{"id":116231,"date":"2022-06-30T09:00:00","date_gmt":"2022-06-30T07:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=116231"},"modified":"2025-02-05T15:33:23","modified_gmt":"2025-02-05T14:33:23","slug":"modelizacion-de-la-fabrica-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/es\/modellieren-der-digitalen-fabrik\/","title":{"rendered":"Modelando la f\u00e1brica digital"},"content":{"rendered":"

Pero las nuevas ideas ya est\u00e1n madurando en los laboratorios de desarrollo de los programadores inform\u00e1ticos. Orsoft, una de las principales empresas de desarrollo y consultor\u00eda en el campo del software de planificaci\u00f3n, nos ofrece una perspectiva. Considerar la planificaci\u00f3n como una herramienta hol\u00edstica de control de los procesos de la empresa es una prioridad. En consecuencia, los procesos aut\u00f3nomos se incluyen en todo el nivel del taller y se modelan sobre la base de gemelos digitales.<\/p>\n\n\n\n

Antes de profundizar en el tema, es importante aclarar algunos t\u00e9rminos. A la hora de clasificar el t\u00e9rmino inteligencia artificial (IA), Orsoft utiliza la definici\u00f3n del especialista en estudios de mercado para la gesti\u00f3n de la cadena de suministro, Gartner. La IA aplica an\u00e1lisis avanzados y t\u00e9cnicas basadas en la l\u00f3gica, incluido el aprendizaje autom\u00e1tico, para interpretar eventos, respaldar y automatizar decisiones y tomar medidas.<\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje autom\u00e1tico (AM) es una forma de IA que pretende ense\u00f1ar a un algoritmo mediante un entrenamiento repetitivo de tal forma que pueda realizar tareas de forma aut\u00f3noma. A diferencia de los algoritmos convencionales, el reconocimiento de estructuras (de datos) no est\u00e1 predeterminado por una estructura de modelo impl\u00edcita, sino que se deja en manos de la \"m\u00e1quina\" de forma aut\u00f3noma.<\/p>\n\n\n\n

Autonomizaci\u00f3n de los procesos de planificaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Con los patrones reconocidos a partir del ML, la calidad de previsi\u00f3n de los procesos basados en series temporales alcanza una calidad completamente nueva. El objetivo m\u00e1s elevado del ML hasta la fecha es la autonomizaci\u00f3n. A diferencia de la automatizaci\u00f3n, el Fraunhofer IESE describe los t\u00e9rminos de la siguiente manera: Si se sabe c\u00f3mo se comporta un sistema en una determinada situaci\u00f3n, se trata de automatizaci\u00f3n. Si se desconoce, hablamos de autonomizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Se busca una ampliaci\u00f3n inteligente de los sistemas existentes de planificaci\u00f3n de recursos empresariales (ERP) mediante sistemas avanzados de planificaci\u00f3n (APS). Dado que los ERP no est\u00e1n dise\u00f1ados expl\u00edcitamente para tareas de planificaci\u00f3n -por ejemplo, s\u00f3lo se pueden asignar controles de inventario rudimentarios o procesos de planificaci\u00f3n sencillos como las ejecuciones MRP-, a menudo se utilizan sistemas de planificaci\u00f3n avanzada adicionales que sirven para representar y optimizar los procesos empresariales transaccionales. Sin embargo, \u00e9stos ya no responden a las expectativas de la realidad actual de la planificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Los sistemas, que a menudo no son muy \u00e1giles, no cartograf\u00edan cadenas de suministro completas ni ofrecen la posibilidad de realizar ajustes ad hoc del plan en lotes cercanos a uno. Con sus herramientas de software para la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica-t\u00e1ctica y operativa, Orsoft siempre ha perseguido el enfoque integrador de extremo a extremo de la planificaci\u00f3n, lo que significa que todas las instancias de planificaci\u00f3n se modelan de forma hol\u00edstica, se vinculan entre s\u00ed de forma inteligente y se crean diversas opciones de simulaci\u00f3n y previsi\u00f3n. Estas caracter\u00edsticas son el requisito previo b\u00e1sico para la aplicaci\u00f3n de instancias de planificaci\u00f3n (parcialmente) aut\u00f3nomas, la tercera gran perturbaci\u00f3n en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro despu\u00e9s de los ERP y los sistemas de planificaci\u00f3n avanzada.<\/p>\n\n\n\n

Gemelos digitales<\/h3>\n\n\n\n

Las instancias de planificaci\u00f3n aut\u00f3noma deben modelarse con la ayuda de un gemelo digital. \u00bfQu\u00e9 es realmente un gemelo digital? De forma an\u00e1loga a la gen\u00e9tica -donde los gemelos id\u00e9nticos comparten un ADN id\u00e9ntico-, el gemelo digital comparte caracter\u00edsticas funcionales espec\u00edficas con su hermano real. Trasladado a la realidad industrial, podr\u00eda tratarse, por ejemplo, de la planta de producci\u00f3n y su copia digital en el \u00e1mbito de la producci\u00f3n o de un gemelo digital de la cadena de suministro en el \u00e1mbito de la planificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El gemelo digital de la cadena de suministro es la base de la autonomizaci\u00f3n de la planificaci\u00f3n. Con \u00e9l, los procesos se vuelven m\u00e1s interconectados, eficientes, \u00e1giles, r\u00e1pidos y transparentes. Cuanto m\u00e1s complejas sean las cadenas de valor -una planta con una unidad de ventas o una red completa de procesos de producci\u00f3n, compras y ventas marcan una gran diferencia-, m\u00e1s necesaria ser\u00e1 la sincronizaci\u00f3n en tiempo real de los datos entre las instancias de planificaci\u00f3n y el ERP central. <\/p>\n\n\n\n

A trav\u00e9s de la plataforma PaaS Edge.One, ampliable modularmente y con interfaz abierta, puede proporcionarse una capa de datos uniforme con la m\u00e1xima precisi\u00f3n de detalles, integridad de datos y velocidad de reacci\u00f3n. Esto permite mapear e integrar numerosos procesos del taller y de la planta de producci\u00f3n en el enfoque de plataforma central en el sentido de la f\u00e1brica digital.<\/p>\n\n\n\n

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Las instancias de planificaci\u00f3n aut\u00f3noma deben modelarse con la ayuda de un gemelo digital. En la realidad industrial, los gemelos digitales pueden encontrarse en el taller, en la producci\u00f3n o en la cadena de suministro digital en el \u00e1mbito de la planificaci\u00f3n.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

An\u00e1lisis avanzados<\/h3>\n\n\n\n

La anal\u00edtica avanzada ya no se limita al an\u00e1lisis descriptivo de datos del pasado (la pregunta \"\u00bfqu\u00e9 ha pasado?\"), sino que se centra en el an\u00e1lisis predictivo (\"\u00bfqu\u00e9 va a pasar?\") y prescriptivo (\"\u00bfc\u00f3mo puedo conseguirlo?\").<\/p>\n\n\n\n

Con la anal\u00edtica avanzada, los escenarios pueden trazarse y ejecutarse autom\u00e1ticamente en funci\u00f3n de objetivos o jerarqu\u00edas de objetivos predefinidos, como el m\u00e1ximo servicio al cliente, la segmentaci\u00f3n de clientes, el programa de producci\u00f3n con margen \u00f3ptimo, etc. Las reglas de priorizaci\u00f3n ayudan a resolver situaciones conflictivas de la mejor manera posible y a automatizarlas mediante aprendizaje autom\u00e1tico. En funci\u00f3n de la complejidad de la optimizaci\u00f3n del plan, el factor humano puede verse privado parcial o totalmente de autoridad para tomar decisiones. <\/p>\n\n\n\n

Bas\u00e1ndose en el an\u00e1lisis ML de series temporales, se proporcionan valores de previsi\u00f3n fiables para la planificaci\u00f3n de la demanda. De este modo, se pueden reducir las fluctuaciones en la cadena de suministro y mejorar los procesos posteriores. Las conclusiones para la gesti\u00f3n de inventarios son igualmente evidentes: la reducci\u00f3n de las existencias de seguridad necesarias para cubrir las fluctuaciones de la demanda es otro objetivo importante. Con la ayuda de la IA, la planificaci\u00f3n de inventarios puede cambiar a existencias de seguridad din\u00e1micas. La programaci\u00f3n reactiva es una palabra de moda en el campo de la planificaci\u00f3n asistida por IA. Aqu\u00ed, el proceso de planificaci\u00f3n se describe como un proceso \u00e1gil que est\u00e1 abierto hasta el \u00faltimo minuto. El objetivo es poder reaccionar ante condiciones cambiantes: pedidos ad hoc de un cliente A, nuevos pedidos, cuellos de botella en las entregas, aver\u00edas de personal\/planta o similares. El aprendizaje continuo a partir de decisiones tomadas en el pasado \"alimenta\" a la IA continuamente con datos. Un motor de planificaci\u00f3n siempre actualizado en segundo plano, alimentado por el sistema en vivo, ayuda a garantizar que el plan calculado inicialmente s\u00f3lo tenga que ajustarse de forma marginal y continua. <\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n en el \u00e1mbito de la gesti\u00f3n de conflictos, los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico ofrecen resultados interesantes. A partir de las propias decisiones anteriores y del an\u00e1lisis de los resultados de las mismas, se crean y, si se desea, se autonomizan sugerencias de soluci\u00f3n. Con la ayuda de la comparaci\u00f3n de la producci\u00f3n planificada y la retroalimentaci\u00f3n real de la planta, la calidad del plan puede ser evaluada y retroalimentada en el modelado del algoritmo de planificaci\u00f3n - tambi\u00e9n con respecto a la aplicaci\u00f3n de las previsiones de mantenimiento. Las funciones de alarma tambi\u00e9n est\u00e1n (parcialmente) automatizadas y se autoaprenden mediante procesos de decisi\u00f3n asistidos por IA.<\/p>\n\n\n\n

Entorno SAP<\/h3>\n\n\n\n

La automatizaci\u00f3n de la planificaci\u00f3n y programaci\u00f3n avanzadas (APS) en el entorno SAP es un caso de uso de Orsoft. La tarea del cliente estaba claramente definida: Autonomizaci\u00f3n sin contacto de la planificaci\u00f3n operativa con el objetivo de implantar un sistema que funcione de forma aut\u00f3noma en el caso normal -es decir, en el llamado flujo feliz- y que pueda implicar autom\u00e1ticamente a los planificadores cuando se produzcan determinados eventos. Se acordaron las siguientes condiciones adicionales: interacci\u00f3n autom\u00e1tica (iterativa) con SAP, gran capacidad de configuraci\u00f3n del modelo de datos, reacci\u00f3n autom\u00e1tica a determinados eventos libremente configurables y ejecuci\u00f3n de funciones en un n\u00facleo de aplicaci\u00f3n independiente, lo que permite utilizar el software incluso sin usuarios registrados.<\/p>\n\n\n\n

Para hacer justicia a una autonomizaci\u00f3n de la planificaci\u00f3n operativa, deben definirse los objetivos del proceso de planificaci\u00f3n, que se representan como reglas de priorizaci\u00f3n predefinidas, tambi\u00e9n calificadas como una secuencia de prioridades. Al igual que las condiciones l\u00edmite, pueden establecerse en detalle. Todos los campos SAP -incluidos los de los objetos referenciados, por ejemplo, los clientes para el pedido de cliente de una orden previsional- pueden configurarse tanto manual como autom\u00e1ticamente y clasificarse manteniendo valores l\u00edmite y valores premisa exactos. En el caso concreto, la consideraci\u00f3n de los tiempos de disponibilidad\/reaprovisionamiento de material, la presencia y cualificaci\u00f3n del personal fueron especificados por el cliente como condiciones l\u00edmite expl\u00edcitas. <\/p>\n\n\n\n

Gracias a la comparaci\u00f3n bidireccional en tiempo real con los datos maestros y transaccionales de SAP, los planes creados est\u00e1n siempre alineados en t\u00e9rminos de capacidad a nivel de planta y de material. Orsoft aplica una compleja ejecuci\u00f3n MRCP (Material Resource Capacity Planning) con recursos finitos, es decir, disponibles de forma limitada y sin sobrecargas, que no est\u00e1 disponible en SAP. En esta aplicaci\u00f3n espec\u00edfica, las provisiones de material de los clientes tambi\u00e9n se integran en el proceso de planificaci\u00f3n. Un control inmediato CTP (Capable to Promise) implementado por Orsoft e interactuando con SAP funciona como disparador de la autonomizaci\u00f3n de la planificaci\u00f3n. S\u00f3lo cuando hay conflictos de objetivos o faltan recursos a nivel de material y capacidad se muestran alarmas automatizadas y se env\u00edan como alertas por correo electr\u00f3nico.<\/p>\n\n\n\n

PDF (en ingl\u00e9s)<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"Descargar<\/a><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La IA y el aprendizaje autom\u00e1tico se han vuelto indispensables en la planificaci\u00f3n actual. Se aplican en los procesos de planificaci\u00f3n de la demanda, previsi\u00f3n, gesti\u00f3n de inventarios y programaci\u00f3n automatizada.<\/p>","protected":false},"author":2589,"featured_media":116238,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[40955,40957],"tags":[210,707,624,626,40960,14527,7631,1301],"coauthors":[40959,40958],"class_list":["post-116231","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-coverstory-22-07","category-mag-22-07","tag-big-data","tag-coverstory","tag-ki-joule","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-mag-22-07","tag-orsoft","tag-scm","tag-supply-chain-management","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",400,180,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",600,270,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN.jpg",600,270,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/shutterstock_1767321221-ZinetroN-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

Im heutigen Planungsalltag sind KI und maschinelles Lernen nicht mehr wegzudenken. Sie werden in Prozessen der Bedarfsplanung, dem Forecasting, dem Bestandsmanagement und im Bereich des automatisierten Schedulings angewandt.<\/p>\n","category_list_v2":"Coverstory 22-07<\/a>, Mag 22-07<\/a>","author_info_v2":{"name":"Martin Kohl, Orsoft","url":"https:\/\/e3mag.com\/es\/author\/martin-kohl\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/116231","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2589"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=116231"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/116231\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":148761,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/116231\/revisions\/148761"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/116238"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=116231"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=116231"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=116231"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=116231"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}