Redacción Digital Inside España
Celonis y Cavalis han presentado una nueva aplicación para optimizar la gestión de la cartera de productos en empresas manufactureras, basada en inteligencia de procesos y en datos en tiempo real Celonis Product Portfolio Optimization for Manufacturing. El objetivo declarado de ambas compañías es proporcionar a los fabricantes una visión más completa y actualizada de su porfolio, de forma que puedan simplificar operaciones y mejorar el rendimiento económico de sus líneas de producto.
El anuncio se sitúa en un contexto en el que las empresas industriales afrontan presiones crecientes derivadas de la inestabilidad en las cadenas de suministro y de la volatilidad de los costes. La propuesta de Celonis y Cavalis busca que las decisiones sobre el catálogo de productos se tomen con mayor rapidez y apoyadas en información cuantificable, en lugar de depender de procesos manuales y fragmentados. Según las compañías, un fabricante con presencia global ya ha utilizado la aplicación para agilizar la alineación de los datos maestros de materiales, componentes y productos terminados, con el objetivo de hacer más manejable ese flujo de información.
Liam Mawe, vicepresidente global de Industrias de Celonis afirma: “La IA está brindando oportunidades sin precedentes a la industria manufacturera, pero la mayoría de las empresas siguen teniendo dificultades para aprovechar todo su potencial en las áreas más importantes. Esta nueva aplicación ayuda a cerrar esa brecha. Al combinar nuestra inteligencia de procesos con la experiencia en el sector de Cavalis, proporcionamos a la IA el contexto necesario para definir, supervisar y actualizar carteras de productos complejas en tiempo real, lo que tiene un impacto sustancial tanto en los ingresos como en los beneficios de las organizaciones”.
Fabian Gatzka, director general y cofundador de Cavalis afirma: “La gestión de la cartera de productos ha sido tradicionalmente un proceso manual y fragmentado, lastrado por datos aislados y equipos desconectado. Al incorporar Celonis Process Intelligence al núcleo de este flujo de trabajo, lo estamos convirtiendo en una ventaja estratégica e inteligente que ayuda a las empresas a lograr resultados comerciales reales”.
Del proceso manual al gemelo digital del ciclo de vida del producto
La aplicación Celonis Product Portfolio Optimization for Manufacturing utiliza datos procedentes de los sistemas de compras, gestión de pedidos, fabricación y cadena de suministro para construir una representación digital en tiempo real del ciclo de vida de los productos de una empresa. Este gemelo digital integra los diferentes puntos del proceso, desde los componentes hasta los productos finales, con el fin de ofrecer una visión continua del rendimiento de cada referencia.
Una de las características destacadas de la solución es el desglose de la lista de materiales (BoM), es decir, la relación detallada de componentes que forman cada producto. A partir de ese gemelo digital, la aplicación desglosa la lista de materiales de cada referencia para identificar los factores que impulsan los costes, las dependencias entre componentes y las oportunidades de estandarización. Esta funcionalidad permite evaluar el conjunto del porfolio desde el punto de vista de la estructura de costes y de las interdependencias entre piezas, con el objetivo de detectar redundancias y puntos de optimización.
Sobre esta base, la nueva aplicación está orientada a que los gestores de producto dispongan de una información más precisa para racionalizar el catálogo de la compañía, decidir qué productos mantener, modificar o retirar, y ajustar la oferta a la demanda del mercado. Con esta visibilidad, los gestores de producto pueden racionalizar el porfolio, ajustar los niveles de inventario y tomar decisiones de entrada o retirada de productos alineadas con la demanda del mercado. La herramienta busca también mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios, al facilitar la identificación de productos con baja rotación o con un coste de mantenimiento elevado.
Las ventajas descritas por las compañías incluyen un acceso en tiempo real al rendimiento y a la rentabilidad de los productos, de manera que los responsables puedan analizar de forma continua la eficiencia operativa asociada a cada referencia. La toma de decisiones se apoya en datos, lo que, según Celonis y Cavalis, permite identificar con mayor claridad los productos de mejor comportamiento, priorizar acciones de racionalización del catálogo y ajustar la oferta a las necesidades detectadas en el mercado. En el ámbito operativo, la solución está orientada a localizar cuellos de botella y áreas de ineficiencia en los procesos de producción y en la cadena de suministro, con el objetivo de abordar estos puntos y mejorar el uso de los recursos.
Otro de los aspectos subrayados es la optimización de las retiradas de producto. La aplicación se plantea como apoyo a las decisiones estratégicas sobre qué referencias abandonar, con la intención de que estas decisiones contribuyan tanto a aumentar los ingresos como a reducir los costes de mantenimiento y de inventario. Según Celonis y Cavalis, el uso coordinado de la aplicación y de Celonis Process Intelligence pretende traducirse en mayores ingresos, menores costes de mantenimiento e inventario y una reducción de la complejidad operativa. Al liberar capacidad operativa, las empresas podrían destinar recursos a nuevos productos e iniciativas de innovación, mientras se reduce el trabajo manual asociado a la gestión de carteras amplias y complejas.
La nueva aplicación se incorpora al programa Celonis Platform Apps, que agrupa soluciones prediseñadas y específicas para distintos ámbitos empresariales. Estas soluciones son desarrolladas por socios seleccionados, con experiencia en cada sector, y se apoyan en la plataforma Celonis Process Intelligence como base tecnológica común. En este marco, Celonis Product Portfolio Optimization for Manufacturing se presenta como una pieza adicional orientada específicamente a la industria manufacturera y a los procesos de gestión del porfolio de productos.
