5 pistas que debes invertir en optimización matemática

No podemos abordar este tema sin estar seguros de que usted conoce lo que es la optimización matemática y los principales beneficios de un modelo de optimización. Resumiendo, la optimización matemática es una forma de representar y resolver problemas complejos a gran escala. Hay muchas aplicaciones en contextos industriales, como la planificación de producción, programación, adquisición de materias primas y capacidad de la cadena de suministro.  Dado que estos problemas están compuestos por demasiadas variables y restricciones, es difícil para el cerebro humano encontrar una solución óptima. Por eso, invertir en optimización matemática puede tener un gran impacto económico y de productividad en una empresa. Sin embargo, ¿cuáles son los principales indicios de que su empresa es apta para la optimización?

 

1. La empresa toma decisiones complejas

 

Normalmente, las decisiones complejas son asociadas a una cadena ampliada de procesos, pero esa es una visión limitada. Un problema difícil puede ocurrir también en las cadenas cortas. Por lo tanto, la complejidad surge de los desafíos que las personas tienen que considerar durante el proceso de toma de decisiones. Estos retos pueden estar relacionados con un contexto combinatorio, impactos no lineales entre variables o el tamaño del problema. Para implementar un modelo matemático, es crucial mapear todas las palancas de decisión, sus relaciones y los recursos/parámetros. Sólo así es posible analizar escenarios con diferentes hipótesis y encontrar sus soluciones óptimas. 

 

2. Las decisiones de alto impacto se toman de forma descoordinada

 

Cuando una empresa tiene un conjunto de decisiones interconectadas es esencial coordinar las acciones de sus departamentos porque apuntar a objetivos locales puede no ser el mejor resultado para la empresa. Es más fácil verificar la ganancia de oportunidades cuando los departamentos tienen una visión global. Esta es la clave principal para el éxito de la modelización: utilizar la herramienta adecuada para tomar decisiones sabiendo que está orientada al mejor resultado global.

 

3. Entorno operativo en constante cambio

 

En este punto, no estamos hablando de los grandes cambios en un proceso, sino de los pequeños que tienen un gran impacto. Nos gusta ejemplificar en el contexto de la adquisición de materias primas, que repercute directamente en la cadena de producción. Imagine que tiene una lista de proveedores con diferentes precios y características. ¿Cree que lo más barato no puede ser la mejor opción? ¡Es verdad! Quizá su menor costo de adquisición no compensa el producto que genera. Su calidad puede interferir con los factores operativos de los procesos posteriores, provocando costos adicionales o un producto fuera de las especificaciones.

 

4. Dificultad para adecuar la planificación de la producción a la demanda del mercado

 

Todas las empresas necesitan asignar sus recursos para abastecer a sus clientes. Sin embargo, durante ciertos periodos esos recursos no están disponibles para la producción. Piense en el tiempo de mantenimiento de la maquinaria y los equipos, o en las vacaciones de los empleados, o en cualquier otro recurso escaso en su realidad. Además, en muchas situaciones, la demanda de los clientes no se ajusta a la capacidad de producción de la empresa. Imagine que tiene una gran demanda durante un periodo de baja capacidad de producción. ¿Cómo y cuándo va a reprogramar el mantenimiento de las máquinas y las vacaciones de los empleados? La respuesta no es fácil, pero con la ayuda de una herramienta, puede predecir los picos de demanda y adaptar la planificación de la producción para obtener mejores resultados.

 

5. Dificultad para estimar las capacidades de proceso

 

Las empresas desconocen constantemente las capacidades reales de producción que permiten sus recursos. Los recursos son todos los medios necesarios para realizar un producto, por ejemplo, materias primas, trabajadores, máquinas e inventario. Independientemente del recurso, si está dentro del modelo, se puede optimizar. Hágase ahora estas preguntas: "¿Tengo que almacenar productos? ¿Durante cuánto tiempo?"; " ¿Cuántos productos se pueden almacenar?" ; "¿Debe la empresa comprar una nueva máquina para una parte determinada del proceso?"; "¿Cuáles son los cuellos de botella de la producción?"; "¿Cuál es la mejor ruta de entrega?".   

 

 

Si se hace preguntas como éstas con frecuencia, tiene que tomar decisiones complejas y/o necesita utilizar mejor los recursos, seguro que ¡debe optimizar su negocio! Existe un enorme potencial para mejorar la utilización de sus recursos. Cassotis ha desarrollado soluciones de optimización personalizadas para apoyar las decisiones de sus clientes en muchos contextos empresariales, normalmente utilizando la modelización matemática. La gran ventaja de trabajar con estas tecnologías es que se basan en ecuaciones. Una vez construida la base, se puede hacer evolucionar el modelo considerando nuevas relaciones rápidamente. La capacidad de respuesta de la empresa puede ahorrar/ganar mucho dinero en función de las nuevas condiciones.

 

Autor: Guilherme Martino - Consultor Senior en Cassotis Consulting

                                      Coautor: Fabio Silva - Gerente Senior en Cassotis Consulting