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Pyplan permitió a Sylvamo optimizar su mix productivo, acelerar escenarios y fortalecer su proceso S&OP con decisiones más precisas y colaborativas.

La industria del papel enfrenta un desafío permanente: volatilidad en la demanda, costos crecientes, diversidad de productos y una presión constante por optimizar la capacidad instalada. Para una empresa como Sylvamo —con múltiples plantas, miles de combinaciones productivas y un horizonte estratégico de 15 años— planificar no era solo proyectar volúmenes, sino anticipar cómo cada decisión afectaría el margen, la utilización de activos y la sostenibilidad del negocio.
El proceso previo dependía de un modelo en Excel con un solver ad-hoc. Aunque útil, este enfoque presentaba riesgos crecientes: tiempos de procesamiento extremadamente altos, fragilidad ante errores de archivo, dificultad para incorporar nuevas restricciones y una dependencia excesiva de pocas personas del equipo. Además, ejecutar escenarios requería correr procesos secuenciales por año y por etapa, limitando la capacidad de explorar alternativas reales.
En consecuencia, el proceso S&OP perdía profundidad estratégica: era difícil conectar decisiones tácticas con los impactos de largo plazo y evaluar cómo cada mix productivo influía en capacidad, abastecimiento, costos y margen futuro.
Sylvamo buscaba un salto de madurez en su proceso de planificación. El objetivo no era solo reemplazar el Excel, sino transformar la forma en que la organización analizaba su operación y su futuro. Necesitaba:
La compañía también requería una interfaz visual moderna, BI integrado y un entorno donde diferentes áreas —ventas, supply chain, finanzas, planificación— pudieran participar sin depender de un único archivo crítico. El S&OP debía volverse un proceso transversal y escalable, no una actividad aislada del área de planificación estratégica.
La solución desarrollada con Pyplan combinó optimización matemática, modelado avanzado y una arquitectura colaborativa que redefinió el proceso S&OP en la empresa.
Primero, el modelo integró la base comercial: las metas de ventas para los próximos 15 años, desglosadas en volúmenes y precios por producto y región. A partir de allí, Pyplan construyó automáticamente el margen de contribución unitario, incorporando costos variables, fletes, beneficios fiscales y primas por marca. Esto permitió comparar no solo el volumen, sino la rentabilidad real de cada alternativa de mix productivo.
Luego se modelaron todas las restricciones operativas: capacidad de máquinas, gramajes, consumo de celulosa, procesos tercerizados, mínimos y máximos por producto, cumplimiento de mercados y limitaciones físicas de cada planta. Todas estas reglas se volvieron dinámicas, con la posibilidad de activarlas o desactivarlas según el escenario.
Con esta base, Pyplan ejecutó un motor de optimización —desarrollado en Python y de alto rendimiento— capaz de maximizar el margen sujeto a restricciones complejas. El gran diferencial fue que todos los años del horizonte se procesan simultáneamente, eliminando el cuello de botella histórico del modelo original.
La integración con el proceso S&OP se volvió inmediata:
La solución también incluyó BI completo, comparador de escenarios y dashboards que permiten navegar producción, cobertura de demanda, margen y capacidad utilizada con un nivel de detalle imposible de lograr en Excel.
El impacto cultural fue tan importante como el técnico: el proceso dejó de depender de unos pocos analistas y se convirtió en un ciclo colaborativo, trazable y sostenible. Sylvamo no solo ganó velocidad —80% menos tiempo en generación de escenarios— sino que elevó la calidad de las decisiones y la precisión del S&OP al conectar estrategia, operaciones y finanzas en un único modelo vivo.
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Control, trazabilidad y consistencia en cada número Bajada

Cómo los diagramas de influencia de Pyplan transforman reglas complejas en decisiones claras

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