“Cuando los agricultores deciden utilizar fertilizantes diferentes, Toros Tarim tiene que adaptarse a la nueva demanda, aunque sus fábricas funcionen a pleno rendimiento”, afirma Alper Şener, responsable de analytics de datos del asociado de negocios de IBM, Selco Consulting. En ese momento, resulta bastante difícil decidir qué demandas del cliente satisfacer y a cuáles renunciar”.

Durante años, los planificadores de Toros Tarim utilizaron hojas de cálculo para desarrollar soluciones óptimas para la producción de fertilizantes, según el precio de las materias primas, la demanda del cliente y las capacidades de producción de las tres plantas de fabricación de la empresa. Pero este proceso manual requería mucho tiempo y los planificadores no siempre tenían todos los datos necesarios para ver la situación general.

“Los planificadores podían pasarse una semana desarrollando una solución óptima para el mes siguiente, pero, cuando la presentaban, la dirección les decía: 'Parece buena, pero necesitamos otro escenario'”, explica Şener. “Cada vez que se pedía un nuevo escenario, se añadía otra semana al calendario, y podían pasar tres o cuatro semanas antes de que los directivos pudieran tomar una decisión. Mientras tanto, las condiciones del mercado siguen cambiando”.

Lo que complicó aún más el proceso fue el hecho de que los planificadores no estaban trabajando con un conjunto completo de datos. “Cada planta tenía sus propias cifras de producción y definiciones de producto, y a veces los jefes de planta utilizaban procesos de decisión subjetivos diferentes”, explica Şener. “Al utilizar diferentes conjuntos de datos en distintos silos funcionales, no era posible desarrollar escenarios totalmente optimizados”. Hubo una gran oportunidad de mejora”.

Con base en su amplia experiencia en la gestión de la cadena de suministro, analytics de negocio y la tecnología de la información, Toros Tarim eligió a Selco Consulting, asociado de negocios de IBM, para digitalizar los procesos de planificación de la empresa. “Selco nos consultó sobre el desarrollo de software y creó un modelo matemático de optimización para encontrar la mejor manera de maximizar las ganancias, teniendo en cuenta todas las restricciones de la empresa”, dice Hakan Göral, presidente de la junta directiva de Toros Tarim. “Se necesitó aproximadamente un año y medio para construir el modelo”.

Construir un modelo matemático detallado fue una tarea enorme. Inicialmente, se requirió una investigación exhaustiva para comprender los numerosos componentes de la cadena de suministro que alimentaban las tres plantas de fabricación de Toros Tarim. “El modelo final que construimos estaba compuesto por siete millones de variables que operaban sobre un millón de restricciones, como el uso de capacidad, los costos y las alternativas de recetas de fertilizantes”, dice Şener.

Después de mapear todos los datos necesarios para ejecutar el modelo, Selco y Toros Tarim optaron por ejecutar el modelo en la plataforma IBM® ILOG CPLEX Optimization Studio . “Utilizamos archivos de Microsoft Excel para crear datos de entrada para el modelo de simulación y se necesita aproximadamente media hora para actualizar los datos”, dice Göral. “Y cuando los datos están listos, demora entre 10 y 25 minutos en ejecutar el modelo en el software IBM ILOG CPLEX”.

La creación de un modelo integral y el uso del software de IBM como solución para todas las plantas de Toros Tarim fue un importante paso adelante. “Uno de los puntos de éxito fue que la empresa se pusiera de acuerdo sobre una única base de datos en un solo sistema de datos”, dice Şener. “Todos sacrificaron sus zonas neutras y comenzaron a hablar de números reales, capacidades reales y definiciones compartidas”.

Al utilizar la solución IBM ILOG CPLEX Optimization Studio en lugar de preparar manualmente los escenarios de optimización en hojas de cálculo, los responsables de la toma de decisiones de Toros Tarim ya no tenían que esperar días o semanas para obtener los escenarios hipotéticos que necesitaban. “Con un largo tiempo de proceso, no pudimos ejecutar escenarios alternativos mientras cambiábamos las restricciones”, dice Göral. “Cuanto más corta sea la duración del proceso, más escenarios alternativos podemos comparar. Ahora podemos encontrar la mejor solución posible o soluciones alternativas para maximizar las ganancias de la empresa”.