Optimización de la Producción y Gestión de la Calidad con IA y SAP

LeverX utilizó IA y SAP BTP para resolver retos de fabricación críticos. La implementación dio como resultado una mejora del 90% en la precisión de la detección de defectos y redujo los costes operativos hasta en un 15-20%.

Cliente y desafío

Nuestro cliente es una gran empresa de fabricación con una estructura distribuida, que incluye una oficina central en Europa, 5 centros de producción en Asia y Norteamérica, y 200 centros de distribución en todo el mundo. La empresa se enfrentaba a importantes retos en la gestión de su red logística debido a:

• Datos logísticos fragmentados: Los datos estaban dispersos en numerosas fuentes dispares, incluidas hojas de cálculo de Excel, sistemas descentralizados de gestión de flotas y servicios de terceros. Esto dificultaba la obtención de una imagen completa y fiable.
• Planificación e informes lentos: La planificación de rutas, la previsión de la demanda y la elaboración de informes logísticos eran lentas. La preparación de informes consolidados podía llevar días o incluso semanas, con lo que los datos quedaban obsoletos en cuanto se recibían.
• Procesos manuales y propensos a errores: Una parte significativa del trabajo de planificación y análisis se realizaba manualmente, lo que aumentaba el riesgo de errores y provocaba imprecisiones en la planificación de rutas y la asignación de recursos.
• Previsión imprecisa de la demanda: La lentitud de los procesos impedía reaccionar con rapidez a los cambios del mercado, como atascos o cambios en la demanda.
• Falta de una única fuente de información: la ausencia de una única fuente de datos provocaba discrepancias y malentendidos entre los departamentos de logística, ventas y producción.

Metodología y enfoque

Nuestra metodología para este proyecto se centró en un enfoque por fases para reducir los riesgos de implantación y evitar una modernización "big-bang". Comenzamos con una auditoría exhaustiva de los sistemas existentes del cliente y una evaluación de la solución de mercado. Este análisis confirmó que

SAP BTP era la plataforma ideal debido a su capacidad para integrarse a la perfección con el ecosistema SAP existente del cliente, incluida SAP S/4HANA.

La implementación se estructuró para abordar directamente los puntos de dolor clave:

• Integración y unificación de datos: Utilizando SAP BTP y SAP Integration Suite, establecimos una única fuente de datos logísticos unificada. Esto consolidó datos de sistemas dispares como SAP S/4HANA Cloud (para inventario y pedidos), datos de GPS/telemetría y API de terceros en una única fuente de verdad.
• Previsión y optimización basadas en IA: Hemos integrado modelos avanzados de IA para impulsar la eficiencia operativa y mejorar nuestra toma de decisiones. En concreto, aprovechamos la IA predictiva para analizar los datos históricos de entrega, un proceso que nos permite optimizar la logística y determinar la ruta más eficiente. Además, utilizamos modelos generativos para comprender y prever patrones complejos de demanda de los consumidores, lo que permite una gestión más precisa y proactiva del inventario y los recursos.
• Analítica avanzada: Aprovechamos SAP Analytics Cloud como componente central para la inteligencia empresarial, la planificación y el análisis predictivo. Esto proporcionó información en tiempo real y aceleró significativamente los procesos de análisis y planificación.
• Escalabilidad y flexibilidad: La flexibilidad y escalabilidad de la plataforma permitieron un rápido desarrollo y adaptación de las aplicaciones a medida que crecían los volúmenes de datos y las necesidades empresariales.

Este enfoque estructurado permitió a la empresa pasar de una gestión logística reactiva a una proactiva y basada en datos.

Solución

Implantamos una solución integral basada en IA y SAP BTP para transformar sus procesos de producción. El núcleo de la solución consistía en automatizar los flujos de trabajo, optimizar la producción con análisis avanzados y mejorar drásticamente el control de calidad mediante inteligencia artificial.

• Automatización del flujo de trabajo: Utilizamos SAP Build Process Automation para agilizar y automatizar los flujos de trabajo clave.
• Análisis y optimización: La solución aprovecha SAP Analytics Cloud para la analítica avanzada, ayudando a optimizar el volumen de producción.
• Control de calidad impulsado por IA: La integración de IA con SAP BTP AI Core mejoró significativamente la calidad del producto. El sistema ahora detecta defectos con un 90% más de precisión que los inspectores humanos.
• Gestión de datos en tiempo real: Al utilizar SAP Datasphere, permitimos la recopilación y el análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos de producción, proporcionando una visión unificada para la toma rápida de decisiones.

Pila tecnológica

La solución se basa en una pila tecnológica SAP escalable e integrada:

• Plataforma central: SAP BTP.
• Análisis y planificación: SAP Analytics Cloud.
• Base de datos: SAP HANA Cloud.
• Integración: SAP BTP Integration Suite.
• Unificación de datos: SAP Datasphere.
• Modelos generativos de IA: Modelos de IA predictiva y generativa integrados a través de SAP AI Core.

Resultados

La implementación aportó beneficios empresariales significativos y medibles para el cliente:

• Reducción de los costes operativos: La optimización de las rutas ineficientes y la mejora de la utilización de los vehículos permitieron ahorrar hasta un 15-20% en combustible y gastos operativos. El kilometraje en vacío disminuyó un 5%.
• Mayor puntualidad en las entregas: La mejora de la previsión y la planificación redujo los retrasos en las entregas entre un 10 y un 15%.
• Mejora de la calidad: Conseguimos una mejora del 90% en la precisión de la detección de defectos.
• Unificación de equipos: 200 centros de beneficio/distribución con 320 empleados se unieron bajo planes corporativos, trabajando con una única fuente de verdad.