Introducción
El gemelo digital es una representación virtual de un modelo real, en el que se replican instalaciones, maquinaria, operarios, reglas de funcionamiento y parámetros. Esta réplica permite que responda ante eventos de la misma manera que lo haría el modelo real. Este enfoque posibilita probar diferentes soluciones con menor coste y riesgo, analizar valores y parámetros de producción de manera analítica, y dimensionar parámetros no establecidos, todo ello reduciendo la incertidumbre en el análisis de la planta en comparación con métodos tradicionales.
Descripción de la Planta
La planta objeto de este estudio es una cámara de salado de jamones. Semanalmente, se recibe lotes de jamones y paletas ya colgados en perchas, agrupados por rangos de peso. Estos jamones se almacenan en cajones con capas de sal y se dejan en reposo durante un número variable de días, según sus parámetros específicos. El tamaño del almacén está determinado por el número de cajones. Al cumplir su tiempo de almacenamiento, los jamones se retiran y se les quita la sal.
Problemática
El objetivo es calcular el número de cajones necesarios para el salado en el almacén. Aunque la cantidad de jamones y paletas que llegan cada semana es fija, dos parámetros variables complican este cálculo:
-Distribución de los jamones: Aunque la cantidad de piezas es constante, sus pesos varían, lo que afecta el agrupamiento semanal y, por ende, el número de perchas y cajones necesarios.
-Tiempo de almacenamiento: La variabilidad en el peso de los jamones influye en los días que cada cajón permanece en el almacén, añadiendo complejidad al cálculo.
En resumen, semanalmente ingresa un número diferente de cajas que permanecen en el almacén un tiempo variable, basado en una distribución normal del peso de los jamones.
Simulación
Como alternativa al cálculo matemático basado en estadística, se opta por la simulación del modelo. Este proceso emula la llegada de jamones, su agrupación en perchas, la selección de un cajón para almacenamiento, y el seguimiento del tiempo de reposo hasta la retirada de la sal. La cantidad de piezas recibidas semanalmente es una variable de entrada.
Para validar esta solución, se asegura que la distribución del peso de los jamones y paletas siga un modelo aleatorio semejante a la realidad. La simulación permite observar en todo momento la ocupación actual del almacén, el máximo histórico ocupado, y el estado de cada cajón, incluyendo su contenido y fecha de salida.
Con el sistema montado y validado, se procede a la simulación, prefijando una cantidad inicial de cajones. Se simula varias veces durante un periodo de 2 años para obtener un rango de confianza válido de escenarios. Las simulaciones revelan el número de cajones necesarios para la producción esperada, proporcionando una certeza sobre la cantidad requerida para las entradas previstas de piezas.
Punto de mejora
Además, manteniendo el número inicial de cajones, se varía el número de piezas de entrada para determinar el límite de capacidad del almacén. De esta manera la instalación puede ser testada para su capacidad total antes de ser construida o reformada, o bien se pueden establecer diferentes hipótesis de capacidad en función de la recepción de piezas en campaña.
Para maximizar el uso del gemelo digital, se estudia una posible mejora en el sistema actual. Actualmente, las cajas se almacenan en una matriz tridimensional, y la falta de información sobre la disponibilidad de las cajas provoca demoras operativas. Se propone un sistema inteligente que controle la ocupación de las cajas y guíe al operario sobre cuál utilizar.
Para evaluar esta solución, se simulan dos escenarios: uno con el sistema actual y otro con el sistema inteligente implantado. La comparación de estos escenarios revela el tiempo ahorrado diariamente, que puede traducirse en costos operativos y permitir calcular el retorno de la inversión (ROI) de la solución.
Conclusiones
El gemelo digital no solo permite probar soluciones y analizar la planta, sino que también actúa como una herramienta optimizada para el cálculo de los parámetros de la planta. En este caso, se ha obtenido con alta confianza un parámetro que normalmente se sobredimensiona debido a la incertidumbre en el cálculo.
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