A mitad del proyecto, Scalian y el IMT Minas Albi realizan un primer balance de su laboratorio conjunto SCAN

Cadena de suministro: A mitad del proyecto, Scalian y el IMT Minas Albi realizan un primer balance de su laboratorio conjunto SCAN

Scalian développe des partenariats avec des interlocuteurs dans les domaines technologiques, académiques, professionnels et commerciaux

Scalian, grupo internacional especializado en el ámbito de la consultoría y la ingeniería, y la escuela de ingenieros IMT Minas Albi hacen un balance, dos años y medio después de la creación de SCAN (sistemas de colaboraciones ágiles y digitales, por sus siglas en francés), su laboratorio de investigación conjunto. Dedicada a la investigación y el desarrollo (I+D) de la gestión de la cadena de suministro, esta iniciativa pretende permitir a los responsables considerar mejor los riesgos y oportunidades a los que se enfrenta su actividad, con el fin de mejorar la agilidad y la resiliencia de sus cadenas logísticas.

Una gestión inmersiva basada en la inteligencia artificial

Desde otoño de 2019, Scalian y el IMT Minas de Albi trabajan juntos sobre una metodología basada en herramientas para gestionar el rendimiento de sistemas midiendo las amenazas y las oportunidades. Mediante la puesta en marcha de casos concretos de aplicación en diversos sectores de actividad, el objetivo es proponer una representación de los impactos de estas amenazas y oportunidades y medirlos.

«La innovación sobre esta temática es doble. Por un lado, las amenazas y las oportunidades se consideran fuerzas basadas en un enfoque conocido como «física de la decisión» o POD (Physics of decision). Este último propone un paralelismo con las fuerzas físicas que rigen nuestra realidad, los atributos y las características del sistema cuyo rendimiento pretendemos medir según distintos indicadores. Por otra parte, está el aspecto del entorno de gestión, que abordamos proponiendo un enfoque inmersivo basado en la realidad virtual», explica Julien Jeany, codirector del laboratorio conjunto SCAN y responsable del laboratorio I+D e Innovación de Scalian.

Uno de estos casos concretos de aplicación fue crear una cabina de pilotaje de una cadena de suministro aeronáutica en realidad virtual. La comparación entre una trayectoria de resultados sin perturbaciones en la cadena de suministro y una trayectoria alternativa en un espacio tridimensional permite medir los impactos de las amenazas que pueden convertirse en problemas, así como evaluar las oportunidades en torno al sistema que podrían activarse para contrarrestar estas amenazas y poner la trayectoria de rendimiento del sistema en un estado óptimo.

Desde un punto de vista humano y del usuario, este sistema de gestión es más intuitivo. De hecho, los cuadros de indicadores actuales son complejos, con muchas cifras que poca gente sabe interpretar. Perfectamente funcionales, los prototipos de cabinas desarrollados en el marco del laboratorio conjunto SCAN suscitan ya un gran interés por parte de los industriales.

Un enfoque físico de la decisión para acompañar mejor a los responsables

Para acompañar la toma de decisiones, es necesario saber comprender mejor las repercusiones de los distintos acontecimientos para poder reconfigurar y proponer soluciones en función de los acontecimientos que se produzcan.

El laboratorio SCAN recibió el encargo de llevar a cabo una misión de recovery de un industrial en incapacidad de entregar. Gracias al enfoque diseñado en torno al concepto de «física de la decisión», el laboratorio, al estudiar el funcionamiento actual de la cadena de producción, pudo realizar una evaluación precisa de los impactos sobre diferentes indicadores, e identificar los diferentes ciclos y decisiones que pueden tomarse. La modelización del funcionamiento del sistema estudiado debe ser lo suficientemente fina como para poder representar lo mejor posible la realidad mediante una simulación para, posteriormente, integrarla en el entorno de gestión.

«Hoy en día, la inestabilidad se ha convertido en la norma, con una crisis tras otra y un paradigma que ya no es el de un mundo en el que todo es fiable. Adoptando este enfoque POD, acompañamos a los responsables en su toma de decisiones y los ayudamos a comprender la dinámica que gestiona su sistema, pero también a qué puede ser sensible este último en términos de perturbaciones», añade Julien Jeany.

Un concepto lejos de estar reservado a la cadena de suministro

En su origen, los trabajos de investigación se centraban en la gestión de las amenazas y oportunidades que pueden afectar a un sistema como una cadena de suministro. Posteriormente, el laboratorio constató que este concepto podía generalizarse a cualquier sistema cuyo rendimiento pudiera medirse mediante indicadores. Así, se desarrollaron casos de aplicación concretos, como por ejemplo la gestión de una crisis relacionada con la reconfiguración de redes viarias en el marco de inundaciones que afectaron a la metrópolis de Nantes o, más recientemente, la gestión de crisis sanitarias como las que vivimos con la COVID-19.

En Estados Unidos también se desarrolló un proyecto a gran escala con Georgia Tech durante las últimas elecciones presidenciales americanas. El laboratorio SCAN intentó modelizar la configuración del colegio electoral dentro del establecimiento con el fin de optimizar los tiempos de paso y los flujos de votantes dentro del colegio electoral. Este ejemplo concreto de aplicación responde a la problemática de la complejidad del proceso de votación en Estados Unidos, con muchas máquinas expuestas a problemas de disponibilidad importantes para garantizar el buen desarrollo de las elecciones.

 


 

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