Por Jaime Ortega
La historia del gemelo digital tiene grandes episodios y este es uno de ellos. Sucedió hace más de 50 años y a 330,000 kilómetros lejos de la Tierra. Era Apolo 13, la tercera misión espacial que buscaba llegar a la Luna, pero una explosión en el tanque de oxígeno dañó el motor principal y los obligó a abandonar la misión. El problema, en realidad, era encontrar la manera de volver a salvo.
El gemelo digital tenía la solución, pero nadie lo sabía. Un documento de la empresa de tecnología Siemens señala que la nave se alejaba a una velocidad de 400 millas, por lo que el riesgo era que quedara atrapada en una órbita elíptica “por toda la eternidad”.
Previo a estas misiones, la NASA había entrenado a sus astronautas con 15 simuladores para crear todo tipo de escenarios y fallas, pero el problema era resolver algo que sucedía a miles de kilómetros de distancia.
Con la información que recibían de la nave más lo que ya habían observado en los entrenamientos, lograron simular las condiciones de navegación.El resto fue una mezcla de talento especializado, manejo de los datos y formas creativas de mantener la nave a salvo y en buen estado para traer a los astronautas de vuelta a casa.
Gemelo digital: de la ciencia a los problemas de negocio
Es increíble que una tecnología como el gemelo digital tenga una historia así. Le da credibilidad a una herramienta que, con el paso del tiempo, se ha vuelto accesible para usarla no solo en fines científicos, sino comerciales, resolviendo problemas de negocio.
¿A qué le llamamos gemelo digital? A una réplica virtual de algo. ¿Por ejemplo? De un producto que una empresa desea probar antes de lanzarlo al mercado para ver cómo funcionaría su diseño, los materiales ideales para crearlo, su vida útil, etcétera.
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Quizá hayas escuchado acerca del metaverso, el cual, ciertamente, funciona como un gemelo digital de nuestra realidad.
Hoy en día, estos modelos usan herramientas de inteligencia artificial para predecir escenarios. Se construyen usando data histórica, pero es posible crear algoritmos para tener escenarios futuros.
Aunque sus aplicaciones se han extendido a muchas industrias, en esta ocasión quiero hablar de un caso de uso muy interesante: el gemelo digital en la planeación de la demanda y de la cadena de suministro.
Gemelo digital para planeación táctica
Crear un gemelo digital para planeación (táctica) ayuda a recrear todo el proceso de la cadena de suministro en un mundo virtual, hacer escenarios de prueba y modelar flujos, disrupciones, la red de distribución, ajustes en suministro, etcétera, de tal modo que la empresa puede entender los riesgos e impactos que tiene cualquier ajuste en la operación de todo el negocio.
Esto es completamente innovador, pues el enfoque de la planeación táctica siempre se ha basado en datos históricos de ventas, compras, suministro, etcétera. Generalmente son anuales y estáticos, pero la irrupción del Covid-19 provocó profundos cambios en los patrones de consumo y la demanda de productos, y nuevos canales de venta, por lo que esto ha dejado de ser funcional.
Las empresas necesitan encontrar las herramientas para ser más flexibles, dinámicas, resilientes y responder rápidamente a cualquier cambio brusco que suceda en la demanda.
En un contexto de operaciones globales como el que vivimos, las operaciones de un negocio son vulnerables. Conflictos bélicos que implican el cierre de fronteras, restricciones al comercio, interrupciones en el suministro de partes y componentes por falta de mano de obra, picos en la demanda de comercio electrónico como resultado de nuevos confinamientos. Ahora sabemos que esos escenarios son reales porque ya han sucedido.
¿Para qué me sirve un gemelo digital?
Imagina que puedes modelar todos los escenarios de este tipo previamente y conocer los riesgos y el grado de vulnerabilidad de tu negocio. ¿Cuál es el impacto hacia los clientes si hay un aumento repentino en la demanda que excede mis capacidades de producción y distribución? ¿qué políticas de manejo de inventarios tengo para atender esta situación? ¿cómo puedo crecer temporalmente mis capacidades productivas? ¿cómo me impacta un cambio de proveedor de cierta materia prima? ¿de qué forma puedo recuperarme rápidamente ante cierres abruptos en mis rutas? si un proveedor principal de una materia prima tiene fallos, ¿en cuánto tiempo se restablece mi cadena de suministro de forma normal?
Hay un indicador clave en todo esto: el mean time to recovery, que es el tiempo que tarda en restablecerse una operación. Bueno, el gemelo digital tiene esta respuesta.
Esta tecnología te permite hacer las pruebas de estrés en tu cadena de suministro para responder a estas preguntas con decisiones más inteligentes y basadas en datos, y te da la oportunidad de probar todo tipo de escenarios hipotéticos para determinar las mejores opciones para responder a las condiciones cambiantes del mercado que ninguna planeación, por buena que sea, puede considerar.
¿Cómo iniciar con un gemelo digital?
Pensar en un gemelo digital para toda la planeación táctica suena retador y quizá sea un proyecto de mediano plazo, así que lo ideal es iniciar con pequeños pilotos o MVPs que te permitan medir la confiabilidad del modelo. Lo mejor es comenzar en áreas maduras de información, como ventas, mientras reúnes datos que quizá no tienes todavía en las áreas de compras, producción, almacenaje, suministros, etcétera. Lo ideal es ir de lo fácil a lo difícil, mientras ganas capacidades digitales y el modelo sigue ganando precisión.
Esto debe ir acompañado de un grupo de trabajo conformado por especialistas de diversas áreas que se responsabilice de actualizar la información y los datos del modelo, hacer las planeaciones de la demanda, distribución, producción, ventas, etcétera, medir los riesgos y tomar las mejores decisiones para el negocio.
¿Qué esperas para hacerlo realidad?
Contacto:
El autor es socio de Exertus Consulting Group, consultora en soluciones comerciales, operativas y tecnológicas con impacto estratégico y económico para las empresas.
Mail: [email protected]
LinkedIn: Jaime Ortega
Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.
