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Estudos de caso
ÇimSA Çimento Sanayi ve Ticaret A.S - CPLEX
A ÇimSA usou o conjunto de ferramentas IBM® CPLEX Optimization Studio para resolver problemas complexos de otimização de negócios e entregar soluções mais rápido. Implementado por meio de um esforço colaborativo de uma equipe entre IBM Lab Services, IBM Data Science Elite e IBM Business Partner Lumtify, o conjunto de ferramentas ajudou a reduzir os custos de produção e distribuição em 3% e os custos de estoque em 10%.
Durante um período de expansão mundial, a ÇimSA Çimento Sanayi ve Ticaret A.Ş. precisou de uma solução de otimização de decisões para ajudar a gerenciar sua rede de cadeia de suprimentos e permitir que a gestão encontrasse oportunidades para melhorar o serviço enquanto reduzia os custos.
A ÇimSA usou o CPLEX Optimization Studio para executar cenários hipotéticos complexos rapidamente, otimizando as decisões de negócios para melhorar o atendimento ao cliente e reduzir os custos de fabricação, armazenamento e distribuição de cimento.
Com o crescimento da construção em todo o mundo, o setor global de cimento global de cimento cresceu a uma taxa anual média de 5,1% entre 2003 e 2018. Depois da China, Índia e EUA, a Turquia ocupou o quarto lugar como maior produtora de cimento do mundo. A ÇimSA, uma das maiores fabricantes de cimento da Turquia e líder na produção de cimento branco, aumentou sua produção anual para mais de seis milhões de toneladas. Além de atender à demanda doméstica por cimento, a ÇimSA também desenvolveu uma rede de distribuição global para exportação para a Europa, o Oriente Médio e a América do Norte.
A ÇimSA estabeleceu uma rede complexa de instalações, com vários fornos, moinhos de moagem e silos em mais de 10 locais e sete instalações de distribuição internacionais. A empresa também teve custos gerais significativos relacionados à gestão da cadeia de suprimentos, fabricação de cimento e transporte. Para otimizar as operações, levando em consideração as flutuações nas taxas de câmbio, impostos, demanda e mudanças na capacidade de fabricação, os gerentes da ÇimSA passaram a usar cada vez mais uma ferramenta de computação legada para planejamento de vendas e operações.
Mas, à medida que a empresa crescia, a ferramenta de planejamento atingiu seus limites. “Nossa ferramenta anterior não era adequadamente integrada e não conseguia inserir todas as dimensões de negócios que precisávamos considerar,” diz Nevzat Çakmak, Gerente de Projetos da ÇimSA. “Ficamos limitados a apenas alguns cenários e não conseguimos criar todos os cenários ‘e se’ que precisávamos para apoiar a tomada de decisões.”
“O sistema anterior também tinha problemas com a computação lenta de soluções,” diz Sabri Suyunu, Profissional de análise e cofundador da Lumtify, parceira de negócios da IBM. “Antes levava 24 horas para que a ÇimSA pudesse visualizar os resultados para um problema de otimização. O sistema antigo também não era capaz de integrar todos os dados necessários para criar modelos precisos.”
Conforme a ÇimSA continuava a adquirir novas unidades de produção e a expandir para novos mercados, sua equipe de alta gestão precisava de mais agilidade e flexibilidade da ferramenta de operações de vendas e planejamento. Quando Çakmak e sua equipe de TI começaram a buscar soluções de otimização mais avançadas, Suyunu compartilhou sua experiência. “Já utilizávamos o IBM CPLEX Optimization Studio há oito anos,” diz Suyunu, “e eu sugeri que fosse por ser rápido, fácil de usar e ter a capacidade de resolver todos os problemas complexos de otimização da ÇimSA.”
O conjunto de ferramentas CPLEX Optimization Studio emprega ciência de dados e tecnologia de otimização de decisão para modelar e resolver problemas complexos de otimização de negócios. Permite também que os usuários desenvolvam e implementem modelos de otimização rapidamente e criem aplicações personalizadas projetadas para melhorar os resultados comerciais.
Após decidir implementar o conjunto de ferramentas CPLEX Optimization Studio, o primeiro passo da ÇimSA em direção à implementação foi adquirir todos os dados de negócios relevantes necessários para desenvolver modelos de otimização precisos. “Preparar os dados e garantir a completude deles foi o nosso maior desafio,” diz Suyunu. “Em seguida, desenvolvemos um modelo matemático por meio das técnicas avançadas de modelagem do CPLEX. Após o modelo ser escrito, pudemos iniciar os processos de ajustes e testes para resolver problemas de cadeia de suprimentos em larga escala, que envolvem milhões de variáveis de decisão e restrições.”
Para o primeiro projeto de modelagem, os serviços de laboratório da IBM, a IBM Data Science Elite e a Lumtify abordaram uma das prioridades mais importantes de otimização da ÇimSA: o design de sua rede global de cadeia de suprimentos. “Com tantas instalações de produção diferentes em locais variados, é necessário tomar decisões com base em diferentes cenários de 'e se'”, diz Çakmak. “Essas questões não são fáceis de resolver manualmente ou com uma planilha, mas o CPLEX pode analisar milhões de variáveis de solução para tornar a otimização da cadeia de suprimentos bem-sucedida,” afirma Eray Çakici, especialista em otimização da IBM Data Science Elite Team.
Além das despesas relacionadas ao transporte e à eletricidade, o custo de queimar combustível para aquecer os fornos de cimento a 2.000 graus celsius representa um dos maiores custos do setor de cimento. Determinar se deve-se usar carvão, coque de petróleo, gás natural ou outros combustíveis em uma instalação de produção e decidir sobre o fornecedor, o preço e o cronograma de entrega é um desafio especialmente difícil e contínuo. Por isso, a ÇimSA fez da otimização da mistura de combustíveis seu segundo grande projeto de otimização com o CPLEX. “O CPLEX responde a perguntas chave sobre a mistura de combustíveis, como quando, de quem, a quantidade e o preço,” diz Çakmak. “Há grandes economias quando você acerta isso.”
Uma das chaves para o sucesso da implementação do CPLEX Optimization Studio pela ÇimSA é a interface de usuário projetada sob medida. “A equipe de interface da IBM foi muito talentosa,” diz Suyunu. “Eles programaram todos os designs que criamos o mais rápido possível em telas amigáveis ao usuário. Os parâmetros e inputs podem ser gerenciados na tela, e então você pode rodar o modelo novamente e ver os novos resultados na tela.”
Durante a implementação, a ÇimSA ficou impressionada com a colaboração entre a Lumtify e a IBM. “Eles não eram como duas equipes diferentes. Agiram como se fossem uma única equipe,” diz Çakmak. “Quando aprofundávamos qualquer problema, eles sempre respondiam rapidamente e o resolviam.”
Após ingerir dados, construir modelos, projetar interfaces de usuário e testar soluções, a ÇimSA colocou a nova plataforma CPLEX Optimization Studio em funcionamento no início de 2020 justamente quando a pandemia de COVID-19 começou a interromper as operações comerciais ao redor do mundo.
“No passado, tínhamos reuniões de planejamento de otimização com a alta gestão mensalmente,” diz Çakmak. “Mas, devido ao ambiente de planejamento em rápida mudança causado pela pandemia, agora realizamos essas reuniões semanalmente e esse conjunto de ferramentas passou a ser muito mais importante para apoiar a tomada de decisões.”
Em um exemplo de caso de uso, o conjunto de ferramentas forneceu à gestão informações e perspectivas críticas sobre quais linhas de produção fechar durante a pandemia e quais manter abertas. “O sistema foi projetado para ajudar a gestão a tomar decisões informadas e para ajudá-los a superar as dificuldades desse período,” diz Suyunu. “Na verdade, a plataforma se tornou tão útil que as reuniões do conselho começaram a ser realizadas por meio dessa ferramenta.”
“Agora, podemos prever os resultados prováveis de nossas decisões,” diz Çakmak. “O sistema CPLEX é muito eficaz em apresentar os resultados de uma forma muito compreensível para nossa alta gestão.”
Mesmo com a ÇimSA ampliando o uso da plataforma CPLEX além dos casos iniciais de design de rede global e otimização de mistura de combustíveis, a empresa obteve benefícios significativos, incluindo:
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- Um aumento estimado de 3% na rotatividade do capital de giro
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- Uma redução estimada de 10% nos custos de estoque
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- Redução estimada de 3% nos custos de produção, armazenamento e distribuição
A velocidade com que o CPLEX Optimization Studio resolve problemas e entrega relatórios de cenários também está tornando as informações mais úteis. Em vez de esperar durante a noite pelo processamento dos relatórios de cenários, o novo sistema entrega os resultados 12 vezes mais rápido, normalmente produzindo a saída de 10 a 15 minutos após pressionar o botão “executar”.
“CPLEX se tornou uma ferramenta indispensável para a ÇimSA,” diz Suyunu. “É uma solução sob medida e tem a flexibilidade de ser expandida e desenvolvida conforme necessário.” No próximo ano, a empresa planeja expandir o alcance do conjunto de ferramentas para outras áreas vitais do negócio, incluindo o planejamento de estoque.
"Trata-se de uma ferramenta muito ágil com a vantagem de apresentar respostas para qualquer cenário", afirma Çakmak. "Isso nos prepara para o futuro, ajudando-nos a tomar decisões melhores."
Fundada em 1972 e com sede em Istambul, na Turquia, a ÇimSA (link externo ao site ibm.com) é uma das três maiores produtoras de cimento branco do mundo e exporta para 65 mercados no Oriente Médio, Norte da África, Europa e América do Norte. A empresa opera seis fábricas na Turquia, uma fábrica em Houston, Texas, e está adquirindo outra fábrica na Espanha. Ela envia a partir de sete terminais internacionais na Alemanha, Itália, Espanha, Romênia, Rússia e na República Turca do Norte de Chipre. Subsidiária da Sabanci Holding, a ÇimSA realizou TL 1,726 bilhão em receita de vendas em 2019 e tem quase 2 mil funcionários em todo o mundo.
Com sede em Istambul, Turquia, a parceira de negócios da IBM Lumtify (link externo ao site ibm.com) entregou serviços de consultoria de TI por mais de 13 anos para empresas industriais turcas, varejistas, empresas de bens de consumo, empresas de energia e recursos naturais, entidades de serviços públicos e organizações de serviços financeiros. As áreas de especialização são modelagem matemática, otimização de sistemas, funções analíticas, ciência de dados, business intelligence, transformação digital, aprendizado de máquina, IA e processamento de linguagem natural.
Legal
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Produzido nos Estados Unidos da América, Novembro de 2020.
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Este documento está atualizado na data inicial de publicação e pode ser alterado pela IBM a qualquer momento. Nem todas as ofertas estão disponíveis em todos os países onde a IBM opera.
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