Caso de Estudio: Cómo Descubrimos una Crisis de Capacidad Oculta en una Farmacéutica Top de LATAM

A finales de 2025, un fabricante farmacéutico líder en América Latina llegó a nosotros con un problema familiar: sabían que algo estaba mal con su capacidad, pero no podían ver exactamente qué ni qué tan grave.

Sus equipos de producción trabajaban horas extra. Los pedidos se expeditaban constantemente. El equipo de operaciones se sentía abrumado. Pero cuando se les pedía cuantificar el problema — qué recursos, en cuánto, en qué plazo — no podían responder con confianza.

Seis semanas después, entregamos un reporte que cambió cómo piensan sobre sus operaciones. Esta es la historia.

El Cliente

Nuestro cliente es un fabricante farmacéutico top-5 en su país con tres plantas de manufactura, más de 250 productos activos y décadas de liderazgo en el mercado.

Operan en múltiples áreas terapéuticas: cardiovascular, respiratorio, manejo del dolor, dermatología y más. Su portafolio de productos abarca tabletas, cápsulas, líquidos y formulaciones tópicas.

Como muchos fabricantes farmacéuticos en mercados emergentes, habían crecido orgánicamente durante décadas. Se había agregado equipamiento según las necesidades. La producción se había asignado entre plantas basándose en decisiones históricas. El resultado era una operación compleja e interconectada que ninguna persona entendía completamente.

El Desafío

La dirección tenía tres preguntas:

1. ¿Dónde estamos hoy? ¿Qué recursos están saturados? ¿Qué tan grave es?

2. ¿Qué podemos hacer sin capital? ¿Pueden los cambios operativos resolver las restricciones?

3. ¿Dónde debemos invertir? Si se necesita capital, ¿dónde tiene el mayor impacto?

Habían intentado responder estas preguntas internamente con hojas de cálculo. Pero cada vez que pensaban que entendían la situación, la realidad los sorprendía.

Construyendo el Gemelo Digital

Recolectamos datos de 35 recursos activos en tres plantas, más de 250 productos con rutas de producción definidas, pronósticos de demanda para seis años y parámetros de OEE por combinación producto-recurso.

Para la segunda semana, teníamos un gemelo digital completo de su operación de tres plantas: cada recurso, cada producto, cada ruta, cada restricción.

El Shock de la Línea Base

Cuando ejecutamos la simulación base, los resultados fueron peores de lo que nadie esperaba.

El peor cuello de botella — granulación en una planta — estaba funcionando al 226% de utilización. Eso significa que la planta necesitaba ese recurso por 2.26x más horas de las físicamente disponibles. En ambas plantas principales, siete recursos excedían el 100% de capacidad: granulación (226%), mezcla seca (153%), blisteado (125%), recubrimiento (169%), granulación en la segunda planta (163%), estuchado (139%) y blisteado (133%).

¿Qué significa 226% en la práctica? Significa que incluso si el granulador funcionara 24/7 sin ningún tiempo muerto, solo producirían el 44% de lo que necesitaban. El resultado: expeditación constante, metas perdidas y un equipo de operaciones que sentía que siempre estaba atrasado — porque matemáticamente, nunca podían ponerse al día.

El equipo de operaciones sabía que las cosas estaban mal. No sabían que estaban así de mal.

Por Qué las Hojas de Cálculo lo Pasaron por Alto

El equipo de planificación había calculado utilizaciones antes. ¿Por qué sus números se veían tan diferentes?

1. Calculaban promedios, no picos. Los promedios anuales se veían manejables; los picos mensuales no.

2. No consideraban la variabilidad del OEE. La capacidad teórica vs. la capacidad real difería en 30-40%.

3. No podían ver la cascada. Los cuellos de botella aguas arriba dejaban sin material a los equipos posteriores, pero la utilización posterior aún se veía bien en papel.

Encontrando Palancas Operativas

Comenzamos con cambios operativos que no requieren inversión de capital.

Palanca 1: Agregar un Tercer Turno

Cuatro recursos críticos operaban en dos turnos. Agregar un tercer turno aumentó las horas disponibles en 50%.

Palanca 2: Programa de Excelencia Operativa

Una mejora del 20% en OEE a través de programas de mantenimiento, optimización de cambios de producto y mejoras en programación.

Palanca 3: Rebalanceo de Producción

Transferir productos entre plantas para balancear la utilización en toda la red.

Resultado combinado: Las tres palancas operativas redujeron el peor cuello de botella del 226% al 111% en una planta, y llevaron la otra planta del 169% al 94%. Siete recursos sobre capacidad se convirtieron en cuatro — todavía desafiante, pero manejable sin inversión de capital.

El Desafío a Largo Plazo

Esto es lo que la simulación reveló que las hojas de cálculo nunca pudieron: incluso con la intervención operativa completa, el crecimiento de demanda de ~5% anual erosionaría las ganancias en dos años. Para 2028, los recursos comenzarían a exceder el 100% de nuevo. Para 2032, la red estaría de vuelta en niveles de crisis.

Las palancas operativas compran tiempo. No resuelven el problema estructural.

La Hoja de Ruta de Inversión

Modelamos dos escenarios de inversión de capital:

Escenario A: Tres Plantas — Mantener las tres plantas, expandir una con equipamiento moderno, renovar equipamiento crítico en la planta principal. Inversión: $4-8M.

Escenario B: Mega-Planta — Consolidar en dos plantas, cerrar la planta principal, desarrollar una instalación como mega-planta moderna. Inversión: $4-7M.

Contraintuitivamente, el escenario de consolidación era ligeramente más económico porque eliminaba la necesidad de renovar equipamiento antiguo en la planta principal.

Ambos escenarios lograban el mismo objetivo: cero recursos sobre 85% de utilización hasta 2032, con espacio para crecimiento adicional.

El Resultado

El cliente ahora tiene:

• Claridad sobre exactamente qué recursos están restringiendo la producción
• Un playbook de palancas operativas para implementar inmediatamente
• Una hoja de ruta para inversión de capital atada a disparadores de demanda
• Intervalos de confianza en todas las proyecciones, no solo estimados puntuales

Lo más importante: dejaron de adivinar. Las decisiones que solían basarse en intuición ahora se basan en simulación.

Así es como debería verse la planificación de capacidad: basada en datos, probada con escenarios y accionable. Si tu planta se siente como si estuviera al límite, probablemente lo está — pero no sabrás qué tan cerca hasta que la simules. Hablemos.