Quadrillion Partners
Caso de estudio: Quadrillion Partners — simulación y optimización de cadena de suministro y operaciones logísticas con FlexSim.

Ventaja competitiva en la fabricación
Cómo Quadrillon Partners transformó la flexibilidad de fabricación de una empresa
Transformación continua
Las empresas inteligentes buscan evaluar y transformar continuamente la forma en que utilizan sus activos.
Con demasiada frecuencia, la transformación se vuelve necesaria para maximizar los recursos en respuesta a circunstancias cambiantes. En el caso de un cliente de Quadrillion Partners, ese cambio se produjo en forma de un cierre de planta que obligó a los volúmenes de producción a diferentes ubicaciones y amenazó con aumentar los tiempos de entrega a clientes críticos.
La firma consultora Quadrillion, con sede en Dallas, ayudó a su cliente, un fabricante global de alta tecnología, a desarrollar un nuevo proceso de planificación estratégica para tomar decisiones rápidas e informadas al consolidar sitios de fabricación o agrupar volúmenes a nivel mundial.
Para ayudar con el proyecto, Quadrillion trabajó con FlexSim para desarrollar un modelo de simulación global que ayudaría en esta toma de decisiones crítica.
Manejo de la complejidad
El cliente de Quadrillion ha creado un ecosistema de fabricación global complejo y productivo: seis fábricas que producen y envían más de 75.000 SKU de más de 20 familias de productos. Para cumplir con los 600.000 pedidos globales por año, estas fábricas dependían de más de 1.000 equipos, docenas de líneas de fabricación de flujo continuo y, en algunos casos, diferentes "recetas" de productos para productos similares en diferentes ubicaciones.
Esto significó planificar un modelo de simulación único que vinculara pedidos, ubicaciones de clientes, plantas, costos y capacidades actuales. Quadrillion reunió y preparó 22 hojas de cálculo de datos operativos actualizables que se pueden extraer y procesar rápidamente mediante las sólidas capacidades de importación de Excel de FlexSim.

¿La meta? Determine opciones para agrupar volúmenes de familias de productos en diferentes plantas a nivel mundial para responder preguntas como:
- ¿Qué productos deberían producirse y dónde?
- ¿Cuáles son los costos y beneficios de obtener productos de diferentes regiones?
- ¿Qué cuellos de botella o problemas de capacidad pueden surgir?
La solución de simulación
El modelo utilizó ampliamente la herramienta Process Flow de FlexSim, que permite modelar sistemas mediante pasos sencillos. Dado que el tiempo de entrega era clave, el modelo incluyó datos de geolocalización por código postal vinculando cada cliente con cada planta global, permitiendo calcular tiempos promedio de entrega por producto y cliente, e impacto al agrupar volúmenes.
Resultados y análisis
El modelo de simulación analizó escenarios como la agrupación de volúmenes en regiones, la consolidación de plantas y el impacto de nuevas leyes laborales con personal variable. El modelo también mostró cuándo el equipo alcanzó su límite (cuello de botella), algo que solo se detecta en modelos que consideran variabilidad e interdependencias reales.
Varios resultados inmediatos del modelo fueron la decisión de aumentar la combinación de volúmenes en toda la región de Asia, la decisión de consolidar de seis fábricas a cinco y una iniciativa para expandir las importaciones de menor costo a regiones de mayor costo para ciertas familias de productos.
Un modelo multifuncional y actualizado ha ayudado a operaciones y finanzas a tomar mejores decisiones. Se planea ampliarlo en el futuro para planificación estratégica más rápida.
Objetivos
- ¿Qué productos deberían producirse y dónde?
- ¿Cuáles son los costos y beneficios de obtener productos de diferentes regiones?
- ¿Qué cuellos de botella o problemas de capacidad pueden surgir?
Resultados
- Modelo multifuncional para la toma de decisiones operativas y financieras.
- Mayor agrupación de volúmenes de productos en toda la región de Asia.
- Consolidación de seis fábricas a cinco.
- Iniciativa para expandir las importaciones de menor costo a regiones de mayor costo.
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