IFS Planning and Scheduling Optimization: maximizando la utilización de los activos empresariales

La optimización es un componente clave de los procesos empresariales en el momento actual, pero en pocos escenarios de uso es tan importante como en los que tienen que ver con la planificación y la optimización. IFS cuenta con una solución de optimización llamada PSO que se engloba dentro de un conjunto de herramientas más amplio: IFS Field Service Management e IFS Cloud.

El planning and scheduling optimization (PSO) hace referencia a los procesos de optimización en la planificación y agendado, es decir, la asignación de recursos en escenarios en los que haya que asociar activos tales como personas a actividades tales como tareas de mantenimiento, asistencia técnica, entrega de pedidos, etcétera.

PSO se puede aplicar a diferentes sectores de actividad como el sector servicios, en empresas 'asset intensive' con grandes cantidades de activos, como en las que se engloban dentro del campo de las 'utilities' (generación y distribución de energía, oil and gas, agua, telecos…) o en el sector de fabricación.

En el sector energético y de las 'utilities', sin ir más lejos, PSO juega un papel esencial para mejorar muchos de los procesos que intervienen en las dinámicas empresariales de este sector. Estas empresas tienen que dedicar gran parte de sus activos al mantenimiento de infraestructuras o a dar servicio a sus usuarios finales, ya sea en aspectos relacionados directamente con el suministro de energía (electricidad, gas…), agua o con servicios de valor añadido como los que tienen que ver con los servicios de seguros comercializados por estas empresas.

En estos casos, las empresas, ya sean las propias energéticas o empresas subcontratadas para encargarse de tareas de mantenimiento o prestación de servicios, cuentan con activos en forma de profesionales como ingenieros o técnicos, que tienen que desplazarse físicamente hasta el lugar donde se preste el servicio a un usuario, se realice una tarea de mantenimiento en una infraestructura o se realice una reparación o una inspección.

En estos casos, un activo (profesional), tiene que encargarse de un número variable de actividades. El número de actividades que realicen estos activos en una jornada laboral es fundamental que se maximice para hacer que las dinámicas empresariales sean óptimas y ajustadas a los objetivos y métricas de productividad.

Otro aspecto fundamental es el de cumplir con los niveles de servicio acordados con los clientes u otras empresas a las que se preste servicio. Si no se cumple con los Acuerdos de Niveles de Servicio, habrá que enfrentarse a consecuencias económicas o incluso a la pérdida de contratos de servicio.

El denominador común es el de tener que asignar clientes y servicios a los profesionales disponibles, en forma de rutas que recorran de forma eficiente y óptima los destinos en los que haya que actuar. Cuando hablamos de eficiencia y optimización, entran en juego variables tales como la formación de los técnicos para resolver una incidencia, minimizar el tiempo de los trayectos o incluso automatizar la asignación de tareas tales como las de mantenimiento predictivo.

Las empresas pueden obtener importantes beneficios a partir de la integración de una solución de optimización en aquellos escenarios que encajen con los planteamientos que hemos descrito anteriormente. Dentro de esos escenarios es posible encajar muy diversos tipos de empresas, aunque en este caso nos centramos más en compañías relacionadas con la energía y las utilities.

Una solución PSO bien implementada, permite incrementar los márgenes operativos y la satisfacción de los clientes. Si los técnicos acuden a las citas programadas con puntualidad y resuelven las incidencias en el primer intento, el cliente quedará satisfecho y la empresa se ahorrará nuevos desplazamientos o el reagendado de citas. Por no hablar del ahorro de combustible y kilometraje de las flotas de vehículos minimizando el impacto medioambiental y ayudando a cumplir con los objetivos de sostenibilidad.

También se aumenta la productividad. Si el personal en tránsito optimiza los desplazamientos, recorrerá menos kilómetros, invertirá menos tiempo en movimiento y maximizará el tiempo dedicado a resolver incidencias o realizar tareas de mantenimiento. Al mismo tiempo, un mismo profesional podrá acometer un mayor número de actividades en su jornada.

Se maximiza el cumplimiento de los SLAs. Este apartado es de gran relevancia, ya que su incumplimiento puede conllevar penalizaciones económicas además de desfavorecer la imagen de la empresa ante el cliente o afectar a los tiempos asignados a cada actividad.

Mejora la seguridad de los profesionales, al no verse presionados a tomar decisiones precipitadas en los desplazamientos o en sus tareas de mantenimiento o servicio, lo cual aumenta el riesgo de sufrir accidentes.

Se reducen las averías y las complicaciones derivadas de ellas: PSO incide directamente en tareas de mantenimiento predictivo si se implementa con herramientas que permitan automatizar órdenes de servicio a partir de datos históricos o lecturas de sensores en infraestructuras o máquinas. Es el caso de la solución PSO de IFS, aunque de ello hablaremos más adelante.

Se puede reducir el impacto de horas extras trabajadas para compensar ineficiencias operativas. Además, en el caso de PSO de IFS, es posible hacer simulaciones de cargas de trabajo extra con antelación a que sucedan para planificar la fuerza de trabajo a futuro. Por ejemplo, si en verano hay más incidencias relacionadas con averías debido al estrés térmico de las altas temperaturas sobre los equipos, se puede anticipar la cantidad de personal adicional que habrá que contratar, o reasignar profesionales de otras zonas a las que se vean más afectadas (siempre que la herramienta lo permita, claro está).

Los clientes también se benefician de la adopción de soluciones de optimización por parte de las empresas con las que tienen contratados productos y servicios relacionados con el suministro de energía, agua o servicios derivados (utilities) o telcos entre otras.

Obtendrán un servicio puntual y ágil, puesto que la solución de PSO de IFS identifica a los profesionales óptimos para solventar determinados tipos de incidencias, de modo que sean capaces de minimizar el tiempo de actuación y asegurando que el técnico enviado es el correcto.

Se minimizan los tiempos de espera a la hora de solicitar y agendar un servicio como pueda ser una reparación o una tarea de mantenimiento o una resolución de una incidencia relacionada con los servicios contratados. Incluso podrán solicitarse a través de plataformas automatizadas o apps, si la solución de optimización se integra a través de APIs con las herramientas disponibles. De nuevo, es el caso de IFS y su solución PSO.

IFS cuenta con una herramienta PSO muy bien dimensionada y diseñada para satisfacer las necesidades de empresas que encajan dentro de las premisas iniciales: básicamente, contar con un determinado número de profesionales que tienen que desempeñar una cantidad significativa de actividades.

No se trata de adoptar una solución de planificación para una empresa que da servicio a tres clientes por día, pero en cuanto tenemos fuerzas de trabajo con más de 50 profesionales para atender cientos de actividades al día en diferentes ubicaciones, la casuística hace inabarcable la planificación y agendado de forma manual. Una de las ventajas de IFS Planning and Scheduling Optimization es precisamente su escalabilidad. Una empresa puede empezar usando la herramienta para satisfacer una necesidad modesta de planificación, pero, a medida que aumenta el volumen de negocio, acceder a más recursos cloud.

IFS PSO es una solución cloud, todo sea dicho, aunque las empresas que manejen datos sensibles pueden optar por instalar la solución on-prem en sus propios centros de datos. Es ésta una característica diferenciadora de la propuesta PSO de IFS.

El motor de optimización de la solución IFS PSO, por otro lado, se beneficia de la aplicación de la IA, IFS hace un uso exhaustivo de algoritmos de IA como los genéticos o los de tipo “simmulated annealing” que permiten reducir la complejidad de la casuística a partir de la división del problema en regiones, por ejemplo.

IFS PSO también hace uso de Machine Learning para el procesamiento de datos históricos o IoT, para encontrar patrones que se puedan aplicar a, por ejemplo, la automatización de tareas de mantenimiento predictivo, planificando y agendando actividades de forma automática cuando la probabilidad de fallo en equipos o infraestructuras supera umbrales seguros.

La solución PSO de IFS también cuenta con flexibilidad para integrar diferentes KPIs y variables particularizadas para cada tipo de sector. Por ejemplo, es posible definir niveles de capacidad resolutiva para diferentes profesionales, de modo que se asignen determinadas tareas a los profesionales óptimos para su resolución.

Los datos cartográficos que maneja la propuesta PSO de IFS provienen de fuentes como TomTom, así como datos de movilidad de empresas como Uber. Al mismo tiempo, IFS ha añadido tecnologías que analizan datos históricos sobre desplazamientos, de modo que la aplicación puede predecir si los desplazamientos a ciertas horas de ciertos días están sujetos a retrasos. De este modo se pueden elegir rutas más rápidas, por ejemplo.

Otro aspecto diferenciador de IFS Planning and Scheduling Optimization es el de poder combinar diferentes regiones para reasignar activos en caso de necesidad. Por ejemplo, si en Madrid hay un pico de peticiones de servicio, mientras en Guadalajara se mantiene una actividad moderada, es posible que la aplicación redirija a algunos profesionales desde Guadalajara a Madrid.

También es de gran importancia que la solución pueda realizar cálculos tanto bajo demanda como de forma dinámica. No todas las soluciones puedes realizar trabajos de optimización fuera de los trabajos en batch programados, pero la propuesta de IFS sí que es capaz de hacerlo sin problema, reoptimizando las actividades intradía, tan pronto como detecta cambios que afectan la planificación. Al mismo tiempo, es posible realizar simulaciones de cargas de actividad para anticiparse a necesidades futuras.

El punto clave para la implementación de una solución de optimización (uno de ellos) que tienen que tener en cuenta las empresas que opten por adoptar una solución como IFS Planning and Scheduling Optimization es el de la calidad del dato.

Cuando decimos “calidad del dato”, nos referimos a la necesidad de tener bien estructurados y organizados los activos de la empresa. Por ejemplo, es preciso que las direcciones de los clientes o la ubicación de las infraestructuras de una empresa estén perfectamente definidas para que los algoritmos puedan realizar su trabajo.

También es preciso tener perfectamente caracterizadas las habilidades y conocimientos de los técnicos, ingenieros o encargados del mantenimiento para poder asignar activos a actividades de forma óptima.

Este trabajo es decisivo para que una solución PSO como la de IFS se aproveche al máximo de su potencial y redunde en los beneficios descritos anteriormente.