Cuando hacemos módulos de algo, si lo hacemos bien, perseguimos la perfección en cada uno y luego, por su unión, la perfección total de una cadena de operaciones (físicas o de movimientos). Intramuros, las células flexibles de fabricación fueron un ejemplo.
Pero, paradójicamente, la mayoría de la veces la perfección del sistema global no llega nunca. ¿Por qué?
- Porque para “modularizar” se requiere un umbral considerable de excelencia de la globalidad que frecuentemente no se tiene. Entonces, las células se vuelven en contra.
- Porque la modularización en sí se diseña pobremente en cuanto a sus interfaces, y lo que se hace muchas veces es “mover el problema de un sitio a otro”.
- Porque la coordinación de estos módulos en un entorno de cambios continuos, es infernal.
Entonces, independientemente de tener el diseño de un sistema global de la cadena logística y su gestión (desde las máquinas individuales hasta las entregas finales, todo con sus condiciones y puntos críticos-clave), se necesitan ciertas dosis de flexibilidad dentro de la supuesta arquitectura para lograr ese funcionamiento ideal, y eso se consigue utilizando células virtuales, con una reconfiguración dinámica de agrupaciones de personas, medios y equipos.
El funcionamiento virtual, dinámico y ágil ha sido hasta ahora muy difícil de lograr, precisamente por la reconfiguración de la coordinación necesaria. Pero hoy, con un 4.0 dotado de una intensa inteligencia colaborativa, está mucho más al alcance. Y eso, incluso considerando toda la SCM y eliminando las barreras del “intramuros” de la fábrica y de los almacenes, buffers o cross-dockings intermedios.
La digitalización me permite unirlo todo y prepararlo para que pueda operar virtualmente (dados por solventados los diseños físicos para flexibilidad límite de máquinas, buffers, almacenes y dispositivos), pero lo que va a permitirme fluir con fiabilidad total y agilidad extrema es la integración de Inteligencia analítica predictiva en ella.
Aunque no cualquier Inteligencia; es una Inteligencia Evolucionada que sugiere acciones a las personas y les explica de forma inteligible el proceso que ha seguido para deducirlas y las razones clave que le impulsan a sugerirlas. Eso en el momento en el que ocurren excepcionalidades, pero es que, además, se convierte en un “profesor” que va formando al equipo de personas en los intríngulis de la SCM, sugiriendo mejoras a medio plazo. Todo ello en tiempo real, con elementos trasladándose en una arquitectura compleja de caminos de movimientos y procesos de valor y esto, inevitablemente, requiere IoT como base. Pero no cualquier IoT; algo que detecte a nivel de ítem de control de flujo (un entregable), y que lo haga con precisiones menores de 1 metro en lugares de agrupaciones compactas, como las células virtuales o los buffers y vehículos, sean con conductor, autónomos o drones.
Pero toda esa base tecnológica tiene pies de barro si no hay líder humano. Sería estúpido pensar que la única relación de una persona ante un posible conflicto o incidencia en la cadena, pueda ser la que tenga con un software o un robot.
La Inteligencia Artificial no es para suplir la interacción cálida y emocional que se produce cuando las cosas no son del todo rutinarias. Todo debe ser “vivido e interpretado por personas que interactúan con personas”.
Así pues, la cantidad de variaciones (¡ojo, no por fallos, sino por cambios y agilidad!), y la interactividad de toda la SCM, nos plantean un dilema. El ideal es que “cada entrega sea vivida por una sola persona en la SCM”, pero es que esto, que tecnológicamente será muy posible con el IoT y ese modelo de inteligencia que hemos bosquejado, hace que esa misma persona, con multiplicidad de eventos, viva alocada a pesar de todos los filtros que el software le pueda proporcionar.
Por lo tanto, lo viable sería más bien establecer una célula virtual de personas, reconfigurable y coordinada con ayuda de esa Inteligencia-Máquina, y que sea la que tenga la que tenga la vivencia integrada del flujo, y en particular de esa entrega en concreto.
Hablando ahora algo más de la naturaleza de esos elementos tecnológicos de apoyo, la siguiente figura puede explicar su alcance.
Desde luego, sin la base de la figura que acabamos de ver (en gran parte física, como puede apreciarse), no es posible avanzar, porque es precisamente ella la que hace que el número de alteraciones que causan problemas sea el menor posible. Pero esto es una condición necesaria, no suficiente. Si pensamos solamente en la arquitectura de las TICs de las capas 2 y 3, y dentro de ellas, solamente en un aspecto, el de los modelos Inteligentes de Apoyo (capa 3 y parte de la capa 1 en Fábricas), nos encontraríamos con algo como lo que la siguiente figura representa para que los estados de una red virtual sean, en un momento dado, conocidos y optimizados de forma global con restricciones locales. La complejidad es considerable, a poco variable que sea la red.
1 Red Virtual
Lo único más o menos fijo son los extremos de proveedor – cliente
Sí es cierto que, en cualquier caso, intentaremos siempre simplificar la red SCM lo máximo posible, pero también lo es que perseguiremos aumentar el número de clientes, y eso arrastrará a complejidad de nuevo. El reto mayor va a estar, pues, en la organización de la virtualidad en la red modular SCM, y en la rápida adaptación de nuevos modelos de los que hemos llamado “macro i.a.” para nuevas relaciones que vayan surgiendo. Casi nada, pero es factible con un cierto grado de normalización en las interfaces y en las velocidades de ejecución de esos programas, para que el conjunto sea armónico.
Y ¿a dónde vamos con todo esto? Pues si medimos de grado 0 a 10, tenemos hoy que:
- Inteligencia – Integración 3↑
- Personas que operan en la gestión del flujo = 8↓
- Tratamiento impersonal = 7↑
- Agilidad y virtualidad = 3 =
Mañana perseguimos esto, con la Logística Modular 4.0:
- Inteligencia – Integración – = 8↑
- Personas que operan en la gestión virtual = 3 =
- Tratamiento impersonal = < 3↓
- Agilidad y virtualidad = 8↑
O sea, que más informática, robótica y modelos con menos personas, mucho más cualificadas, con una complejidad de red inherente mayor, pero aun así, un tratamiento mucho más personal de cualquier evento.
¿Paradoja o Ingeniería?
Javier Borda Elejabarrieta, Dr. I.I., Msc. en modelos matemáticos y MBA; Presidente de Sisteplant. Profesor de la ETSII de Bilbao (Aula Aeronáutica) y de la URJC, (logística para Defensa).
Ana Santiago Giménez-Bretón. Ingeniera Industrial, C.E.O. de Sisteplant, S.L. y profesora de la Universidad de Sevilla y de la URJC.
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