¿Cómo optimizar su plan de encasetamiento para el próximo año?
A esta pregunta se enfrentan también Nancy y Sonia Jurado, gerentes de planta y granja de Pollos y Huevos Altair, respectivamente. Como parte de la operación en esta avícola de tradición en la ciudad de Santa Marta, ellas se reúnen periódicamente con el equipo de trabajo para planear la producción de pollo de engorde y definir la mejor manera de llevarla a cabo. “No es una tarea fácil, hay muchos aspectos a tener en cuenta al planear el encasetamiento y lograr satisfacer nuestro mercado. Por ejemplo, debemos considerar el pronóstico de la demanda en los puntos de venta, la operación de la planta de sacrificio, las capacidades en granja con todas las buenas prácticas de manejo y los inventarios proyectados” afirma Nancy Jurado.
La respuesta para abordar esta problemática está basada en el uso de modelos matemáticos y la inteligencia analítica. Jaime E. González, quien ha tenido conocimiento del sector avícola en la ciudad de Santa Marta y está culminando su doctorado en matemáticas aplicadas en el Polytechnique Montréal (Canadá), identificó la oportunidad que se presentaba para mejorar la toma de decisiones en la planeación de la producción avícola. Según su concepto: “En Montreal, que es un polo mundial de desarrollo en inteligencia artificial, las empresas de todos los tamaños aprovechan técnicas avanzadas de modelización matemática para mejorar sus operaciones y fortalecer su competitividad. Me pregunté, ¿por qué no replicar la misma experiencia en nuestro contexto? Pienso que el sector avícola colombiano puede sacar ventajas competitivas importantes si se aplican técnicas de inteligencia analítica, machine learning y ciencias de la decisión para resolver problemas complejos de nuestra industria”.
Conocedor del trabajo que viene realizando el Centro para la Optimización y Probabilidad Aplicada (COPA) de la Universidad de los Andes para mejorar la eficiencia de las agrocadenas y aprovechando que coincidían en una conferencia de inteligencia analítica en Quebec (Canadá), Jaime se reunió con el profesor Andrés Medaglia, director de COPA, y le expuso su idea. Se generó entonces la sinergia necesaria para conformar un equipo de trabajo que tomara como socio de desarrollo a Pollos y Huevos Altair y así poder desarrollar la tecnología de inteligencia analítica necesaria para poder abordar esta problemática de interés para la industria avícola.
Con ese fin, una decisión clave fue la vinculación en el proyecto de Alfaima Solano, quien finalizaba su pregrado en ingeniería industrial y había trabajado previamente con los profesores Luis Othon Gómez y John Vargas en la Universidad del Magdalena. Alfaima de inmediato mostró gran interés por la situación y la motivó el poder impactar una empresa local de Santa Marta. Dada la complejidad del proyecto, se planteó que Alfaima desarrollara esta tecnología innovadora en el marco de su maestría en ingeniería en la Universidad de los Andes, bajo la asesoría del profesor Medaglia. Así, el equipo de investigación quedó conformado con investigadores y socios industriales ubicados en Montreal, Bogotá y Santa Marta.
Primera línea de izquierda a derecha: Nancy Jurado, Alfaima Solano y Jaime E. González; Segunda línea: Luis Gómez, Maria José Consuegra, Camilo Gómez. Tercera línea: Jhon Vargas y Andrés Medaglia. Fuente: Autores
En el marco del proyecto se desarrolló la investigación Integrated planning decisions in the broiler chicken supply chain donde se describe un sistema de apoyo a la decisión (software) que tiene en su núcleo un modelo matemático de optimización capaz de resolver la pregunta inicialmente planteada y muchas otras más. El sistema responde, por ejemplo, a: ¿cuántos pollos se deben ordenar en cada semana de la planeación?, ¿cómo se deben asignar los pollos a los galpones y granjas disponibles respetando las condiciones de sanidad? y ¿cómo se debe manejar el inventario de productos de pollo en la planta de sacrificio?
Fuente: Pollos y Huevos Altair \ Braulio González ©
Dentro del sistema de apoyo a la decisión, el objetivo del modelo matemático de optimización es buscar una solución que genere el mayor rendimiento económico a la granja y a la planta de sacrificio, dos eslabones de la agrocadena avícola, teniendo en cuenta todas las condiciones técnicas involucradas. El modelo entrega como resultado la planeación de la producción de hasta un año con las respuestas a estas preguntas. Pero ¿cómo opera esta tecnología de optimización? En palabras del profesor Medaglia “algoritmos dentro del software literalmente evalúan millones de alternativas de forma muy eficiente para encontrar entre ellas una que genere el mejor plan de producción”. Y añade: “Como no es posible utilizar un software genérico, como ocurre por ejemplo con el software contable, se hace necesario adaptar el modelo de optimización y la técnica de solución a la medida de Pollos y Huevos Altair para obtener un sistema de apoyo a la decisión que se ajuste a sus necesidades”.
Cadena avícola. Fuente: Autores
Para lograr esto, el sistema de apoyo a la decisión considera, entre otros, información sobre la demanda estimada de pollos y sus subproductos, las capacidades de los galpones, las características de los cuartos de almacenamiento y los costos principales. El equipo de desarrollo tomó los datos de la empresa para crear algunos casos de comparación a partir de un plan de producción que se había realizado de forma manual y así pudo determinar qué tan efectiva sería la solución que genera el sistema de optimización.
Entre los resultados más significativos se encuentra una reducción potencial de hasta un 20% de los costos totales de la operación con respecto al plan manual, hasta un 15% de reducción en costos de encasetamiento y hasta un 60% en costos de inventario. Para los planes a corto plazo, es decir, aquellos que consideran entre 3 y 6 meses, el modelo prueba millones de combinaciones en menos de 15 minutos y presenta como solución aquella con mejor rendimiento económico. Al preguntarle a Jaime E. González si estos resultados son siempre logrables, respondió: “aunque no se pueden prometer siempre estas eficiencias, este tipo de herramientas logran consistentemente encontrar márgenes de mejora importantes en diferentes contextos porque son capaces de explorar tantas opciones en pocos minutos, algo que es muy difícil hacer de forma manual o inclusive con una hoja de cálculo”.
Para facilitar la interacción con el modelo de optimización, Alfaima Solano en compañía de la ingeniera María José Consuegra y el profesor Camilo Gómez, construyeron una interfaz de usuario de fácil uso para el sistema de apoyo a la decisión. La interfaz permite ingresar los datos necesarios, usa el modelo matemático para realizar la planeación y ayuda a los avicultores a reconocer visualmente el número de pollos en cada una de las órdenes hacia la incubadora, la asignación de estas órdenes en granjas, el número de pollos de diferentes edades en las granjas y métricas sobre los inventarios esperados. Toda la complejidad del modelo y los algoritmos de optimización, quedan ocultos tras bambalinas para que pueda ser utilizado de forma transparente y natural por el personal de planeación de la empresa.
Generación de reportes con el sistema de apoyo a la decisión COPAvi. Fuente: Pollos y Huevos Altair \ Braulio González ©
Para la ingeniera Alfaima Solano, más allá de las visualizaciones, es clave que se logre una comunicación efectiva de la solución: “nos dimos cuenta de que para lograr una implementación rápida de nuestra solución en Pollos y Huevos Altair debíamos adaptarla a las planillas que los empleados y directivos conocen y saben interpretar a la perfección. Gracias a la interfaz, los resultados del modelo se traducen automáticamente en estas planillas que les son familiares. Para que la herramienta sea verdaderamente útil es clave que el modelo se adapte a la cultura de la empresa y no al contrario”.
Nancy Jurado expresa que la herramienta generada, con el modelo y su interfaz, es muy atractiva porque “validamos que nos permitirá obtener de manera sistemática y rápida distintos planes de producción a partir de diferentes escenarios de demanda y condiciones en granja y planta. Esto mejorará nuestro proceso de toma de decisiones y permitirá que nos concentremos en más detalles de la operación, lo que antes no era del todo posible”.
El profesor Andrés Medaglia resalta que a través de este proyecto se ha demostrado que el sector avícola colombiano tiene gran potencial de mejorar su productividad si se coordinan adecuadamente los eslabones de la agro-cadena. En sus palabras, “en un contexto global donde la seguridad alimentaria se nos presenta como un reto mayor, se hace necesario aprovechar las grandes oportunidades que tenemos como país en el sector agro”. Y agrega: “sin embargo, para ser competitivos, la eficiente coordinación de las agro-cadenas presentan problemas mayores que requieren del desarrollo de tecnología adaptada a nuestro contexto colombiano y que debe ser desarrollada en conjunto con empresas y gremios como FENAVI que conocen sus problemáticas”. Esto último implica identificar retos de interés para el sector, donde la academia juega un papel clave como socio de desarrollo de la tecnología necesaria, y donde es necesario atraer fuentes de financiación para conformar estos equipos de innovación.
Los investigadores quieren continuar con la construcción y extensión de la herramienta. Esto a través de colaboraciones con actores de la cadena avícola para poder abordar nuevas problemáticas y lograr transferir este conocimiento al sector.
Referencia:
- Solano‐Blanco, A.L., González, J.E., Gómez‐Rueda, L.O., Vargas‐Sánchez, J.J. and Medaglia, A.L. (2020), Integrated planning decisions in the broiler chicken supply chain. International Transactions in Operations Research. Disponible en http://dx.doi.org/10.1111/itor.12861
