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Introduciendo Negocios 4.0
Cómo TimkenSteel tomó Industria 4.0, un concepto tradicionalmente técnico, y lo utilizó para revolucionar las cadenas de suministro y la confiabilidad
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Desafío: Una crisis histórica de la cadena de suministro global provocada por la pandemia de COVID-19 arrojó luz sobre las ineficiencias de las prácticas de adquisición tradicionales. Los agentes de cambio de TimkenSteel lo vieron como una oportunidad para quitarse la proverbial curita y "apuntarse" a través de lo que el gerente de modelado de productos básicos y cadena de suministro, Nicholas Galbincea, llama una "mentalidad de optimización".
Solución: Desde entonces, TimkenSteel ha implementado "Business 4.0", una iniciativa liderada por Galbincea que aplica los principios de la Industria 4.0 al mantenimiento, la confiabilidad y las operaciones (MRO). El software de descubrimiento estadístico JMP® se convirtió en un socio fundamental en la transformación de la empresa, ya que proporcionó una solución eficiente para automatizar y consolidar flujos de trabajo completos en una plataforma integral.
Resultados: A solo 6 meses de implementar la iniciativa en JMP, Galbincea dice que la compañía ahorró más de $700,000, una cifra que anticipa que solo aumentará a medida que continúe refinando el modelo. Además del valor financiero, los procesos de MRO se han simplificado drásticamente, lo que permite a TimkenSteel pasar de procesar 100 artículos por semana a más de 13 000 en la misma cantidad de tiempo. “Construí el modelo, lo vi funcionar y lo vi beneficiar a la empresa”, reflexiona Galbincea. “Para mí, eso es increíble. Eso está marcando la diferencia”.
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“Es muy fácil en cualquier industria con tanta historia [como la fabricación de acero] quedar atrapado en hacer las cosas de la misma manera año tras año. Pero eso ya no puede suceder”, dice Nicholas Galbincea, gerente de modelado de productos básicos y cadena de suministro de TimkenSteel. “Una de las cosas menos saludables que puedes decir en cualquier negocio es: 'Así es como siempre lo hemos estado haciendo'”.
TimkenSteel, líder en tubos y barras de acero aleado de alto rendimiento, ha adoptado en los últimos años ambiciosos objetivos de sostenibilidad y está aprovechando las prácticas ajustadas y la mejora continua para reducir el impacto ambiental y mejorar la eficiencia de su fundición anual de aproximadamente 1,2 millones de toneladas.
Gracias a la visión única de Galbincea y al liderazgo innovador que lo respalda, TimkenSteel está tomando prestada una estrategia del mundo de la ingeniería: Industria 4.0, una filosofía de fabricación inteligente, para transformar otros aspectos del negocio. Esta mentalidad de optimización ahora está ayudando a la empresa a ganar tracción como una de las primeras en adoptar big data en mantenimiento, confiabilidad y operaciones (MRO).
“La analítica es el futuro, y ese futuro es ahora”, dice Galbincea. “Si no te subes a bordo, te quedarás en el polvo. Y sé que suena a cliché, pero ahora es más cierto que nunca”.
Escalando los ideales Lean más allá de la ingeniería
Galbincea, que se formó en ingeniería mecánica y ciencia de los materiales, aportó una perspectiva computacional a TimkenSteel, donde comenzó en una función de I+D. A principios de 2020, pasó al departamento de compras de la empresa y ahora administra la adquisición directa de materiales consumibles. El momento de este movimiento, sin embargo, no pasa desapercibido para Galbincea.
“He aquí, sería un curso acelerado sobre uno de los problemas más difíciles de la cadena de suministro global que probablemente haya enfrentado el mundo”, dice. La pandemia mundial de COVID-19, que se propagó rápidamente a nivel mundial en 2020, provocó la crisis de la cadena de suministro más importante en la historia del mundo posindustrial. Los fabricantes de todas las industrias en todos los continentes se vieron afectados por asombrosas interrupciones que escapaban a su control, y TimkenSteel no fue la excepción.
Enfrentado a un desafío histórico solo unas semanas después de su nuevo rol en la gestión de productos básicos, Galbincea vio una oportunidad para que TimkenSteel rompiera por completo con la forma en que se gestionaban las cadenas de suministro en el pasado y, en su lugar, adoptara la transformación analítica. “Tenía todo el sentido. No es ciencia espacial correlacionar lo que deberíamos comprar, nuestro inventario, en función de la demanda y las necesidades de la empresa".
El plan de Galbincea era utilizar métodos estadísticos comunes dentro de Industry 4.0 para optimizar MRO. “Se trata de adoptar un enfoque analítico de lo que deberíamos consumir en función de un pronóstico del plan maestro y correlacionarlo directamente con lo que deberíamos comprar”, explica. “Empecé a aplicar estos modelos analíticos para preguntar cómo podíamos reducir nuestro inventario. 2020 fue la tiempo para reducir el inventario y mejorar porque el negocio estaba lento”.
Habiendo estudiado enfoques computacionales de la ciencia de los materiales durante su formación de posgrado, Galbincea no era ajeno a la idea de Industria 4.0, al menos en aplicaciones técnicas. Sin embargo, la aplicación de enfoques algorítmicos en las compras era un territorio relativamente desconocido, no solo en TimkenSteel sino en toda la industria.
“Comenzamos a optimizar nuestro inventario para la situación comercial actual, y aquí estamos a dos años de ese [punto de inflexión] y a la compañía le está yendo muy bien. 2021 fue en realidad un año récord para TimkenSteel desde su creación”, dice.
JMP es una solución todo en uno para automatizar flujos de trabajo de datos
En un momento dado, TimkenSteel alberga inventario por valor de millones de dólares en un entorno de almacén controlado. Todo, desde bombas hasta tuercas y pernos, debe estar disponible en caso de rotura o falla en el sistema de fabricación para evitar costosos tiempos de inactividad. La gestión de miles de artículos de inventario puede ser desalentadora, incluso cuando la cadena de suministro global funciona sin interrupciones.
Tradicionalmente, la gestión de inventario es competencia de un equipo que trabaja manualmente para indexar el suministro e iniciar la adquisición. Sin embargo, el enfoque esbelto de TimkenSteel significaba que Galbincea tendría que crear nuevas eficiencias a través de las estadísticas.
“[Al principio] estaba creando modelos de inventario para productos directos específicos porque hacerlo manualmente era demasiado engorroso sin un equipo grande”, recuerda Galbincea. Fue entonces cuando tuvo una idea: automatizar todo el sistema. “Dije que construyéramos un modelo. ¡Construyamos un algoritmo para manejar todo el asunto!” Para hacer esto, necesitaría una herramienta, y esa herramienta era JMP®.
Habiendo utilizado el software de descubrimiento estadístico en su rol anterior de I+D, Galbincea dice que JMP fue la elección natural. “JMP en sí mismo es una herramienta muy fácil de usar. Solo desde el punto de vista de la interfaz, es hermoso. Es relativamente fácil navegar y comenzar a graficar sus datos, haciendo correlaciones lineales. Incluso el aprendizaje automático, el módulo de red neuronal, es sencillo. Es posible que no entienda lo que significan todas las métricas y parámetros, pero puede ejecutarlo en JMP”.
Además, agrega, la curva de aprendizaje asociada con cualquier herramienta nueva se alivia considerablemente en JMP gracias a los recursos instructivos intuitivos. “La pestaña de ayuda en la parte superior tiene tutoriales breves y la herramienta de búsqueda es especialmente útil para averiguar qué fórmulas ya están integradas”, explica. "JMP tiene una enorme base de datos de fórmulas [prefabricadas] que puede usar en lugar de tener que codificarlas o resolverlas usted mismo".
“La visualización también es genial. No puedo felicitar lo suficiente por lo fácil que es usar Graph Builder. Mostrar datos con una representación gráfica es mucho más poderoso que solo presentar números, y con el inventario, puedo mostrar nuestra gestión visualmente, y en un solo gráfico, donde el modelo dice que debería estar nuestro máximo. Es muy poderoso porque tiene sentido”.
$700,000 de ahorro en 6 meses
Comenzando con los principales productos básicos (materiales utilizados en el proceso de fabricación de acero, desde consumibles refractarios hasta herramientas de laminación y laminadoras de tubos), Galbincea comenzó a desarrollar un modelo de optimización de MRO. “Con JMP, pude consultar desde la base de datos del almacén controlado, asegurándome de que el inventario físico y digital estuvieran alineados”, dice. "Desde Query Builder, luego usé JMP para manipular estas tablas de datos y hacer un montón de enlaces para [identificar] el tiempo de entrega", explica. Este flujo de trabajo se automatizó fácilmente con algunos scripts.
Ahora, con solo hacer clic en un botón, el sistema accede y consulta los datos de la base de datos de TimkenSteel, ejecuta un algoritmo de optimización para cada artículo basado en el consumo histórico y los cálculos del tiempo de entrega actual, y produce un conjunto de recomendaciones: cuándo los artículos se deben reordenar y en que cantidad. Cuando el saldo de cualquier artículo del inventario cae por debajo de un cierto umbral, el sistema activará una compra. Los umbrales se establecen para tener en cuenta los eventos de la cadena de suministro global, incluidos los plazos de entrega más largos que el promedio.
“Al trabajar en JMP, pude, durante varios meses a un año, construir un modelo [MRO], [automatizar] la consulta de datos, resolver errores y luego ponerlo en marcha”, dice. "Ahora es tan simple como hacer clic, ejecutar dos secuencias de comandos y [el tablero] arroja nuevos números [teniendo en cuenta] los plazos de entrega actualizados y el consumo más reciente pero aún histórico de cada artículo".
El modelo entró en vigencia en marzo de 2022 y solo en sus primeros 6 meses, dice Galbincea, generó más de $700,000 en ahorros. “Es una verdadera gallina de los huevos de oro porque, con el tiempo, seguirá ahorrándonos dinero”, añade.
Un modelo vivo que respira ofrece valor a la empresa año tras año
Antes de la introducción del modelo de Galbincea, un punto de falla clave en la gestión de la cadena de suministro era el error humano inevitable en cualquier proceso de catalogación de inventario físico. Ahora, con gran parte del proceso automatizado, eliminando las oportunidades de que el error humano afecte negativamente la calidad de los datos, los inventarios físicos y digitales están mejor alineados. Y una mejor calidad de los datos respalda compras más precisas y optimizadas. Como resultado, dice Galbincea, el tiempo de entrega y la confiabilidad también han mejorado. El sistema ahora procesa una compra con un cálculo del tiempo de entrega que, con el tiempo, se suma al conocimiento de la cadena de suministro al refinar continuamente el algoritmo.
“El modelo está vivo y respirando, sigue actualizándose junto con los datos”, dice Galbincea. “Los plazos de entrega cambiaron este año con una demanda tan alta y la oferta aún estrangulada debido a la mano de obra, la inflación, los costos de combustible, el transporte y el flete… Y [con el modelo], boom: todos esos números se actualizan instantáneamente”.
En su segunda fase, Galbincea está desarrollando un modelo de confiabilidad más avanzado que permitirá prever y optimizar un programa de mantenimiento preventivo y compras relacionadas. “Ahí es donde las cosas empiezan a ponerse realmente geniales”, dice.
Es probable que haya más IA y aprendizaje automático involucrados en esta próxima fase, ya que las fallas no siempre son lineales desde la perspectiva de los datos. “Cuando puede correlacionar el mantenimiento preventivo con su programa de compras, entonces realmente puede optimizar el riesgo y lo que tiene a mano”.
La automatización permite a los ingenieros invertir su tiempo en tareas de mayor valor agregado
Más incluso que una reducción en el presupuesto de adquisiciones, la innovación de Galbincea significa que TimkenSteel también está ahorrando horas de trabajo de ingeniería que antes se dedicaban a tareas manuales repetitivas. Mientras que antes las consultas eran únicas, los scripts estándar en JMP ahora permiten a los ingenieros consultar los datos con la frecuencia que necesitan sin invertir tiempo adicional.
“Hace cinco años, un ingeniero consultaba y manipulaba los datos manualmente. Ahora todo está automatizado, por lo que puede ver cómo [este proyecto] ha sido una prueba de concepto”, dice, y agrega que lograr el nivel actual de optimización de TimkenSteel de forma manual habría llevado tanto tiempo incluso para un equipo de ingenieros que no sería necesario. tienen valor agregado.
“No es solo en el monto en dólares [que vemos valor en el modelo]”, explica Galbincea. “También está liberando a las personas para que resuelvan otros problemas y creen valor a través de nuevos proyectos. Cuando libera el tiempo de ese empleado, puede trabajar en más tareas de valor agregado”.
“Si puedes automatizarlo, no hay excusa para hacerlo manualmente”
Al transformar la gestión de la cadena de suministro, Galbincea y sus defensores en TimkenSteel quizás hayan dado con el próximo revolución industrial: una que involucra a toda la empresa comercial. “Al final, si puedes automatizarlo, no hay excusa para hacerlo manualmente”, concluye Galbincea. “Así es Business 4.0: digitalice toda la empresa y podrá analizar casi cualquier faceta de su negocio y ver posibles oportunidades de optimización. Verá dónde debe enfocarse [tiempo e inversión], y obtendrá el máximo rendimiento de su inversión”.
