Sobre la empresa

Bunge Alimentos está compuesta por la fusión de dos grandes empresas, Ceval y Santista. La división Santista produce productos de consumo como margarinas, mayonesas, mezclas para carne, gelatinas y masas alimenticias. Produce también derivados de trigo como harinas, salvado, pre-mezclas para panificación, entre otros.

En 2001, se consumió cerca de 1 millón y 400 mil toneladas de trigo en Brasil. 48% de este total se destinó a panificación artesanal (panaderías); 20% a fabricación de harina doméstica; 15% a fabricación de pastas; 14% a fabricación de galletas y 3% a fabricación de panes industriales y otros.

La logística del negocio del trigo involucra muchas aleatoriedades e interdependencias que tienen gran impacto en los resultados de la división. Por eso, se decidió elaborar un proyecto de simulación para optimizar el Supply Chain de esta importante actividad.

Alcance del proyecto

Optimización del Supply Chain

Fue hecho un proyecto "footprint", en el cual se deseaba analizar la red de los sitios, sus capacidades actuales de recepción, molienda, envasado, despacho y almacenaje de granos y productos acabados para satisfacer la demanda de las diferentes categorías de harinas y las alternativas de abastecimiento de trigo, con vista a la maximización de la utilización/rentabilidad de los activos y optimización de los costos puestos al cliente.

El alcance del proyecto fue definido de forma de englobar los 9 molinos localizados en diversas localidades de Brasil.

Las demandas por harina fueron consideradas en macro regiones de consumo. Fue considerado también el abastecimiento de trigo, teniendo en cuenta el origen de los abastecimientos. Finalmente, fueron consideradas variables como costos del trigo, costos de producción, costos de flete y generación de co-productos. Uno de los objetivos del proyecto era analizar escenarios diferenciados, considerando las siguientes alternativas: sitios enfocados en la producción para solamente un canal (consumo, industria, panificación); sitios diversificados, produciendo para todos los canales y sitios con producción mixta, especializada o diversificada dependiendo del sitio.

Sistemática

Involucrando personas de diversas áreas, el proyecto contempló la simulación con datos de entrada provenientes de tablas compuestas por diversos parámetros, como tipo de harina, molino productor, mes de producción, mezcla y extracción conjunta. Otros datos importantes que son parámetros del modelo son los costos puestos por molino, costos de producción, costos de flete para transferencias y distribución, demandas, precios de venta, extracción y capacidad de molienda de cada molino, capacidad de envasado, precio de venta de salvado, entre otros.

Utilizando esos datos de entrada, el modelo simula el funcionamiento de la Supply Chain y efectúa diversos cálculos, como nivel de producción, costos puesto en molinos, costos de producción, capacidades, costos logísticos, margen y niveles de atención. Con base en los datos de la simulación y en los cálculos efectuados, el modelo calcula el valor de indicadores importantes de la operación de la cadena de abastecimiento: margen bruto total de la cadena, porcentajes de utilización de los equipos de envasado y de la capacidad total de molienda, atención de la demanda y costo de la tonelada de harina.

Los valores de las variables calculadas y de los indicadores están dispuestos en pantalla y evoluciona conforme la simulación es ejecutada, permitiendo que el usuario del modelo acompañe la evolución de los mismos.

Interfaz a través de Excel

Fue elaborado un manual para la utilización del modelo, permitiendo que los resultados del proyecto sean visualizados y utilizados en todos los niveles de la empresa, habilitando a continuar generando escenarios para simular situaciones reales futuras.

Resultados y Ganancias

Con toda la Supply Chain de las harinas en sus micro computadoras, la división Santista de Bunge Alimentos puede hacer diversos análisis para mejorar las operaciones de logística dejando la intuición de lado, con la posibilidad de testear diversos modos de operación sin ninguna inversión adicional. De esta manera ser recupera toda la distribución de los mix de productos en los molinos en conjunto con el origen del trigo, buscando siempre el mayor margen operacional. Se determinó también la mejor composición de los fletes de distribución y las áreas de agencia de las fábricas y de los centros de distribución, además de tomarse las decisiones con respecto a la apertura y cierre de los sitios con elevado grado de seguridad.

Este proyecto de Bunge Alimentos - División Santista muestra la creciente tendencia de utilizar herramientas poderosas para la generación de soluciones eficaces en que se tenga un grado de confianza elevado. Está claro también que ProModel no tiene aplicaciones sólo en manufactura, sino también en logística y supply chain con resultados excelentes.

Simulación e Supply Chain