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Michelín y el software que revoluciona sus cadenas de suministro

Pepe Varela, periodista y community manager.

Estamos encantados de que Michelin haya elegido Replenishment + (traducido al castellano, reabastecimiento) como la solución para desplegar Demand Driven MRP por su red de fábricas a nivel mundial". Estas fueron las palabras de Erik Bush, CEO de Demand Driven Technologies, tras firmar un acuerdo con Michelín para que, la multinacional francesa del neumático, implante el software Replenishment+, diseñado para gestionar inventarios y cadenas de suministro, en las más de 80 plantas de producción que la marca tiene repartidas por todo el mundo. Sucedió el pasado 7 de junio, durante el Congreso Europeo de Usuarios de DD Tech que tuvo lugar en Niza (Francia).

Michelin implantará el software Replenishment+, diseñado para gestionar inventarios y cadenas de suministro

Mejora en la planificación de materiales

Que, además, se observarán de manera drástica e inmediata. Este es uno de los beneficios que se obtienen tras la implantación de Replenishment +. En palabras de Erik Bush “esta mejora se produce al pasar de una planificación basada en el pronóstico de la demanda a otra basada, directamente, en las órdenes de venta. De esta manera, es posible mejorar, tanto, los niveles de servicio como optimizar la gestión del inventario”. “Además -añade el CEO de Demand Driven Technologies- la solución de múltiples niveles identifica automáticamente las posiciones estratégicas de inventario dentro de la cadena de suministro. Esto permite alinear dicho inventario con la demanda real del mercado lo que tiene un beneficio instantáneo: reducción de los plazos de entrega”.

Un software de planificación para más de 80 fábricas

La implantación de Replenishment +, como software de planificación y gestión de la cadena de suministro en Michelin, supondrá una clara ventaja competitiva para la firma. Y es que esta solución informática mejora las tasas de cumplimiento de pedidos, a la vez que reduce los niveles de inventario y los tiempos de producción. Según explica Hélène Paul, CPO of Michelin Group “después de realizar diversas pruebas en Francia, Michelin decidió lanzar varios proyectos piloto en diferentes áreas de su cadena de suministro. De este modo, pudimos identificar, en nuestras distintas unidades de negocio, cuáles eran los distintos problemas que teníamos que enfrentar y cuál era el enfoque DDMRP más adecuado para resolverlos”. Dicho esto, Michelín divide su actividad en tres unidades de negocio principales, cada una de las cuales presenta una problemática diferente a resolver.

1.            Vehículos de turismo. Se trata de identificar cómo se pueden gestionar, con la instalación de buffers, los cambios frecuentes en órdenes de pedido de clientes y minoristas.

2.            Camiones.  Habría que averiguar cómo una combinación de flujos de fabricación bajo y contra pedido, en el primer nivel del centro de distribución, se pueden gestionar juntos para proteger a la industria de los cambios de prioridad a corto plazo.

3.            Materia prima.

En este caso se trataría de descubrir cómo se puede ser lo suficientemente ágil, y receptivo, de cara a la colaboración, con socios internos, en procesos industriales flexibles y largos.

Buffers de cinco zonas

En otras grandes compañías como Unilever o Izar Cutting Tools, en las que Replenishment+ lleva tiempo operando, se han conseguido importantes porcentajes de mejora en el nivel de servicio (hasta un 99%); en reducción de stock de producto finalizado (en torno al 50%) y en adelantamiento de los plazos de entrega (alrededor del 50%). En todos estos datos de mejora han tenido que ver -y mucho- la implantación de buffers en distintos puntos de la cadena de producción. Dichos elementos permiten a las empresas, en palabras de Erik Bush, “obtener múltiples beneficios, como consecuencia de poder tener una visión acerca de cuáles son las prioridades en la planificación del trabajo”.

El CEO de Demand Driven Technologies enumera algunos de estos beneficios: recalcular el consumo promedio diario de cada artículo, ajustándose, en cada momento a la realidad del mercado; priorizar sobre que artículos, y sobre cuáles no, hay que priorizar el control; agrupar, estratégica y rápidamente, los artículos por comportamientos y atributos; generar y priorizar órdenes de una forma más fácil de ver y administrar; y, por último, reducir, drásticamente, el número de órdenes de trabajo que, por cualquier circunstancia, no se pueden completar en un momento determinado -por ejemplo, por falta de suministros- ¿Consecuencia? Menos cambios de programación de último momento… más ahorro de tiempo, dinero y recursos.

Computing 771