Todo el mundo piensa en los sistemas ERP como herramientas de gestión de la producción. . . Pero, ¿sabías que las plataformas ERP como Odoo también pueden ayudarte a modelar nuevos productos? En este artículo, exploraremos dos escenarios diferentes de desarrollo de productos de principio a fin, ambos estructurados para ayudarle a poner en práctica sus propias estrategias de desarrollo y toma de decisiones cuando comience a diseñar un nuevo producto.
Los ERP se centran en la gestión de la producción, ¿verdad? No pueden ayudar en el desarrollo de productos o, si lo hacen, es sólo para proporcionar información sobre la gestión de ventas y productos.
Equivocado-Los sistemas ERP pueden modelar nuevos productos y ayudarle a llegar al fondo de algunas decisiones importantes.
Probemos con el primer punto: podemos fabricar un nuevo producto virtualmente, antes de comprar maquinaria, contratar personal o invertir en un nuevo espacio.
He aquí algunas notas sobre nuestro nuevo producto: un planeador de balsa para niños
Tenemos que parar un momento y pensar en cómo hacemos un parapente. Necesitamos:
- 5 piezas: una campana, un ala, un fuselaje, un timón y un estabilizador.
- Un lugar (escritorio) donde montarlo.
- Unos minutos para montarlo.
- Un lugar (al final del pasillo) donde probarlo en vuelo.
- Y unos minutos de tiempo para probarlo.
Estos factores parecen un poco como una receta. En fabricación, esta lista de materiales y cómo se ensamblan se denomina "lista de materiales" o BOM (por sus siglas en inglés).
Además, las piezas del planeador cuestan unos cuantos dólares, y quizá puedas vendérselo a un compañero de oficina por unos cuantos dólares más. Es posible que tengas que pedir las piezas, y querrás saber cuánto tardarán en aparecer los nuevos componentes en tu puerta. También querrá llevar un registro de cuántas piezas pidió, dónde las almacena y cuántas tiene a mano. También es posible que desee volver a pedir piezas cuando su inventario esté por debajo de un cierto nivel, para que siempre pueda mantenerse al día con la demanda.
Estos factores se traducen en:
- Precio de coste y precio de venta,
- Proveedores y plazos de entrega,
- Inventario y ubicaciones,
- Normas de almacenamiento.
Usaremos todos estos factores para definir un producto. La hoja de ruta final del producto se ve así:
Crearemos esta definición para el producto final, así como para todos los productos componentes que intervienen en la fabricación del producto final. Aquí puedes ver los componentes que intervienen en la fabricación de un planeador.
Para cada producto, la definición incluye el nombre del producto, si se produce o se compra, el coste y el precio de venta, las partes que lo componen (de nuevo la lista de materiales), cuántos hay en inventario y cuándo debemos volver a pedirlos, y la información contable para comprarlos o venderlos.
Para definir la Lista de Materiales, describiremos los componentes que se utilizan para realizarla.
Las estaciones de trabajo o máquinas donde se ensambla su producto se conocen como "Centros de Trabajo". En este caso, hemos definido dos centros de trabajo diferentes. En el primero, estás montando tu parapente, y en el segundo, tienes un espacio donde puedes probarlo en vuelo.
Ahora, podemos añadir tiempo para ensamblar tu parapente en estas estaciones, y definir el orden en el que harás el trabajo. En la construcción de una "Ruta" de su trabajo, usted está definiendo la ubicación, el tiempo o el esfuerzo de la máquina, y el orden de su montaje. Aquí hemos definido un "Ciclo" de trabajo de 60 minutos.
Al construir este modelo del sistema de montaje de un producto propuesto, podemos modificarlo y buscar optimizaciones.
Podemos probar variaciones como maquinaria más rápida, piezas que lleguen premontadas o más personal. Puede poner a prueba sus suposiciones sobre los costes de producción antes de pedir equipos o inventario. Esto por sí solo puede ahorrarle mucho tiempo y dinero.
Algunos entregables que pueden incluirse podrían ser:
Costos esperados, ingresos y capacidad de rendimiento del sistema completo.—Ver ejemplo #1
Ejemplo #1: Calculo de los costos e Ingresos esperados
Supongamos que la empresa dispone de datos sobre el tiempo transcurrido entre los pedidos de los clientes. A partir de estos datos, podemos generar una función de distribución empírica (FED) basada en la frecuencia de los datos. A continuación, utilizando técnicas de regresión probadas, podemos ajustar una serie de distribuciones a la FED (Por sus siglas en inglés) y determinar cuál es la que mejor se ajusta.
En la figura siguiente, la línea azul representa los datos brutos y la línea roja es la distribución que mejor se ajusta.
La distribución que mejor se ajusta a los datos dados es una Distribución Exponencial con el parámetro λ = 0,2604. Utilizando las propiedades de la distribución exponencial, la media de la distribución es igual a 1/λ = 3,84 días, dado que los datos eran días entre llegadas de pedidos.
Ahora vamos a equiparar esto a los costes e ingresos esperados. Si el tiempo de llegada esperado es de 3,84 días entre pedidos, y utilizando un proceso similar, determinamos que el número esperado de productos en un pedido dado es de 25, entonces podemos calcular los ingresos esperados (I) como:
I[Ingresos] = (Ingresos por producto)*I[Cantidad del pedido]*(#Días hábiles/I[tiempo de llegada del pedido])
Por lo tanto, si la cantidad de ingresos por producto es de 20,00 $ y hay 250 días laborables en un año natural, entonces:
I[Ingresos] = 20,00 $ * 25 * (250/3,84) = 32.55,08 $.
Cálculos similares pueden utilizarse para determinar también los costes esperados.
Parámetros con alta sensibilidad
Ejemplo #2: Análisis de sensibilidad (Variation in Net Cash Flow given changes to Unit Cost and Units Sold):
Configuración de fabricación optimizada e identificación de posibles restricciones del sistema.
Ejemplo #3: Configuración de fabricación optimizada e identificación de posibles restricciones del sistema:
Supongamos que tenemos un proceso de mecanizado que tarda 2 minutos en completar un trabajo desde la llegada de la pieza hasta su finalización. Supongamos también que los pedidos llegan a un ritmo de 2 pedidos por minuto según una distribución exponencial. La siguiente tabla representa una simulación de 30 llegadas. Utilizando los datos de llegadas y el tiempo de procesamiento de la máquina, podemos determinar información valiosa que ayudará al cliente a optimizar su proceso basándose en determinados criterios. Por ejemplo, pudimos determinar no sólo cuándo la máquina estaba ocupada, sino también calcular el tiempo de inactividad. Sumando la última columna (Tiempo de inactividad de la máquina), la máquina estuvo inactiva un total de 23,10 minutos. Dado que todos los pedidos se recibieron y procesaron en 83,10 minutos, la máquina estuvo inactiva el 28% del tiempo.
¿Cómo de buena es esta estimación del 28%? Bueno, la belleza de la simulación nos permite volver a ejecutar esta simulación varias veces y determinar un tiempo medio de inactividad y la desviación estándar correspondiente. Reejecutamos esta simulación 60 veces y calculamos lo siguiente:
Tiempo medio de inactividad de la máquina = 13,78
Desviación estándar del tiempo de inactividad = 8,44%.
Por último, podemos utilizar la simulación para determinar la ubicación de las posibles restricciones. Observe que la columna titulada "Longitud de la cola". Aquí podemos cambiar ciertos parámetros y ver el impacto en el tamaño de la cola. También se pueden introducir tiempos de interrupción aleatorios y analizar su impacto en la cola.
Otras cosas que se pueden comprobar:
Optimización de la cadena de suministro/selección de proveedores.
Ubicación optimizada (si los plazos de entrega difieren mucho de un lugar a otro).
Reducción de costes y riesgos antes de comprar hardware, alquilar espacios o pedir inventario.
Predicción de problemas o cuestiones críticas antes del lanzamiento, con posibles mitigaciones.
Confirmación del plan de negocio, mediante la simulación de los primeros XX meses o años.
Determinación de funciones de distribución de probabilidad para modelizar el rendimiento futuro del sistema.
Análisis Competitivo
Ahora, probemos esto para hacer un análisis de la competencia: cambiemos un poco nuestro escenario.
Tenemos un competidor que hace un pequeño y silencioso dron.
Podemos utilizar un ERP para simular cuánto cuesta fabricar y cuántos sistemas puede fabricar nuestro competidor durante un día.
Utilizaríamos el mismo proceso descrito anteriormente: crearíamos un producto a partir de su lista de materiales.
4 Puntales de fibra de vidrio,
2 plataformas portantes de aluminio
Cuadro de distribución de energía/batería
Kit de herrajes
Mazo de cables
4 Motores
4 Hélices
Placa Arduino de 3D Robotics.
Suponemos que hay dos subcomponentes principales en su fabricación. Creemos que ensamblan el bastidor (todos los componentes de hardware) por separado de la producción de los "cerebros" como un conjunto de alimentación y navegación. Los hemos dividido en conjuntos que se unirán para el producto final.
A continuación, podemos simular sus sistemas de montaje.
Podemos obtener información sobre su dirección y buscarla en uno de los sitios web de mapas más populares. A partir de ahí, podemos hacer algunas suposiciones sobre el tamaño del edificio y el número de personas que trabajan en la oficina.
Con un poco de análisis, podemos contar aproximadamente 20 coches en el aparcamiento, y 1 camión en una ubicación a nivel de la puerta del suelo. Podemos suponer que tienen aproximadamente 20 empleados, y tal vez 10 personas trabajan en el montaje (el resto puede trabajar en administración, ventas, expedición/recepción u otras funciones).
Haciendo un poco de mediciones, podemos suponer que el edificio tiene aproximadamente 4700 pies cuadrados también. Supongamos que la mitad de esta superficie está disponible para la fabricación, es decir, 2350 pies cuadrados para el montaje.
Sabemos que nuestro competidor utiliza máquinas herramienta de última generación y herramientas de montaje robotizadas que ocupan aproximadamente 100 pies cuadrados. Suponiendo que en cada máquina trabaje una persona y que haya espacio entre las máquinas, redondeemos la cifra a 200 pies cuadrados cada una.
Estas máquinas herramienta y estaciones de montaje robotizadas están preparadas para realizar una tarea cada una. Cuando intentamos construir uno con las piezas de la lista de materiales, nos damos cuenta de que se necesitan 10 pasos para ensamblarlo y probarlo. Podemos suponer que se necesitan 10 estaciones de trabajo, una para cada paso. Esto también se corresponde con nuestras estimaciones de mano de obra.
Si tenemos 10 estaciones de trabajo, cada una de 200 pies cuadrados, esto calcula aproximadamente 2000 pies cuadrados, y hemos calculado que nuestro competidor sólo tiene una línea de producción ( No hay espacio para dos en este espacio).
Construyamos la ruta de trabajo: aquí está la primera para el Ensamblaje de Potencia y Navegación:
Ahora, vamos a ejecutar este ejemplo
Vamos a crear una orden de fabricación para 25 productos terminados. Suponemos que disponemos de materias primas en stock. Basándonos en las hojas de ruta establecidas y el tiempo presupuestado para cada paso, podemos obtener los siguientes resultados:
Podemos sumar los costes totales estimados para esta tirada de fabricación y la capacidad de la fábrica utilizada:
Empezamos analizando los movimientos y las cantidades de cada componente necesario para realizar el pedido.
Y busque la sensibilidad basada en los plazos de entrega de los componentes, y la cantidad mínima y máxima de pedido para estos componentes.
Repetiremos este proceso, cambiando una cosa cada vez y ejecutando los distintos sistemas en paralelo. A partir de estas variaciones, determinaremos funciones de distribución de probabilidad para modelar el rendimiento futuro del sistema.
-
Siguiendo este proceso, podemos obtener muchos datos.
-
Costes previstos, ingresos y capacidad de rendimiento del sistema completo.
-
Parámetros muy sensibles.
-
Posible configuración de fabricación.
-
Posible modelo de cadena de suministro/proveedor.
-
Análisis de las ventajas de la competencia (cadena de suministro, ubicación, flexibilidad, costes).
-
Evaluación comparativa: puede comparar su propia innovación con esta evaluación comparativa y determinar el riesgo.
Examen del competidor para encontrar inflexibilidad y lagunas en el mercado, y explotar estas lagunas.
