A ÇimSA usou o conjunto de ferramentas IBM® CPLEX® Optimization Studio para resolver problemas complexos de otimização de negócios e entregar soluções mais rápido. Implementado por meio de um esforço colaborativo de uma equipe entre IBM Lab Services, IBM Data Science Elite e IBM Business Partner Lumtify, o conjunto de ferramentas ajudou a reduzir os custos de produção e distribuição em 3% e os custos de estoque em 10%.
Durante um período de expansão mundial, a ÇimSA Çimento Sanayi ve Ticaret A.Ş. precisava de uma solução de otimização de decisão para ajudar a gerenciar sua cadeia de suprimentos e permitir que a gerência encontrasse oportunidades para melhorar o serviço e reduzir os custos.
A ÇimSA usou o CPLEX Optimization Studio para executar cenários hipotéticos complexos rapidamente, otimizando as decisões de negócios para melhorar o atendimento ao cliente e reduzir os custos de fabricação, armazenamento e distribuição de cimento.
Com o crescimento da construção em todo o mundo, a indústria global de cimento cresceu a uma taxa média anual de 5,1% entre 2003 e 2018. Depois da China, da Índia e dos EUA, a Turquia tornou-se o quarto maior produtor de cimento do mundo. A ÇimSA, um dos maiores fabricantes de cimento da Turquia e líder na produção de cimento branco, aumentou sua produção anual para mais de seis milhões de toneladas. Além de atender à demanda doméstica de cimento, a ÇimSA também desenvolveu uma rede de distribuição global de exportação para a Europa, Oriente Médio e América do Norte.
Com vários quilômetros, moinhos e silos em mais de 10 locais e sete terminais de distribuição internacional, a ÇimSA estabeleceu uma rede complexa de instalações. A empresa também incorreu em custos indiretos significativos relacionados à gestão da cadeia de suprimentos, fabricação de cimento e transporte. Para otimizar as operações, levando em conta as flutuações nas taxas de câmbio, impostos, demanda e mudanças na capacidade de fabricação, os gerentes da ÇimSA usavam cada vez mais uma ferramenta de computação herdada para planejamento de vendas e operações.
Mas à medida que a empresa cresceu, a ferramenta de planejamento chegou ao seu limite. "Nossa ferramenta anterior não estava adequadamente integrada e não podia inserir todas as dimensões de negócios que precisávamos considerar", diz Nevzat Çakmak, gerente de projeto da ÇimSA. "Estávamos limitados a apenas alguns cenários e não fomos capazes de criar todos os cenários 'hipotéticos' de que precisávamos para apoiar nossas decisões".
"O sistema anterior também teve problemas com a computação lenta da solução", diz Sabri Suyunu, Analytics Professional e cofundador do IBM Business Partner Lumtify. "Passavam-se 24 horas até que a ÇimSA visse os resultados de um problema de otimização. O sistema antigo também não conseguiu integrar todos os dados necessários para criar modelos precisos".
À medida que a ÇimSA continuava a adquirir novas instalações de produção e a expandir-se para novos mercados, sua equipe de gerenciamento de topo precisava de mais velocidade e flexibilidade de suas operações de vendas e ferramenta de planejamento. Quando Çakmak e sua equipe de TI começaram a procurar soluções de otimização mais avançadas, Suyunu compartilhou sua experiência. “Já usávamos o IBM CPLEX Optimization Studio havia oito anos”, comenta Suyunu, “e eu sugeri que era porque era rápido, fácil de usar e era capaz de de resolver todos os problemas complexos da ÇimSA relacionados à otimização”.
O conjunto de ferramentas CPLEX Optimization Studio emprega ciência de dados e tecnologia de otimização de decisão para modelar e resolver problemas complexos de otimização de negócios. Permite também que os usuários desenvolvam e implementem modelos de otimização rapidamente e criem aplicativos personalizados projetados para melhorar os resultados comerciais.
Depois de optar pela implementação do conjunto de ferramentas CPLEX Optimization Studio, o primeiro passo da ÇimSA na implementação foi adquirir todos os dados de negócios relevantes necessários para desenvolver modelos de otimização precisos. "Preparar os dados e garantir a integridade dos dados foi nosso maior desafio", diz Suyunu. "Em seguida, desenvolvemos um modelo matemático por meio das técnicas avançadas de modelagem da CPLEX. Depois que o modelo foi escrito, pudemos iniciar os processos de ajuste fino e teste para resolver problemas de cadeia de suprimentos em grande escala, que incluem milhões de variáveis de decisão e restrições."
Para o primeiro projeto de modelagem, a IBM Lab Services, a IBM Data Science Elite e a Lumtify abordaram uma das prioridades de otimização mais importantes da ÇimSA: o projeto de sua rede global de cadeia de suprimentos. "Com tantas instalações de produção diferentes em locais diferentes, você precisa tomar decisões com base em diferentes cenários hipotéticos", diz Çakmak. "Essas perguntas não são fáceis de resolver manualmente ou com uma planilha, mas o CPLEX pode ser executado por milhões de variáveis de solução para que a otimização da cadeia de suprimentos seja bem-sucedida", afirma Eray Çakici, especialista em assuntos de otimização da equipe Elite da IBM Data Science.
Além das despesas relacionadas a transporte e eletricidade, o custo da queima de combustível para aquecer os fornos de cimento a 2 mil graus Celsius representa um dos maiores custos do setor de cimento. Determinar o uso de carvão, coque de petróleo, gás natural ou outros combustíveis em uma instalação de produção e decidir o fornecedor, o preço e o cronograma de entrega é um desafio especialmente difícil e constante. Por isso, a ÇimSA fez da otimização da mistura de combustível seu segundo grande projeto de otimização do CPLEX. "O CPLEX responde às principais dúvidas sobre a mistura de combustível, como quando, de quem, a quantidade e o preço",afirma Çakmak. "Há uma grande economia de custos quando se consegue fazer isso corretamente".
Uma das chaves para a implementação bem-sucedida do CPLEX Optimization Studio da ÇimSA é a interface de usuário personalizada. "A equipe de interface da IBM era muito talentosa", diz Suyunu. "Eles codificaram todos os designs que criamos o mais rápido possível em telas fáceis de usar. Os parâmetros e as entradas podem ser gerenciados na tela e, em seguida, você pode executar o modelo novamente e ver os novos resultados na tela".
Durante a implementação, a ÇimSA ficou impressionada com a colaboração entre o Lumtify e a IBM. "Eles não são como duas equipes diferentes. Eles agiram como se fossem uma única equipe", afirma Çakmak. “Quando nos aprofundávamos em qualquer problema, eles sempre respondiam rapidamente e o corrigiam.”
Depois de ingerir dados, criar modelos, projetar interfaces de usuário e testar soluções, a ÇimSA entrou em operação com a nova plataforma CPLEX Optimization Studio no início de 2020, logo que a pandemia de COVID-19 começou a interromper as operações de negócios em todo o mundo.
"No passado, tínhamos reuniões de planejamento de otimização com gerenciamento de nível superior mensalmente", diz Çakmak. "Mas devido ao ambiente de planejamento em rápida mudança causado pela pandemia, agora temos essas reuniões uma vez por semana, e esse conjunto de ferramentas tornou-se muito mais importante para apoiar a tomada de decisões".
Em um exemplo de caso de uso, o conjunto de ferramentas forneceu à gerência informações e perspectivas críticas sobre quais linhas de produção fechar durante a pandemia e quais linhas de produção manter abertas. “O sistema foi projetado para ajudar a gerência a tomar decisões informadas e para ajudá-la a superar as dificuldades desse período”, afirma Suyunu. “Na verdade, a plataforma tornou-se tão útil que as reuniões do conselho começaram a ser realizadas por meio dessa ferramenta”.
“Agora podemos prever os resultados prováveis de nossas decisões”, declara Çakmak. "O sistema CPLEX é muito eficaz na apresentação do resultado de uma forma muito compreensível para a nossa gerência de nível superior."
Mesmo que a ÇimSA continue expandindo o uso da plataforma CPLEX para além dos casos de uso iniciais de design de rede global e otimização de mistura de combustível, a empresa obteve benefícios comerciais significativos, incluindo:
- Estima-se um aumento de 3% na rotatividade do capital de giro
- Uma redução estimada de 10% nos custos de estoque
- Redução estimada de 3% nos custos de produção, armazenamento e distribuição
A velocidade com que o CPLEX Optimization Studio soluciona problemas e entrega relatórios de cenários também está tornando as informações mais úteis. Em vez de esperar pelo processamento noturno do relatório de cenário, o novo sistema entrega resultados 12 vezes mais rápidos, normalmente produzindo resultados de 10 a 15 minutos após o pressionar do botão "executar".
“O CPLEX tornou-se uma ferramenta indispensável para a ÇimSA”, diz Suyunu. “É uma solução feita sob medida e tem a flexibilidade de ser adicionada e desenvolvida conforme o necessário.” No próximo ano, a empresa pretende expandir o escopo do conjunto de ferramentas para outras áreas vitais do negócio, incluindo planejamento de estoque.
"Trata-se de uma ferramenta muito ágil com a vantagem de apresentar respostas para qualquer cenário", afirma Çakmak. "Isso nos prepara para o futuro, ajudando-nos a tomar decisões melhores."
Fundada em 1972 e com sede em Istambul, na Turquia, a ÇimSA (o link está fora do ibm.com) é uma das três maiores produtoras de cimento branco do mundo e exporta para 65 mercados no Oriente Médio, Norte da África, Europa e América do Norte. A empresa opera seis fábricas na Turquia, uma fábrica em Houston, Texas, e está adquirindo outra fábrica na Espanha. Ela embarca em sete terminais internacionais na Alemanha, Itália, Espanha, Romênia, Rússia e na República Turca do Norte do Chipre. Subsidiária da Sabanci Holding, a ÇimSA realizou TL 1,726 bilhão em receita de vendas em 2019 e tem quase 2 mil funcionários em todo o mundo.
Com sede em Istambul, Turquia, a IBM Business Partner Lumtify (link fora de ibm.com) entregou serviços de consultoria de TI por mais de 13 anos para empresas industriais turcas, varejistas, empresas de bens de consumo, empresas de energia e recursos naturais, entidades de serviços públicos e organizações de serviços financeiros. As áreas de especialização são modelagem matemática, otimização de sistemas, funções analíticas, ciência de dados, business intelligence, transformação digital, machine learning, IA e processamento de linguagem natural.
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