Archivo · Casos

Implementaciones reales. Cifras reales.

Nombres protegidos por NDA. Industria, rango de revenue y KPIs son los de la operación real o de un proyecto equivalente sobre la misma metodología.

Caso · 01

Automotriz

Bajío

Tier-1 · USD 350M revenue

Problema

Planeación multi-planta con proveedores tier-1 y tier-2 dispersos. WCR atrapado en inventario de seguridad pesimista. Decisión pendiente de nearshorear sub-ensamble desde Asia.

Aproximación

Digital twin de la cadena E2E. Modelado de 3 escenarios de nearshoring con sensitivity a lead times y contenido regional T-MEC. Recalibración de stock de seguridad por SKU.

12 semanas implementación · 9 meses captura de valor

Resultados

−18%

WIP en línea principal

+22%

liberación de WCR en 9 meses

100%

trazabilidad T-MEC documental

Caso · 02

Alimentos y bebidas

CDMX

USD 180M revenue · 4 plantas

Problema

Fill rate inconsistente con clientes retail clave. Excesos de inventario en SKUs de baja rotación, simultáneos con stockouts en familias premium. Ciclo S&OP basado en versiones cruzadas de Excel.

Aproximación

Digital twin con recalibración de cobertura por familia, segmentación ABC-XYZ aplicada, S&OP digitalizado con ciclo mensual sobre data limpia.

10 semanas modelo digital · 6 meses ciclo S&OP estabilizado

Resultados

+15%

fill rate retail tier-1

−12%

obsolescencia por caducidad

−8 días

DIO

Caso · 03

Vidrio

Monterrey

USD 220M revenue · planta única

Problema

Consumo energético en hornos representando >35% del COGS. Reportes Scope 1 y 2 estimados con factores de emisión, sin medición real. Cambios de color en línea de envases generando pérdida térmica.

Aproximación

Diagnóstico energético + plataforma EMS conectada a submedición existente. Modelo predictivo de programación de hornos. Doble palanca con digital twin para reducir cambios de color.

4 semanas diagnóstico · 90 días primer ahorro medible

Resultados

−18%

consumo energético en hornos

100%

Scope 1 y 2 cuantificado

−24%

cambios de color por mes

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