A diferencia de las otras fábricas de mezclilla de Saitex en Vietnam y Los Ángeles, que colectivamente producen millones de pares de jeans cada año, la nueva que el director ejecutivo Sanjeev Bahl quiere construir es puramente virtual.
La fábrica sería una réplica electronic de las instalaciones de Los Ángeles que el fabricante de denim abrió en 2021 y, con ella, Saitex podría modelar el flujo de trabajo de las instalaciones en tiempo actual.
“Te permitiría saber cómo se están haciendo las cosas, cómo se están haciendo las cosas, pero también [improve] gestión de procesos en la parte delantera”, dijo Bahl.
Ya comenzaron a diseñar la fábrica para la digitalización y esperan tener el gemelo terminado en cuatro meses. Otros seis meses después de eso, debería estar listo para funcionar.
Esa es solo la primera fase del plan de Bahl. La fase dos implicaría digitalizar la planta de Saitex y la plantación de algodón con la que trabaja. Con el tiempo, podría crear un gemelo electronic completo de su cadena de suministro, y ahí es cuando el modelo se volvería realmente poderoso. Con la entrada de datos en tiempo authentic, Saitex podría usar IA para optimizar sus operaciones, refinar procesos, minimizar costos y aumentar la velocidad. Cuando hay una interrupción, como un retraso en la fábrica o el cierre de un puerto, la IA rápidamente encontraría la mejor alternativa.
Es una notion atractiva para cualquier empresa que haya soportado la agitación de los últimos años, aunque nadie en la moda la ha hecho realidad, al menos no todavía.
Varios proveedores de servicios están abordando diferentes partes del desafío. Noodle.ai está trabajando en IA para la cadena de suministro, por ejemplo, y grandes empresas tecnológicas como Google, Microsoft y Amazon están proporcionando la infraestructura en la nube para los modelos digitales.
“La pregunta será, ¿hay un solo proveedor que te brinde todo? No creo que la haya”, dijo Andrew Hogenson, especialista en logística y director standard de Infosys Consulting. “Creo que en dos o tres años terminará probablemente con algunas asociaciones más maduras entre piezas que funcionen juntas, que se hayan implementado juntas, que se conviertan en una solución viable para esto”.
Hogenson dijo que al menos una gran marca de moda con la que ha trabajado estaba logrando un progreso significativo en la implementación de un sistema de este tipo, aunque la compañía aún no ha revelado la información públicamente, por lo que no pudo compartir el nombre.
Cualquier empresa que pudiera lograrlo tendría una visibilidad mucho mayor de su cadena de suministro. Por lo standard, una marca acude a un fabricante como una fábrica de corte y costura con un pedido y acuerdan una fecha de entrega. Si la fábrica no va a completar el pedido a tiempo, la marca no lo sabrá hasta que se lo informen, lo que podría ser solo una semana antes de la fecha de vencimiento o menos. Pero con una vista completa de su cadena de suministro, podría ver las señales de advertencia e incluso retroceder para determinar cuándo el proveedor debe comenzar a trabajar para completar el pedido en la fecha límite. Teóricamente, podría mirar más arriba y calcular cuándo el proveedor de las materias primas necesitará haberlas enviado a la fábrica de corte y costura.
Con más certeza en sus operaciones, las marcas pueden reducir su inventario disponible al reducir el inventory de seguridad, según Hogenson. Podrían adaptarse a las interrupciones más rápido y mantener a los socios mejor informados sobre cuándo esperar el inventario, o informarles antes si hay un retraso.
“Es un cambio de juego significativo”, dijo Hogenson.
Los gemelos digitales no son un concepto completamente nuevo. Muchos relatos remontan los orígenes de la thought a la misión lunar Apolo 13 de la NASA en 1970. Después de que un tanque de oxígeno en el transbordador explotara en el espacio, los ingenieros de la NASA crearon una réplica de la nave y usaron los datos que estaban recibiendo para modelar la situación, idear una solución y llevar a la tripulación a salvo a casa. Se presenta como un precursor de la práctica de simular sistemas complejos con computadoras.
Otras industrias también están explorando la plan. BMW, por ejemplo, se ha asociado con Nvidia para digitalizar su planta en Debrecen, Hungría.
Pero si bien usar un gemelo digital para modelar el sistema más complejo de la moda, la cadena de suministro, es una plan intrigante, ejecutarla no es fácil. Para que funcione, las empresas tendrían que incorporar a sus proveedores, lo que significa crear réplicas digitales de sus operaciones y colocarlas en una única plataforma de datos. Eso ya es una enorme cantidad de trabajo, y es posible que los proveedores no quieran que las marcas hagan un seguimiento de su producción.
La situación solo se complica por el hecho de que los proveedores no suelen producir para una sola marca. Si otra marca, o varias otras marcas, quisieran implementar el sistema, el proveedor podría tener varias plataformas que sus clientes le piden que aprenda y use. Lo excellent sería que las marcas no solo hicieran que las fábricas cortaran y cosieran su ropa en el sistema, sino también aquellas que están aguas arriba y que producen las materias primas que utilizan.
Bahl puede tener una ventaja al hacer que el sistema funcione para Saitex porque es un fabricante, no una marca de moda, con sus propias fábricas y su propia fábrica.
Su visión se extiende más allá de que todas las operaciones de la fábrica introduzcan datos en una plataforma electronic. Se imagina creando una réplica en 3D completa de la fábrica que un usuario podría navegar en línea y está pensando en formas de monetizar la réplica electronic en sí, como alquilarla para eventos virtuales.
Bahl reconoce que habrá obstáculos, incluidos el costo, la experiencia y el tiempo. Pero él cree que una vez que hayan digitalizado la fábrica de Los Ángeles, podrán digitalizar más fácilmente a otros al replicarlo y hacer ajustes en lugar de tener que comenzar cada uno desde cero.
Si Saitex u otra empresa pudieran hacerlo, sería un mundo virtual completamente nuevo para las cadenas de suministro.
