Lo que necesitas saber sobre
Digitalización

Este artículo presenta un caso práctico real, que demuestra el valor de la optimización bajo incertidumbre. Enfrentados al clásico dilema entre costes de inventario y nivel de servicio, aplicamos una metodología que combina un gemelo digital, simulación de Montecarlo y un optimizador de caja negra. Los resultados cuantificables incluyen una reducción del 18% en los costes totales de inventario, un aumento de 4.2 puntos en el nivel de servicio y una liberación del 25% del capital inmovilizado.

Los datos son ligeros, transparentes, intangibles, pasan de un sistema a otro sin hacer ruido. En HubSpot, esa “levedad” puede convertirse en fluidez o en caos. Todo depende de lo bien que conectemos sus piezas con nuestro negocio.

En nuestro viaje hasta ahora, hemos dado dos pasos gigantescos. Primero, aceptamos que la predicción perfecta es un mito y que la verdadera meta es la resiliencia. Segundo, aprendimos a modelar la incertidumbre, usando la Simulación de Monte Carlo para crear un mapa detallado de miles, o incluso millones, de futuros posibles para nuestra fábrica.
Ahora nos encontramos ante un mapa increíblemente rico, pero también abrumador. Tenemos un millón de resultados posibles para cada decisión que tomemos. La pregunta es obvia: ¿cómo elegimos la mejor?

Deja de buscar una única respuesta y empieza a prepararte para miles de futuros posibles.
En nuestro anterior artículo, La Trampa del Forecast Perfecto, nos planteamos una nueva pregunta: «¿Cuál es la mejor decisión que puedo tomar hoy, sabiendo que pueden ocurrir miles de escenarios diferentes mañana?»
Fantástico. Pero, ¿cómo empezamos a responder a eso? Suena abstracto, casi filosófico. La respuesta es que el primer paso consiste en tratar la incertidumbre no como un enemigo al que temer, sino como una variable que podemos describir, medir y, en definitiva, modelar.

Deja de perseguir una bola de cristal y empieza a construir una operación industrial a prueba de futuro.
Es lunes, 8 de la mañana. Revisas tu dashboard. El OEE está en verde, el plan de producción de la semana está cerrado y el flamante modelo de machine learning que habéis implementado predice una demanda estable. Por fin, piensas, todo está bajo control.
A las 10:15, suena el teléfono. Tu proveedor principal de un componente crítico en Francia acaba de sufrir un retraso. La producción se detendrá en 48 horas. De repente, el forecast perfecto de hace dos horas no sirve absolutamente para nada.

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