NITRATOS Y YODO
SQM es una compañía minera no metálica, líder mundial en producción de nitrato de potasio, yodo, litio y sales solares. Se especializa en cinco áreas de negocio: nutrición vegetal, yodo y derivados, químicos industriales, litio y derivados y potasio.
El litio y el potasio se extraen del Salar de Atacama, y el yodo y el nitrato de sodio (salitre) se obtienen del caliche, un mineral que se extiende desde la I a la II Región.
Un aspecto interesante son las sinergias que existen entre estos dos recursos naturales. El nitrato de sodio se combina con el potasio para producir nitrato de potasio, un fertilizante que se utiliza en cultivos de alto valor agregado.
Mediante distintas tecnologías y procesos productivos SQM extrae, procesa y elabora toda una gama de productos, que tienen distintas aplicaciones en industrias que son fundamentales para el desarrollo humano: la salud, la alimentación, la energía y la tecnología.
Todos estos productos son diferentes uno del otro y tienen una serie de exigencias técnicas y comerciales para satisfacer las distintas necesidades de los clientes. Esto significa que la estrategia productiva de SQM debe considerar el uso de un gran número de faenas mineras, procesos y plantas que tienen variadas características y parámetros de producción. En esta clase nos centraremos en la planificación de los productos de las familias de nitratos y yodo.
¿Cómo realizaban la planificación? SQM estudia y revisa su planificación de largo plazo varias veces al año. En cada planificación se determina, a partir de las proyecciones de ventas, los procesos productivos y el inventario de cada material, y la producción de cada una de las faenas y plantas de la compañía para los próximos años.
Durante mucho tiempo, varios años, el equipo de planificación industrial fue desarrollando un modelo que utilizaba una planilla de cálculo, a partir de la cual construían la planificación de largo plazo.
En esta planilla incorporaban los datos mencionados, e iban completando manualmente la producción de cada faena y planta en función de la eficiencia de estas, ajustando los resultados para cumplir con las capacidades máximas de las plantas y faenas, además de cumplir con la demanda proyectada, por producto, para cada año.
La metodología para llegar a una planificación factible (es decir, que cumpliera con las restricciones presentes en el sistema) era un proceso tan complejo que, con las herramientas disponibles hasta ese momento se hacía difícil optimizarla y, además, tomaba mucho tiempo. Generalmente, se obtenía un número limitado de planificaciones distintas, entre las que se determinaba la mejor.
Si se quería responder de forma rápida preguntas del tipo: ¿Cómo impacta en la planificación un cambio brusco en el mercado? ¿Cómo cambia la planificación si los rendimientos productivos cambian en un cierto porcentaje?
¿Cuál es el mejor año para que comience a operar una nueva planta? ¿Qué pasa si se combinan todas las preguntas en forma simultánea?; uno de los principales problemas es que las respuestas podían tardar varios días, por lo que el equipo operaba, en la práctica, en forma reactiva. Esto no permitía proponer soluciones distintas que, basadas en datos duros, pudieran desafiar la intuición general.
La vicepresidencia de Desarrollo y Planificación de SQM decidió entonces buscar una alternativa que permitiera optimizar el proceso de planificación de largo plazo en forma rápida y simple, y para eso solicitó la ayuda de Simula UC.
El objetivo era construir una herramienta que permitiera evaluar y optimizar distintos escenarios de planificación de la producción, considerando un horizonte de evaluación variable de acuerdo con el problema que se tuviera que resolver.
EL DISEÑO DE LA HERRAMIENTA
La herramienta considera dos grandes elementos. El primero es el front-end, que implica el diseño e implementación de todas las interfaces de usuario. Esta etapa, si bien no es el centro de la herramienta, es fundamental para su correcto uso.
Las soluciones corporativas tienden a dejar en segundo lugar la experiencia del usuario, lo que implica largas capacitaciones y, sobre todo, resistencia al cambio, aspecto que incide directamente en la implementación de cualquier variación en la forma de operar.
El segundo elemento fundamental es el modelo de optimización, que permite navegar dentro de la infinidad de posibilidades de planificación existentes, pudiendo escoger la mejor.
El modelo de optimización considera cuatro grandes componentes: faenas, plantas, procesos y productos (materias primas, productos intermedios y comerciales).
Cada faena o planta puede realizar un conjunto de procesos, cada uno con un set de inputs y outputs, definidos a partir de un balance de masa. Por ejemplo, las plantas principales de SQM producen nitrato de potasio (KNO3), a partir de una serie de procesos químicos y físicos que involucran al cloruro de potasio (KCL) y al nitrato de sodio (NaNO3).
Sin embargo, estos inputs y outputs vienen en distintas concentraciones y grados de pureza, dependiendo de los productos de origen. Esta combinación de productos de entrada y salida define los distintos procesos de cada planta.
Para cada año, el modelo permite determinar la producción que maximiza el valor actualizado neto (VAN) del proceso productivo, para un plazo variable que puede llegar hasta 15 años.
En resumen, el modelo permite determinar qué productos y qué cantidad se fabrica en qué planta, qué demanda se cumple y cuál no es posible cumplir, por producto y por mercado. A partir de esto, se determina la utilización de cada planta, el cumplimiento de la demanda y otras variables que permiten analizar y optimizar el sistema productivo completo.
El modelo permite también agregar con facilidad faenas o plantas, o abrir o cerrar plantas en un año determinado, además de modificar las capacidades de estas, agregar nuevos procesos, evaluar distintos escenarios de demanda, etcétera.
Esto posibilita ir probando un conjunto de escenarios productivos que maximizan la rentabilidad de la operación, además de adaptarse al crecimiento de la compañía.
Por último, un tema importante es que Simula UC desde el principio propuso el desarrollo de una herramienta web que permitiera al equipo de SQM acceder a la plataforma desde su navegador, lo que presenta varias ventajas.
En primer lugar, todo el trabajo pesado es realizado en servidores dedicados a ese tipo de tareas, en lugar de un computador personal. Esto permite utilizar servidores dedicados a cálculos complejos, reduciendo en forma drástica el tiempo de ejecución respecto de un computador personal.
En efecto, si bien el modelo considera más de 20.000 variables y 20.000 restricciones, el programa puede ser ejecutado en cosa de minutos, lo que permite evaluar un gran número de posibles escenarios. Hoy la mayoría del tiempo se dedica al análisis y no a la modelaciónLa minería por definición es un negocio de largo plazo en donde al principio se hacen grandes inversiones para luego, después de varios años, poder amortizarlas.
Por esto, el ejercicio de planificación de largo plazo es crucial, ya que influye de manera directa en las decisiones estratégicas que deben tomarse; no solo están las grandes inversiones (que en general son irreversibles), sino también la decisión de tramitar o no un permiso ambiental, de fortalecer un mercado o abandonarlo, de desarrollo de nuevas tecnologías y productos y muchas otras que demandarán una gran energía y foco de la organización.
Por lo tanto, es muy importante tener una planificación robusta y que el proceso mismo de planificación permita explorar en poco tiempo distintas posibilidades para entender dónde están las fuentes de valor y enfocar los esfuerzos de las distintas áreas.
Esto es lo que hemos logrado con la nueva herramienta de planificación. Hoy, la mayoría del tiempo se dedica al análisis y no a la modelación, ejercicio que permite entender con mayor profundidad las diferentes posibilidades de mejora.
Sin duda, este desarrollo ha sido muy exitoso y estamos muy contentos de haberlo desarrollado con Simula UC; es una demostración de que en Chile existe ingeniería de primer nivel para resolver problemas complejos.
Gracias a este esfuerzo estamos cumpliendo de mejor manera nuestra misión de entregar recomendaciones para generar y capturar más valor.
Fuente: El Mercurio /Profesor: Pedro Gazmuri, Ph.D. Universidad de California, Berkeley, EE.UU.
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