Blending inteligente para una industria más homogénea y rentable

Acerca del cliente

Importante productor de harina de pescado con operaciones en Sudamérica y exportaciones globales. La empresa abastece a industrias exigentes como acuicultura, alimentación animal y nutrición especializada, donde la calidad, homogeneidad y trazabilidad de sus mezclas impactan directamente en el cumplimiento contractual, el valor comercial del producto y la rentabilidad de la operación.

97
%

Asertividad en predicción de calidad final por mezcla

$4.6
M

Incremento en el valor total del stock optimizado

15
%

Aumento del valor comercial por tonelada asignada

3
niveles

Planificación diaria, semanal y mensual automatizada

20
+

Restricciones operativas integradas en el modelo de mezcla

El desafío

 

El cliente enfrentaba múltiples dificultades en la gestión de mezclas de harina de pescado almacenada en bodegas:

  • Falta de homogeneidad entre sacos de una misma mezcla, generando lotes inconsistentes y problemas de calidad percibida.
  • Desajustes entre los análisis internos y los resultados de surveyors externos, lo que aumentaba el riesgo de incumplimiento contractual y conflictos con clientes.
  • Complejidad operativa en la mezcla entre bodegas, al no poder equilibrar de manera óptima número de sacos, costos logísticos y compatibilidades físico-químicas.
  • Dificultades para cumplir contratos de forma sostenida, debido a la estacionalidad de la producción y a la variabilidad en la calidad del stock disponible.
  • Degradación progresiva de la harina almacenada, que impactaba el valor de venta y reducía las opciones comerciales a futuro.

¿Qué hizo Bruna?

Bruna implementó una plataforma de planificación de mezclas basada en inteligencia artificial, capaz de operar en tres niveles de planificación: diaria, semanal y mensual. La herramienta incorporó funciones objetivo ajustables y un algoritmo que considera más de 20 restricciones logísticas, comerciales, operativas y de calidad.

El módulo permitió:

  • Homogeneizar lotes en base a compatibilidad físico-química, reduciendo la variabilidad entre sacos y mejorando la calidad final del producto.
  • Maximizar el valor del stock almacenado, priorizando el uso de materia prima en función de vencimiento, deterioro y valor proyectado.
  • Cumplir contratos comerciales optimizando mezclas para calidad y fechas comprometidas, con trazabilidad completa por lote, bodega y destino.
  • Minimizar el costo de mezcla, reduciendo traslados innecesarios y maximizando el uso de líneas de mezcla disponibles.
  • Adaptarse dinámicamente a la operación de planta, integrando parámetros como tiempos de limpieza entre especies, mantenimientos, y capacidad operativa por jornada.

El impacto

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