Investigacion de Operaciones Swift & Company

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Los márgenes ajustados significan que la optimización de la adquisición de ganado y la mezcla de productos es esencial para el éxito del negocio, sin embargo, las muchas fuentes de variabilidad en materia prima, y sus altos costos, hacen que la optimización sea muy difícil

Disponible para Prometer (ATP) en Swift &

La empresa como era

La alta velocidad de la industria de carne vacuna es evidente en las operaciones de ventas y marketing de Swift. Los representantes de servicio al cliente (CSR) venden carne de vacuno a través del teléfono, hablando con los compradores de sus más de 8.000 clientes. En tiempo real, los RSC deben ser capaces de ver la disponibilidad de inventario actual y futuro al tiempo que consideran las fechas de entrega solicitadas y la edad máxima del producto al momento de la entrega. Pueden introducir nuevos pedidos y nuevas líneas de pedido, y modificar o eliminar elementos de línea existentes. Los equipos de ventas también deben monitorear inventarios proyectados de artículos no vendidos para que puedan venderlos proactivamente y evitar el deterioro.

En el pasado, los sistemas de gestión de pedidos de Swift & Company y los procesos de negocio relacionados con ellos eran incapaces de manejar la volatilidad del negocio. Al principio de cada semana, los CSRs habrían vendido sólo un pequeño porcentaje de la producción de la semana. Con base en los pedidos existentes, el sistema creó un programa de producción semanal que intentó llenar esos pedidos con la materia prima disponible y con las horas de producción programadas. Este último típicamente incluía dos turnos de ocho horas por cinco días a la semana, aunque Swift a menudo agregó turnos extra en los fines de semana según sea necesario. Debido a que la empresa requiere la fabricación de cada carcasa entera durante un solo turno, los planificadores programaron la producción de piezas sin vender basándose en una lista de "ítems de balance", la mejor conjetura de las plantas sobre lo que podría venderse durante la próxima semana. Como los CSRs entraron en las órdenes, el sistema podría modificar el horario, pero sólo en la dirección de una mayor desagregación. El horizonte para el programa era el final de cada semana de producción, por lo que el sistema no podía programar la producción al final de la semana para llenar pedidos al principio de la semana siguiente. Como resultado, a menudo las plantas no podían llenar pedidos a pesar de tener la materia prima y la capacidad.

La situación se vio exacerbada por la mala visibilidad del sistema al calendario previsto. Sin una clara línea de visión a la disponibilidad de inventario, CSR a menudo entró en las órdenes sin saber si las plantas podrían llenarlos. En consecuencia, los planificadores de planta modificaron manualmente el programa de producción para acelerar los pedidos durante la ejecución. Las plantas a menudo enviaron pedidos con retraso, requiriendo que los CSRs se contacten con los clientes para programar nuevas fechas de entrega. A menudo los clientes no pudieron ordenar los elementos del balance, por lo que al final de la semana se acercó, CSR ofreció descuentos para mover los productos no deseados. Esta práctica no sólo redujo los márgenes ya ajustados, sino que también hizo que la predicción exacta fuera casi imposible porque el historial de ventas no reflejaba la demanda real de los clientes. Esta desalineación de la demanda y la producción se debió en parte a la incapacidad del sistema de gestión de pedidos de utilizar todos los árboles de desagregación al comprometerse o cambiar los pedidos de los clientes. Usando el sistema heredado de Swift, los planificadores no podían cambiar automáticamente a una rama totalmente diferente del árbol incluso si la capacidad y la materia prima estuviesen disponibles para suministrar artículos ordenados.

Los directivos de Swift & Company se dieron cuenta de que estaban atrapados con un modelo de negocio de producción-empuje (Figura 3), que no funcionaba para una industria con tal volatilidad y velocidad. Los clientes de la empresa eran muy conscientes de sus problemas de ejecución y fiabilidad; Muchos de ellos no consideraban a Swift & Company como un proveedor de elección. También comprendieron las dificultades de producción de Swift y sabían que si esperaban hasta finales de cada semana, cuando los lotes de las plantas estaban llenos de remolques refrigerados sin nombre llenos de productos aún no vendidos, podían exigir grandes descuentos. El resultado distorsionado del historial de ventas engañó a los compradores de ganado sobre qué tipo de ganado para adquirir en el mercado abierto.

Diseño de solución

Swift & Company reconoció que necesitaba reenginar su cadena de suministro y que necesitaba una tecnología habilitante para mejorar sus ventas y el rendimiento de fabricación. Para orientar su búsqueda de un socio que facilite el cambio a un modelo de negocio de demanda-atracción, identificó cuatro requisitos críticos para un nuevo sistema que proporcionaría una base técnica sólida para su negocio

(1) Proporcionar a los CSR información sobre la disponibilidad del producto en tiempo casi real,

(2) Para controlar los inventarios con precisión,

(3) Proporcionar la capacidad de vender la producción no vendida con márgenes máximos, y

(4) Proporcionar a Swift la capacidad de reoptimizar el uso de materia prima para satisfacer la demanda cambiante, utilizando la estructura completa de árboles desagregados.

Aspen Technology demostró una solución basada en la programación matemática que fue eficaz para resolver los problemas de programación y gestión de pedidos de Swift & Company. También proporcionó el intercambio rápido de datos y las capacidades de optimización necesarias. Una vez que AspenTech demostró el concepto, Swift & Company se comprometió a asociarse con él para diseñar y desplegar una aplicación de programación y capacidad de prometer (CTP) que transformaría su negocio. Swift nombró a esta iniciativa el Proyecto Phoenix después de un incendio que destruyó una planta de Swift en Garden City, Kansas en diciembre de 2000.

En marzo de 2001, un equipo de proyecto comenzó a trabajar en el campus de Swift & Company en Greeley, Colorado. Swift dedicó 10 empleados a tiempo completo, incluyendo expertos en la materia, un administrador de bases de datos, desarrolladores de software y un gerente de proyectos, mientras que AspenTech proporcionó