo determinado. Se pueden utilizar varios solvers de PR, cada uno con su interfaz, su lenguaje, sus fortalezas y sus debilidades propios.

El famoso Choco Solver, desarrollado por el Institut Mines-Telecom (IMT) Atlantique de Francia, es uno de los mejores de su tipo que permite un excelente equilibro entre rendimiento y capacidad de adecuarse con precisión.

A partir de esta tecnología, Cosling desarrolló una agenda con interfaces gráficas de usuarios interactivas, gestión de datos y algoritmos avanzados (Fig. 1). Esta solución ya ha demostrado ser eficaz para diversas industrias: la aeroespacial y de defensa, de transporte y logística, del gas y el petróleo, entre otras.

Proceso actual de programación

Para ilustrar una situación recurrente, se considerará un ejemplo de una empresa que fabrica envases de vidrio de América del Sur.

El proceso de planificación de producción intenta satisfacer de manera eficaz la demanda del producto final con los recursos disponibles, teniendo en cuenta las limitaciones relacionadas con los hornos, los alimentadores, la mano de obra, los suministros, y demás.

El proceso se lleva a cabo de manera interna y su ejecución está en manos del equipo de planificación que consta de dos personas. Este proceso se divide en tres subprocesos: 1. Actualización manual semanal de las planillas de planificación, que consiste en importar y organizar los datos de varios documentos de Excel de fuentes diferentes.

2. Identificación de la cobertura de las existencias por tipos de botellas. 3. Programa de producción de botellas.

Todos estos pasos son manuales y le insume al equipo de planificación varias horas cada semana. Una vez finalizado el programa de las botellas, se analizan los cambios y las transiciones de cada línea de producción (desde la producción de una botella hasta la otra) con el fin de garantizar que ningún cambio demore la producción (por ejemplo, transiciones de color o cambios complejos en la máquina). Por lo tanto, si se necesita alguna modificación, intercambio o sustitución en los planes de programación anteriores, se vuelven a ejecutar de forma manual.

Por último, el equipo de planificación y los coordinadores de ventas y de producción se reúnes dos veces por semana para compartir y analizar el programa y verificar que se da prioridad a todos los pedidos urgentes. Si hubiese que revisar el programa, se sobrescribe o modifica la planilla de planificación del primer paso, según proceda.

Límites y problemas

El sistema descrito en la sección anterior tiene límites importantes como, por ejemplo: � procesos manuales que generan posibles errores (manejo y reescritura de varios documentos de Excel); � tareas que ocupan mucho tiempo para muchas personas de equipos diferentes. Los jefes de planificación deben invertir muchas horas por semana de su tiempo, cuando podrían estar trabajando en actividades de mayor valor añadido; � tareas complejas, para las que, en general, es necesario capacitar durante un año a los nuevos jefes para que sean eficientes. Entonces, pocas personas de la empresa tienen en sus manos el conocimiento y no se lo almacena ni capitaliza en una solución de software sólida. Si los jefes de planificación están ausentes (debido a una lesión, a coronavirus, y otras causas), la actividad se ve profundamente afectada; � las restricciones en la producción y sus costes asociados no se tienen en cuenta al inicio del programa y esto genera cálculos repetidos e ineficientes; � programas subóptimos que generan una pérdida en el rendimiento de producción; � se adaptan los planes en lugar de una realizar una nueva optimización cuando los factores iniciales cambian, como, por ejemplo, las necesidades urgentes de los clientes o la máquina falla; � no hay tiempo para probar escenarios hipotéticos, lo que reduce la capacidad de la empresa de anticipar problemas y adaptarse en consecuencia; � se necesitan reuniones extras con otros equipos de procesos para una validación definitiva.

En este estudio de casos específico, una de las mayores preocupaciones es la capacidad de la empresa de responder a los cambios en la demanda de manera eficaz. De hecho, en el contexto de una demanda baja y predecible, los cambios en la producción se pueden gestionar de forma relativamente fácil. Sin embargo, si la demanda es alta e impredecible, la necesidad de una solución sólida es muy apremiante. En estos supuestos, las limitaciones en la producción

tienen costes asociados que deben ser considerados.

Mejoras

El primer paso para mejorar el proceso de planificación de la producción es formalizar el problema del programa y recoger todos los datos de entrada (por ejemplo, cualificaciones de la máquina, disponibilidad de operarios/as, existencias y contratos). Entonces, se crea el modelo de PR de manera ágil, con los comentarios y opiniones de los clientes para elaborar un modelo lo más parecido posible a la realidad de las operaciones.

El problema del programa se puede modelizar con la PR a través de tareas y recursos. La idea general es asociar cada pedido a una serie de tareas, que se deben asignar a recursos cualificados y disponibles, antes de una fecha límite determinada. Algunos recursos, tales como hornos y alimentadores, están sujetos a restricciones de capacidad, mientras que otros, tales como los operarios, están sujetos a restricciones disyuntivas2 .

Se pueden modelizar los recursos con los que no se cuenta a través de tareas fijas adicionales, cuyo objetivo es reducir las capacidades de los recursos al mínimo durante este período.

Se asociará cada tarea a una variable de asignación, cuyo dominio se puede reducir al tener en cuenta las restricciones comerciales, tales como las máquinas de sección individual (IS en inglés), o las posibles combinaciones de moldes en este tipo de máquinas.

Una vez que se ha realizado el modelo, se puede iniciar el proceso de solución. Los solver o solucionadores de PR son, en general, excelentes para encontrar soluciones viables en pocos segundos. El desafío es encontrar una solución casi óptima en pocos minutos para actualizar la planificación varias veces al día. A partir de algoritmos avanzados, con el solver de Cosling se pueden encontrar muy buenas soluciones al cabo de 3 a 5 minutos. La planificación que se obtiene se puede visualizar con una interfaz gráfica de usuario (Figuras 2 y 3).

Cabe destacar que estas herramientas son interactivas, quienes las utilizan pueden modificar algunos datos (por ejemplo, añadir algo nuevo que falte) y volver a optimizar el programa para aplicar el cambio. Una vez que el jefe de planificación está conforme con la solución obtenida, pueden validar y publicar la planificación para que pueda ser vista por todo el personal operativo.

Como la herramienta comprueba de manera automática las restricciones comerciales, tales como la capacidad de producción y las fechas límite de los pedidos, ser reduce de manera apreciable el volumen de trabajo de quienes la utilizan. Esto les permite a los jefes prestarle atención a las tareas de mayor valor añadido, tales como estudiar los próximos escenarios hipotéticos: ¿Qué pasaría si aplazo o adelanto el � mantenimiento de este horno? � ¿Qué pasaría si contrato a personal operativo nuevo el próximo mes? � ¿Me beneficiaría un período de poca actividad para reponer algunas existencias? � ¿Vale la pena hacer un cambio de gota esta noche? � ¿Qué pasaría si accedo a priorizar este pedido? � ¿Qué pasaría si acepto este nuevo pedido?

Modificar los datos de entrada según el caso, y volver a optimizarlos, puede ahora dar respuesta a todas estas preguntas de manera muy sencilla. Los jefes de planificación pueden, entonces, decidir qué hacer al comparar los indicadores claves de rendimiento (ICR) de producción. Los estudios de impacto que antes tardaban meses, ahora se pueden hacer en algunos días o minutos.

Conclusión

Los problemas con que se encuentran los jefes de planificación pueden tener un profundo impacto en el rendimiento de la empresa. Los sistemas de planificación avanzados se pueden utilizar para acelerar este proceso y para calcular una planificación casi óptima y, así, será posible hacer una prueba de escenarios hipotéticos, lo que genera una optimización de rendimiento global.

En definitiva, la tecnología les permite a los jefes dedicar más tiempo a las tareas de mayor valor añadido. En estos sistemas se necesitan datos unificados y un modelo detallado de los procesos industriales.

A partir del ejemplo de una empresa de producción de botellas de vidrio, explicamos cómo se pueden utilizar los solvers de PR para hacer un programa de producción eficiente y eficaz.

El software que se obtiene puede ser utilizado no solo para la planificación de la producción sino también para mejorar otros procesos, tales como el mantenimiento, la cadena de suministro, las ventas y los recursos humanos. �

* Fundador de JoonX Consulting, Cuauhtémoc, México, https://joonx.org/ en/home/ ** Cofundador y director de operaciones de Cosling, Nantes, Francia, https://www.cosling.com/

Notas al pie 1 - Mejor tesis doctoral sobre Inteligencia artificial de Francia (AFIA 2015) y Mejor tesis doctoral sobre Programación con restricciones del mundo (ACP 2015). 2 - Una tarea a la vez.