Planificar y proyectar operaciones en vivo nunca es fácil, y resulta especialmente difícil en estos tiempos sin precedentes: hay demasiados factores que considerar, demasiadas incógnitas, demasiados requisitos nuevos y unas condiciones de mercado en constante cambio que añaden aún más complejidad.
Hace poco más de una década —cuando apenas comenzaba mi emocionante aventura en el mundo avícola— tenía que planificar la distribución de las pollitas en una gran hoja de papel, usando lápices y una regla. El diagrama de Gantt ofrecía una buena visibilidad y perspectiva, sobre todo cuando lo colgaba en la pared. Naturalmente, una vez que todo estaba listo en el papel, mi teléfono empezaba a sonar y ese hermoso diagrama bajaba de la pared y volvía a la mesa. Desafortunadamente, mover una colocación no ajustaba automáticamente todas las demás a las fechas correctas, por lo que cada una de esas colocaciones y transferencias tenía que moverse manualmente. Este proceso ocurría con regularidad, así que tenía que tener varios rollos de papel con diferentes versiones y escenarios. Para cada plan de colocación, teníamos que agregar una proyección para los huevos puestos, la eclosión de los pollitos y luego la conversión de los pollos de engorde en kilos. Me alegraba mucho que mi parte terminara en los huevos.
En aquel momento tuve que hacer frente a varios problemas: por un lado, la tecnología que utilicé distaba mucho de ser perfecta y, por otro, el enfoque en sí se vio parcialmente condicionado por las herramientas de las que disponía.
La planificación actual intenta resolver los mismos problemas y responder a las mismas preguntas: ¿contamos con tecnología y herramientas lo suficientemente avanzadas como para que el proceso de planificación sea sencillo y preciso, de modo que no sea necesario volver a planificarlo varias veces?
Hoy en día, cuando las empresas se orientan principalmente al mercado y al cliente, la industria avícola debe ser lo más ágil posible; sin embargo, esta flexibilidad debe aplicarse al pasado para obtener resultados en el presente, o bien debe tener una gran visión de futuro y ser bastante predictiva.
Aunque de alguna manera logremos obtener suficiente información sobre el comportamiento futuro del mercado, ¿nuestras proyecciones predecirán con precisión nuestra producción basándose en las manadas que actualmente están en fase de puesta, las que entrarán en producción y las que aún se incorporarán en el futuro? Si simplemente planificamos basándonos en 180 huevos por gallina alojada, podemos obtener el volumen total de las manadas, pero no habrá un desglose semana a semana ni por edades, ni se tendrán en cuenta los cambios en el crecimiento de las manadas y la dinámica de producción, los posibles retos de enfermedades, los cambios en el entorno, etc.; de nuevo, cualquier cambio en el plan inicial no se podrá incorporar adecuadamente. Podemos ir aún más lejos e incorporar curvas de producción semanales que incluyan indicadores clave de rendimiento (KPI) y factores de producción. Podríamos agregar el historial previo de la manada para una mayor precisión de las curvas y el rendimiento real de la manada para aumentar la precisión de la proyección, así como factores adicionales que podrían afectar la producción, tales como la geografía y los tipos de instalaciones, entre muchos otros. Además de esto, sería excelente tener la capacidad de ejecutar simulaciones y escenarios para ver cómo los cambios en el rendimiento y los planes influyen en el panorama general de la planificación. Y, por supuesto, dado que vivimos en el siglo XXIcalle En este siglo, contamos con herramientas poderosas como el aprendizaje automático y el aprendizaje reforzado (ya he mencionado su potencial en mis artículos anteriores).
Planificar y prever operaciones en vivo es un proceso muy emocionante y fascinante. En algunos aspectos, es casi un arte, ya que los animales vivos no se pueden planificar y prever como la maquinaria de una fábrica, con velocidades máximas definidas y un rendimiento de producción óptimo. Hay demasiadas variables y situaciones que pueden ir de bien a mal y viceversa.
Las tecnologías modernas y las herramientas de software específicas para el sector pueden proporcionar resultados y datos de gran precisión para el análisis y la toma de decisiones, por ejemplo, para determinar si la empresa debe modificar su estrategia de marketing con el fin de aumentar las ventas debido a un exceso de existencias, o ponerse en contacto con un proveedor para ajustar los pedidos, comprar o vender huevos, aumentar la puesta, buscar más productores, cambiar el programa de alimentación, mantener las manadas durante más tiempo, etc.
Independientemente de la tecnología o la herramienta que se utilice, hay un factor clave para una planificación exitosa y precisa: datos precisos y bien estructurados. Si los datos son incoherentes, erróneos y poco fiables, no existe ninguna herramienta, por sencilla o avanzada que sea, que pueda ofrecer resultados buenos y precisos a partir de datos de mala calidad. No hay fórmulas mágicas.
¿Consideras que los datos son el núcleo de tu negocio avícola?
