1 Disclaimer Disclaimer of warranty The information in this documentation is believed to be accurate in all respects. However, OM Partners nv makes no representations or warranties, express or implied, with respect to contents hereof, including without limitations, any implied warranties of merchantability or fitness for a particular purpose, all of which are expressly disclaimed. OM Partners nv, its distributors and dealers, shall in no event be liable for any indirect, incidental or consequential damages, independently from the seriousness of the act allegedly having caused the damage. Furthermore, the information contained in this documentation is subject to change without notice and should not be construed as a commitment of OM Partners nv. Copyright Copyright OM Partners nv all rights reserved. No parts of this documentation may be reproduced, stored in a retrieval system or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording or otherwise, without the prior written permission of: OM Partners nv Koralenhoeve 23 2160 Wommelgem [Antwerpen] – Belgium Phone: +32 3 650 22 11 [email protected] www.ompartners.com

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3 3 OM Partners © Proprietary and Confidential 3 Agenda ● ¿Qué es realmente la optimización matemática? ● Utilización en toma de decisiones estratégicas ● Utilización en toma de decisiones tácitas ● Utilización en la planeación operacional ● Conclusión

4 4 OM Partners © Proprietary and Confidential 4 ¿Qué es realmente la optimización matemática? ● ¿Usted sabe realmente lo que esto significa ?

5 5 OM Partners © Proprietary and Confidential 5 ¿Qué es realmente la optimización matemática? ● ¿Qué significa esto para usted? o ¿Por qué una optimización es mejor que heurística? La heurística le provee a uno dirección pero no el destino final, que es minimizar costos siempre y cuando se complete la demanda e incremente la productividad. Demanda, costos, inventario y problemas de producción son demasiados complejos para que una persona tome en cuenta todo esto a la hora de tomar decisiones. La mayoría de las heurísticas se enfocan únicamente en un hecho, por ejemplo Trim, y no hace minimización de costos. Si las restricciones cambian, los modelos matemáticos continúan dando resultados consistentes y la mayoría de las heurísticas tienen resultados incorrectos o fallan por completo.

6 6 OM Partners © Proprietary and Confidential Supply Demand ManufacturingDistribution Operational Strategic Inventory Optimization & Product Portfolio Optimization Supply, Manufacturing, Loading & Transport Scheduling Order Management, Allocation & Promising Order Management, Allocation & Promising Forecasting Supply Chain Network Design Sales & Operations Planning Supply, Manufacturing, DRP & Transport Planning Tactical Utilización en toma de decisiones estratégicas

7 7 OM Partners © Proprietary and Confidential Fábricas de Cartón Molinos de Papel Modelo de red de abastecimiento de papel CD Papel Clientes Máquinas Pulpa Demanda Externa de Papel Inventario Máquinas Abastecimiento Externo de Papel

8 8 OM Partners © Proprietary and Confidential 8 La industria del papel tiene desafíos específicos ● Cortar rollos gigantes en rollos específicos ● Limitantes o Ancho máximo de rollo o Difícil de combinar rollos de múltiples diámetros ● Volúmenes de intercambios en niveles agregados de productos ● …

9 9 OM Partners © Proprietary and Confidential 9 Modelo de optimización – Funcion objetiva ● Maximizar la contribución hacia las ganancias Ingresos – Costos Variables ● Ingresos o Precios del mercado en los precios de venta o Venta estratégica de los rollos de anchos pequeños a precios menores ● Costos Variables o Costos variables en la producción por tonelada por hora Costos de trim o Costos de transporte o Costos de compra o Costos de inventario o Penalidades (por ejemplo, penalidades altas por no satisfacer la demanda)

10 10 OM Partners © Proprietary and Confidential 10 Reportes sobre KPI’s- Manejo de Escenarios Diferentes Escenarios Distintos KPIs Gráfica de comparación Vista en mapas acerca del abastecimiento

11 11 OM Partners © Proprietary and Confidential Empezando así … Fábricas de Cartón Molinos de Papel CD Papel Máquinas Pulpa Inventario Máquinas

12 12 OM Partners © Proprietary and Confidential Tomar decisiones para llegar a … Fábricas de Cartón Molinos de Papel CD Papel Máquinas Pulpa Demanda Externa de Papel Inventario Máquinas Abastecimiento Externo de Papel

13 13 OM Partners © Proprietary and Confidential Supply Demand ManufacturingDistribution Operational Strategic Inventory Optimization & Product Portfolio Optimization Supply, Manufacturing, Loading & Transport Scheduling Order Management, Allocation & Promising Order Management, Allocation & Promising Forecasting Supply Chain Network Design Sales & Operations Planning Supply, Manufacturing, DRP & Transport Planning Tactical Utilización en toma de decisiones tácitas

14 14 OM Partners © Proprietary and Confidential 14 Estudios de utilización de anchos de Papel ● Uso de pedidos históricos o futuros para determinar la demanda ● Simulación de combinación de pedidos en la corrugadora ● Determinar el portafolio de papeles que sea más rentable o Evaluando Utilización de Ancho de la Corrugadora o Evaluando Costos de los diferentes anchos ● Analizar distintos escenarios

15 15 OM Partners © Proprietary and Confidential 15 Bases de las simulaciones para anchos de papel ● Requisitos generales o Restricciones de la corrugadora correctamente modelados o Utilización de pedidos históricos y/o futuros ● Mejor Caso (Condiciones Favorables) o Optimizar todos los pedidos de los próximos 5 días. o Utilizar un máximo de trim fijo Trim para las auto-combinaciones no puede exceder 10% Si excede, el pedido no es combinado o Establecer un volumen mínimo por flauta para q sea tomado en cuenta ● Peor Caso (Condiciones exigentes, combinar todos los pedidos) o Optimizar todos los pedidos de los próximos 2 días y 3 días opcionales o No hay restricciones de trim Todos los pedidos tienen que ser combinados o Establecer un volumen mínimo por flauta para q sea tomado en cuenta (pueden ser pedidos mandatorios y opcionales)

16 16 OM Partners © Proprietary and Confidential 16 Evaluación de utilización del ancho ● Utilización del ancho de corrugadora o Tomando en cuenta: Trim mínimo Trim máximo o Evaluar las diferentes posibilidades de anchos que no se tomaron en cuenta o Tomando en cuenta en las soluciones: Incremento en el número de anchos de papel Posibilidad de incrementar el trim A3 A4 A5 A6 A2 A1

17 17 OM Partners © Proprietary and Confidential 17 Evaluar distintos escenarios ● Ejemplo ● A cada escenario se le asigna un % de cada ancho ● Cada escenario esta compuesto por distintas combinacione de anchos Trim Total Ancho promedio utilización [%] Volumen no combinado [%] EscenarioA 2,49%91,36%10,82% Escenario B 2,65%89,68%2,24% Escenario C 2,31%92,52%10,81% Escenario D 2,47%92,12%11,12% Escenario E 2,71%90,84%2,97% Escenario AEscenario BEscenario CEscenario DEscenario E Ancho 167%57% Ancho 267%55%67% Ancho 3 Ancho 422% Ancho 533%20% Ancho 633% A : A1, A2, A3 - B : A1, A3, A4 - C : A2, A4 - D : A5, A6 - E : A2, A4, A6

18 18 OM Partners © Proprietary and Confidential 18 Estudiar el impacto ● Ver la importancia de estos cambios en anchos de cartón específicos ● Examinar los diferentes escenarios y los cambios de % de trim para todas las ordenes ● Estudiar la utilización del ancho de la corrugadora en las combinaciones de pedidos ● Ver el peso que tienen los beneficios en los molinos de papel & en las fabricas de cartón

19 19 OM Partners © Proprietary and Confidential Supply Demand ManufacturingDistribution Operational Strategic Inventory Optimization & Product Portfolio Optimization Supply, Manufacturing, Loading & Transport Scheduling Order Management, Allocation & Promising Order Management, Allocation & Promising Forecasting Supply Chain Network Design Sales & Operations Planning Supply, Manufacturing, DRP & Transport Planning Tactical Utilización en la planeación operacional

20 20 OM Partners © Proprietary and Confidential 20 Planeación de la Capacidad ● Hoy en día, la planeación de la capacidad es un proceso iterativo y cíclico. ● Los seres humanos únicamente pueden enfocarse en un aspecto u objetivo simultáneamente ● Cambios en la planeación tienen impactos que no son realmente conocidos antes de que sean realizados Utilización óptima de maq Costos atrasos Costos de WIP Costos de arreglo Costos de faltantes Planeación De Demanda

21 21 OM Partners © Proprietary and Confidential 21 ● El “Demand Pull Solver” en OMP Planner genera una solución globalmente optima basada en costos ● Toma en cuenta todos los aspectos y costos con su relativa importancia (=“peso”) ● Las diferentes vistas son utilizadas para fijar y validar resultados ¿Por qué es necesario optimizar la demanda? fijar & validar! validar! fijar & validar! validar! Utilización óptima de maq Costos atrasos Costos de WIP Costos de arreglos Costos de faltantes Planeación De Demanda

22 22 OM Partners © Proprietary and Confidential 22 “Demand Pull Solver” en resumen ● Varios reportes pueden ser utilizados para evaluar el plan o Por medio de KPIs o Resumen de Conflictos o Por medio de cubos OLAP y Crystal Reports de Evaluación del Plan OM Partners © Proprietary and Confidential

23 23 OM Partners © Proprietary and Confidential 23 Conclusión ● La optimización matemática ayuda a tomar decisiones basadas en costos reales en los niveles Estratégicos, Tácticos y Operacionales de sus plantas. ● Para tomar decisiones concretas en casos complejos con múltiples objetivos, las optimizaciones matemáticas son necesarias. ● Algunos problemas requieren simulaciones en grandes cantidades. Estas son corridas en los solucionadores con sets de datos y así poder comparar las distintas situaciones. ● Generar impacto económico positivo en los molinos de papel y fabricas de cartón

24 OM Partners © Proprietary and Confidential 24 ¿Preguntas? Visitenos en el stand # 13