caso de estudio: Optimización de la Red de Distribución de una Empresa de Alimentos Congelados

Antecedentes y retos

La empresa explota piscifactorías sostenibles en Asia y América Central y vende el pescado en Estados Unidos y Canadá. La mayor parte del pescado se congela para resistir el largo transporte y nivelar las variaciones de la demanda.

La empresa necesitaba mejorar la estructura de costo para mejorar los márgenes. Se contrató a un nuevo Consejero Delegado, que identificó los costo logísticos como una oportunidad clave debido a su elevado porcentaje del costo total y a la complejidad de la red de distribución, junto con indicios anecdóticos de soluciones poco lógicas.

La estructura de distribución era muy complicada, con 15 almacenes temporales y muelles cruzados, 7 centros de distribución principales y un patrón de envíos en el que todos los centros de distribución y almacenes enviaban a todas partes.

Algunos centros de distribución/almacenamiento eran "obligatorios" para facilitar las estructuras de recogida de grandes clientes. Podrían trasladarse, pero habría que negociar con clientes importantes, lo que no es una actividad preferida.

Algunos factores de complicación fueron el número limitado de puntos de entrada de mercancías y la capacidad limitada de los operadores 3PL de alimentos congelados.

La gestión de la red de distribución era muy manual, sin un sistema TMS ni un sistema de planificación y ejecución de la cadena de suministro. La segunda tarea consistía en desarrollar procesos eficaces para gestionar la red de distribución.

Estructuración del proyecto

La empresa carecía de las herramientas y la experiencia necesarias para optimizar la red. Se contrató a Establish, con una práctica de optimización de redes muy respetada, para que recomendara la mejor red de distribución tanto para el servicio como para costos.

El estudio duró 10 semanas y fue muy colaborativo. Por naturaleza, un estudio de optimización de la red está muy orientado a los datos, pero es muy importante no perder nunca de vista la implantación y el funcionamiento continuo que vendrán después. Para lograrlo, fue un factor clave del éxito contar con la participación activa del personal de operaciones.

Los contactos informales diarios para depurar y validar datos y requisitos y debatir hipótesis, combinados con reuniones semanales estructuradas para mantener el proyecto organizado, fueron una buena fórmula.

Análisis

Se cartografiaron todos los flujos de mercancías y se identificaron los factores de costo y costo .

Los datos se importaron del sistema ERP y de los transportistas. La limpieza y la validación eran tareas importantes.

El centro de gravedad se identificó para 2 DC y hasta 9 DC, con y sin las ubicaciones "obligatorias". Un factor que complicaba las cosas era que las ubicaciones "obligatorias" influían por sí mismas en el centro de gravedad. Sin embargo, al considerar las ubicaciones del siguiente nivel (las ubicaciones de las tiendas de los grandes clientes), el centro de gravedad no cambiaba mucho.

En el momento del estudio, la capacidad de los almacenes de congelados era muy limitada. Esto se incluyó como factor de modelización mediante la restricción de las soluciones elegibles a ubicaciones con capacidad teórica para manejar los volúmenes requeridos.

Las tarifas existentes, tanto de transporte como de almacenamiento, se compararon para garantizar que no sesgaran los resultados al utilizarlas en el modelo y para identificar posibles oportunidades en las negociaciones. Las tarifas se mantuvieron bastante competitivas debido a que el equipo estaba muy especializado y solo se dedicaba al transporte de camiones frigoríficos.

Con todas las restricciones y tasas en el modelo, se ejecutó la optimización y pudo empezar la evaluación. La optimización fue complicada debido a las numerosas restricciones y hubo que hacer muchos análisis de "y si..." para identificar qué restricciones afectaban a la solución y qué es factible en la práctica.

Basándonos en la experiencia de muchos proyectos de optimización de redes, es importante empezar por la optimización matemática, pero lo importante es el aspecto cualitativo de establecer el marco para el modelo y transformar un resultado teórico en una solución factible que funcione en el mundo real.

La solución

Se determinó que la red podía simplificarse, reduciendo los costos logísticos entre un 10% y un 18%. La variación se debe a las fluctuaciones de las tarifas de almacenamiento y transporte en ese momento. Esto se consigue reduciendo a 4 los almacenes principales y a 2 las ubicaciones de cross docking, de modo que se puedan mantener o mejorar los niveles de servicio. En caso de que se necesitara capacidad adicional, ésta podría obtenerse en torno al centro logístico, eliminando una red demasiado compleja con demasiadas vías.

Con la nueva red, la carga administrativa se alivió gracias a la menor complejidad. A corto plazo no era posible instalar un sistema de gestión del transporte debido a la implantación en curso de un ERP, por lo que se recomendó una empresa de gestión de mercancías para gestionar el transporte.