Predicción automatizada de la demanda

¿Cuánto material necesitamos comprar las próximas semanas? ¿Cuándo vamos a necesitar producir un determinado producto? ¿Tenemos suficientes capacidades para cubrir la demanda? Estas son algunas de las preguntas que tratan de dar respuesta las empresas diariamente. La predicción de la demanda de sus productos es esencial para una planificación eficiente dentro de las empresas y puede dar la solución óptima a esas preguntas. Es común tener cientos de productos de los cuáles se necesita conocer la demanda al menos mensualmente. Incluso cuando se requiere un número menor de pronósticos, puede que no haya nadie lo suficientemente capacitado en el uso de modelos predictivos. En estas circunstancias, un algoritmo de pronóstico automático puede ser una herramienta muy valiosa.

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Los algoritmos predictivos

En general existen dos tipos de métodos para hacer predicciones: los métodos cualitativos y los métodos cuantitativos. Mientras que los métodos cualitativos, como puede ser el método Delphi, están basados en el conocimiento y la opinión de expertos, los métodos cuantitativos utilizan datos del pasado dentro de modelos matemáticos para hacer las predicciones. En el caso de tener un producto nuevo sobre el que no existen datos o en proyectos estratégicos en los que muchos factores son de importancia, los métodos cualitativos pueden mostrar un mejor desempeño. No obstante, con la disponibilidad de más datos y el aumento de las capacidades computacionales los métodos cuantitativos son cada vez más habituales. Además, estos métodos pueden ser automatizados y no dependen del conocimiento de expertos. Por lo tanto, vamos a describir algunos métodos cuantitativos en detalle.

Las predicciones son un área de investigación con mucha tradición y se han desarrollado gran cantidad de modelos y algoritmos. Aun así, al haber muchas diferencias entre la demanda de un producto y la demanda de otro, no hay ningún modelo que sea perfecto para la predicción de todos los productos. Por eso en LIS-Solutions utilizamos diferentes algoritmos predictivos para asegurar así la calidad predictiva. Los métodos se pueden agrupar en las siguientes familias: 

  • Métodos Ingenuos.
  • Métodos de Exponential Smoothing.
  • Métodos de ARIMA.
  • Otros métodos.

Todos ellos se basan únicamente en el histórico de la demanda para calcular la predicción. Su ajuste para cada producto puede ser automatizado y por lo tanto son ideales para la automatización de las predicciones.

Los métodos Ingenuos son muy simples y utilizan valores del histórico para la predicción. Uno de estos métodos es el método Ingenuo básico, en el que, la predicción corresponde al último valor observado. Otro método, es el método Ingenuo estacional, éste utiliza el valor durante la misma época de año anterior como predicción. Aunque muchas veces estos métodos no son muy precisos hay situaciones en las que su uso puede ser adecuado. Por ejemplo, se usan frecuentemente en el sector financiero. 

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Los métodos Exponential Smoothing están basados en el modelo de componentes de las series temporales. En este modelo, la serie temporal se divide en la tendencia, las estaciones y un componente de error, los cuales son extrapolados para crear la predicción. Mediante fórmulas de recursión en las que el último valor es combinado con una media móvil de los valores históricos se calculan los valores futuros. Estos métodos son muy frecuentes y se adecuan sobre todo para la predicción de la demanda regida por tendencias y estaciones claras. 

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Prophet es un algoritmo basado en las mismas ideas. Fue desarrollado por ingenieros de Facebook. Igual que en los métodos de Exponential Smoothing la serie temporal es dividida en componentes permitiendo adicionalmente incluir la influencia de vacaciones y estaciones en múltiples niveles temporales. Las diferentes componentes son modelados mediante diferentes funciones (crecimiento logístico, series de Fourier, auto-regresiones). Este algoritmo consigue predecir demandas con patrones estacionales superpuestos, es decir, patrones que se integran entre sí y tendencias a nivel de horas (predicción de visitas a página web), de días o semanas. 

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Igual que los métodos de Exponential Smoothing los modelos de ARIMA tienen una larga tradición en la predicción de series temporales y la demanda. Estos modelos combinan modelos de auto-regresiones (AR) y medias móviles (MA) con datos integrados (I). Los modelos de auto-regresiones representan una combinación lineal de los valores pasados a corto plazo. En los modelos de medias móviles se combinan factores aleatorios pasados. Para funcionar correctamente los datos deben ser estacionarios. Para eliminar posibles tendencias o estaciones los datos se integran. Estos factores son agregados de nuevo al final del cálculo. Los modelos de ARIMA se adecuan para series temporales en las que la influencia de valores pasados a corto plazo es significativa.

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Con estos diferentes tipos de métodos es posible predecir todo tipo de demandas a nivel diario, mensual o anual. Automatizando los algoritmos estas predicciones pueden ser calculadas regularmente sin ninguna interacción manual.

Elección del método óptimo

Todos estos métodos tienen sus fortalezas y debilidades. Usar solo uno de estos algoritmos no llevaría a un resultado satisfactorio. Entonces: ¿Cuándo debemos usar que método? Esta pregunta a veces se puede responder observando la serie temporal de la demanda y sus características. No obstante, esto es imposible si se necesitan miles de predicciones. Para estos casos podemos generar un modelo de clasificación creado con algoritmos de Machine Learning. Los algoritmos de Machine Learning (ejemplo: Support Vector Machine o Árboles de Clasificación) son alimentados con metadatos del histórico que incluyen por un lado las características de la serie temporal (fuerza de la tendencia, estaciones, autocorrelación, entropía, etc.) y por otro lado el método óptimo para cada serie temporal. Los algoritmos de Machine Learning reconocen relaciones entre las características de la serie temporal y el método óptimo y así crean un modelo de clasificación. Este modelo de clasificación puede ser aplicado a cualquier serie temporal y sus características para obtener el método a aplicar para la predicción.

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Evaluación de las predicciones

Usando múltiples métodos de predicción y eligiendo siempre el más adecuado conseguimos optimizar las predicciones y minimizar su error. No obstante, no es posible eliminar el error completamente. Por ese motivo, es esencial calcular el error de la predicción para que el usuario pueda evaluar la predicción y su fiabilidad. Con la ayuda de una validación cruzada del método de predicción elegido conseguimos estimar el error de la predicción en el futuro. Para calcular el error de la predicción se calculan predicciones de prueba dentro de los datos históricos. Estas predicciones de prueba son comparadas con los datos disponibles calculando el error estimado de la predicción real.

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Definiendo límites para el error de la predicción se puede evaluar si la predicción es fiable o no. Adicionalmente, los algoritmos predictivos calculan rangos de confianza que igualmente transmiten la fiabilidad de la predicción. 

En LIS-Solutions desarrollamos sistemas automatizados con diferentes métodos de predicción que pueden predecir la demanda de miles de productos regularmente reduciendo a un mínimo el error de predicción y comunicando transparentemente su fiabilidad. Con esta información podemos saber cuándo debemos de producir, qué producto o cuánto material deberemos comprar. Finalmente optimizamos la planificación aumentando su eficiencia y reduciendo los costes. 

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¿Qué es un Smart Contract?

Es un acuerdo entre dos o más partes que permite el traslado de contratos o cláusulas contractuales en lenguaje natural a código informático siendo capaz de autoejecutarse sin necesidad de intermediarios.

Los contratos inteligentes o Smart Contracts se desarrollan mediante scripts, es decir, mediante documentos que contienen instrucciones, escritos en códigos de programación. Es importante separar dos ámbitos de un contrato inteligente: el tecnológico y el legal.

 

SmartContracts

Partes de un Smart Contract

Las partes que debe incluir todo contrato inteligente para que este se considere como tal y tenga validez son las siguientes:

Sujeto del contrato

El Smart Contract debe tener acceso a bienes o servicios bajo contrato para bloquearlos y desbloquearlos automáticamente.

Términos y condiciones

Los términos de un contrato inteligente toman la forma de una secuencia exacta de operaciones.

Firmas digitales

El inicio del acuerdo se establece cuando todos los participantes firman el contrato con sus claves privadas.

Plataforma descentralizada

El contrato inteligente se implementa en la Blockchain y se distribuye entre los nodos de la misma.

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Ámbito tecnológico

¿Qué tecnología hay detrás de los Smart Contracts?

La información de los contratos inteligentes queda almacenada en miles de ordenadores o servidores que actúan como nodos en la red Blockchain, en los que se duplica la información con la seguridad de que nadie pueda alterarla. Cada vez que un bloque se confirma y se añade a la cadena se comunica a todos los nodos y este se añade a la copia que cada uno almacena.

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La cadena de bloques es una red P2P en la que todos los nodos son iguales entre sí dando como resultado un sistema distribuido resistente a ataques informáticos, fallos o falsificaciones. La siguiente imagen establece el tipo de red óptimo para la tecnología Blockchain, desde un punto de vista teórico.

 

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Los contractos inteligentes pueden aplicarse en las Blockchains privadas, públicas e híbridas. Una Blockchain pública permite el acceso a cualquier usuario en el mundo. Lo único que se necesita es un ordenador y una conexión a Internet. Por ejemplo, la Blockchain pública de Bitcoin se compone del protocolo Bitcoin, la unidad de cuenta o token bitcoin y la Blockchain la base de datos en la que se registran las transacciones.

Una Blockchain privada, a diferencia de una Blockchain pública, no está abierta al público, sino que solo se puede acceder a ella por invitación. Algunas de las más famosas son Hyperledger, R3 o Ripple.

Las Blockchain híbridas son una combinación de las públicas y privadas. En una Blockchain híbrida los nodos participantes son elegidos o restringidos por una persona o grupo de personas, pero todas las transacciones son públicas. Eso quiere decir que los nodos participan en el mantenimiento y seguridad de esta Blockchain, pero que todas las transacciones son visibles para usuarios en todo el mundo y que no tienen que conocer el contenido de la Blockchain, a diferencia de las Blockchains privadas en la cual las transacciones son privadas también.

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¿Cómo se generan los Smart Contracts?

El primer paso es programar el código que da forma al contrato inteligente. Al utilizar un lenguaje de programación permite codificar exactamente lo que las partes del contrato desean que este haga. Cuanto más complejas son las condiciones, menor es la capacidad del contrato para ejecutarlas, al menos, hasta que esta tecnología madure. Los contratos inteligentes se ejecutan mediante condiciones cumplidas o no cumplidas que establecen el resultado.

El segundo paso es publicar el contrato en la Blockchain, ya sea en una Blockchain pública o privada. El hecho de que el contrato se publique no quiere decir que pueda ser leído por agentes externos al contrato, esto se debe a que los contratos están encriptados.

Una vez se publica el contrato, este queda almacenado en la Blockchain y puede ser ejecutado. Dado que está en la Blockchain, el contrato puede ser ejecutado por los nodos y es necesario que se llegue a un consenso sobre el resultado. Según lo definido en el contrato, puede ser necesario actualizar la cadena.

Es común que los contratos necesiten información externa a su propio contenido, esto se debe a que no toda la información necesaria para el cumplimiento de las cláusulas está integrada en los contratos. Los oráculos u oracles proporcionan los datos necesarios para desencadenar contratos inteligentes para ejecutarse cuando se cumplan los términos originales del contrato. Estas condiciones podrían ser cualquier cosa relacionada con el contrato inteligente: temperatura, finalización del pago, cambios de precios, etc.

Estos oráculos son la única forma en que los contratos inteligentes interactúan con datos fuera del entorno de Blockchain. Los oráculos u oracles proveen información externa a la que el contrato inteligente no puede acceder y actúan en representación suya para ejecutar acciones externas fuera de su alcance. No siempre es más eficiente usar oráculos externos, porque pueden incorporarse al propio contrato inteligente.

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Smart Contract arrendamiento coche en ethers. (github.com/magonicolas/Ethereum-Solidity)

Ámbito legal

El término Smart Contracts puede designar desde contratos o cláusulas contractuales en el lenguaje natural trasladados a código informático hasta casos más complejos representados y ejecutados directamente por scripts.

Para que un contrato inteligente pueda ser considerado un acuerdo legalmente vinculante y exigible ante los tribunales es necesario que reúna los requisitos legales esenciales de todo contrato: que concurra el consentimiento de las partes, que tenga un objeto lícito y una causa (motivo válido, incluyendo la contraprestación).

Los límites legales a la libertad de contratación deberán incluirse también en el Smart Contract para que este se considere válido y legalmente exigible. En algunos casos será necesario recurrir a soluciones mixtas que combinen parte en código con otras en lenguaje natural.

Beneficios de los Smart Contracts

Cuando se habla de beneficios del uso de contratos inteligentes frente a los contratos tradicionales se tiene en cuenta tanto los beneficios de los contratos inteligentes como los beneficios de la tecnología que sustenta a estos.

Los contratos inteligentes además de tener la capacidad de autoejecutarse y por ende reducir tiempos y costos en recursos, tienen la ventaja de estar integrados en la Blockchain. Esto permite que toda la información quede registrada, sea inmutable, segura y accesible.

Como conclusión se puede extraer los siguientes beneficios de los Smart Contracts y la Blockchain:

  • Transparencia
  • Trazabilidad
  • Integridad
  • Autoría
  • Seguridad
  • Optimización de recursos
  • Elimina burocracia
  • Elimina figuras autoritarias

Contratos Inteligentes en la Industria 4.0

La Industria 4.0 concibe un nuevo paradigma en los sistemas de producción, pasando de la producción en grandes lotes hacia la personalización. Para ello, la digitalización se erige como piedra angular de esta revolución industrial, apoyándose en tecnologías como Industrial Internet of Things (IIoT), impresión 3D, comunicaciones entre máquinas (M2M), sensores inteligentes, etc.

Los datos como se ha comentado en Post anteriores cobran gran importancia. Dejarán de ser un mero resultado del proceso de fabricación y se convertirán en la base del producto o servicio.

Un sistema distribuido como el que proporciona Blockchain, permitirá la identificación, autentificación y la propia comunicación entre dispositivos. Por lo tanto, será posible registrar la actividad de cada sensor/actuador en la red industrial y garantizar así la integridad de los datos generados por la IIoT, sin miedo a la manipulación de registros y sus consecuencias.

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Las fábricas inteligentes estarán compuestas por dispositivos IIoT y/o por módulos de fabricación conectados entre sí y que funcionarán de forma autogestionada o autosuficente. De esta forma, y mediante el uso de tecnologías como Blockchain, surgirá una nueva economía en la que los propios dispositivos, mediante comunicaciones M2M, serán capaces de llegar a acuerdos de suministro de materias primas, piezas, mantenimiento, energía y delegación y coordinación de la producción, e incluso también logísticos que, quedarán reflejados en los Smart Contracts y cuyo pago se ejecutará automáticamente cuando se cumplan las condiciones establecidas en el contrato.

En LIS-Solutions somos conocedores del potencial de esta tecnología en la Industria, de las ventajas que ofrece para nuestros clientes y los beneficios que reporta integrar un sistema distribuido que permita el desarrollo de Smart Contracts. Para más información contactenos en  Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.

Fuentes: Alex Preukschat (2017), "Blockchain: La Revolución Industrial de Internet".

 

La fabricación aditiva en la logística de los recambios de automóvil

Desde hace unos años la impresión 3D o fabricación aditiva se ha integrado en nuestra sociedad como un elemento más. Desde sus orígenes en el mundo de la ciencia ficción, hasta la actualidad en los hogares, hemos visto cómo durante su evolución ha llegado a cubrir todo tipo de aplicaciones, edificación, obras de arte, fármacos, bio-impresión, incluso para la creación de complementos estéticos como gafas.

Sin embargo, es aún una tecnología que a pesar de todo el ruido que ha generado, está en una fase temprana de desarrollo y con un gran potencial.

Existen muchos tipos de impresión 3D, la más conocida es la impresión FDM, modelado por deposición fundida (MDF), normalmente realizado con plástico del tipo ABS o PLA. Esta técnica de manufactura aditiva se basa la deposición de material fundido, capa sobre capa hasta obtener el diseño deseado.

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Pero si realmente se desea conseguir una gran resolución, para joyería por ejemplo, existen otras tecnologías de impresión, cómo son en SLA y el DLP basadas en resinas photosensibles y procesos de estereolitografía. Siendo el concepto el concepto el mismo, las resoluciones y los procesos no son iguales, en este tipo de impresión, es la luz, en forma de laser o en forma de haz, la que solidifica la superficie líquida del material.

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Finalmente podemos encontrar las impresoras de metal, estas se encuentran en una fase muy embrionaria pero el mundo de posibilidades resulta mayor aún que sus homologas en plástico.

Encontramos 3 tipos de impresión 3D en metal, SLM (Selective Laser Melting), EBM (Electron Beam Melting) y LMD (Laser Melting Deposition), cada una con sus ventajas y desventajas.

La tecnología basada en SLM es la equivalente a SLA, pero con polvo de metal en vez de una resina fotosensible, y un láser de alta potencia para fundir el polvo metálico.

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El EBM se basa en el mismo concepto, pero en vez de realizar la transmisión de energía por un láser de alta potencia, se realiza mediante un chorro de electrones.

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El LMD es una tecnología en la que un extrusor aplica el polvo metálico en forma de spray y un láser funde el metal en la superficie. Tras esto se realiza un post-procesado mecánico con el que se mejora la calidad superficial de la pieza.

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La revolución en la forma de producción

Se estima que en los próximos 3 años el coste de impresión con este tipo de tecnologías se reduzca a la mitad, esto es debido al aumento de la competencia dentro de los proveedores metálicos, lo que reducirá el coste de materia prima y el aumento de competencia entre los proveedores dé servicio, lo que reducirá los precios de los fabricantes de sistemas, siendo cada vez una tecnología más accesible.

Uno de los grandes impulsores de esta tecnología se encuentra en la industria aeroespacial y en la producción de piezas metálicas. Hoy en día es posible la impresión de piezas en 3D, pero es caro y difícil. A pesar de esto, el desarrollo de estas tecnologías redefinirá la economía de la producción masiva, impactando directamente en el tamaño de las fábricas, almacenes, inventarios, fabricación de productos especializados, etc.

Un claro ejemplo, y caso de éxito, se encuentra en la industria aeroespacial, donde 1 Kg de más, en una pieza al año, son 10.000 €. ¿Cómo consigue esta reducción de peso la impresión 3D?, gracias a su capacidad de construir geometrías con cavidades interiores que de otra manera serían imposibles, además del ahorro en soldaduras.

Otra ventaja de este tipo de tecnología es, ya contrastada por su homóloga en plástico, el prototipado de piezas o construcción de modelos especiales.

Michelín ha invertido 25 millones de euros para la construcción de una planta de fabricación de aditiva, para el desarrollo e investigación, por ejemplo, de ruedas de inverno, donde, por la geometría, resulta muy difícil de producir moldes con otras técnicas, por lo que resulta más barato usar impresión 3D que otras tecnologías más consolidadas.

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La logística y el sector de los repuestos, un camino por explorar

Desde un punto de vista, en el que todo tiene que estar disponible en todo momento y en cualquier lugar, los modelos de logística actual se han basado hasta la fecha en la disposición de almacenes situados en lugares clave para abastecer la demanda en el menor tiempo posible.

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Un ejemplo de esto lo encontramos en el sector de los repuestos de automóvil, donde por ley, los concesionarios deben disponer de recambios para cada modelo de coche durante 5 años tras la producción de las últimas unidades del vehículo. Esto genera una cantidad de stock desmedido, además de la incertidumbre de saber si se va a necesitar el recambio o no.

Esto en España se traduce en un porcentaje medio de obsoletos en un almacén de recambios está entorno al 29% del total del stock. El 30% de las referencias no tiene venta y el 70% de los vehículos de reparto de los distribuidores de pieza está parado

El impacto, de este modelo, recae directamente en el encarecimiento de los productos, para reducir la incertidumbre y en el medioambiente, donde millones de productos terminados y sin usar son desechados para hacer sitio a nuevos modelos, sin contar el impacto en emisiones que supone la producción y logística.

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Es en esta situación, desde LIS-Solutions, creemos que la integración de sistemas de impresión 3D puede tener un gran impacto dentro del sector y la forma de trabajar del mismo. Pensando que el ahorro no se produce directamente en el coste de producción de la pieza, sino en los costes asociados a la misma, como pueden ser el transporte, el almacenamiento, logística inversa, problemas con proveedores.

La integración de plantas de impresión 3D en los propios almacenes, creando mini-factorías que puedan producir las piezas exclusivas de cada modelo, bajo demanda, almacenando únicamente los componentes genéricos, puede impactar directamente en los costes antes mencionados, además de la reducción en costes logísticos de transporte, y aumentando las rotaciones de los componentes en stock, así como la creación de nuevos modelos de negocio y empleos relacionados con la impresión 3D.

En un futuro esto generará un cambio disruptivo en la forma en la que actualmente funciona la logística y la gestión de almacenes, y si se tiene en cuenta la velocidad a la que crecen las tecnologías este futuro quizás no esté tan lejano.

 

espana marruecos

Ayer lunes, 25/06/2018 se jugó en Rusia, en el estadio de Kaliningrado, el tercero y último de los partidos de la primera fase de clasificación para este mundial. España se jugaba pasar a octavos, para ello, debía conseguir puntuar. El partido fue una locura hasta el final del encuentro, como podemos comprobar gracias a las redes sociales.

tweets

 

Análitica avanzada de datos en redes sociales

Gracias a la analítica avanzada de datos se puede extraer toda esta información. A lo largo del partido se ha ido recogiendo todos los tweets posteados en la red social Twitter.

Aplicando un análisis de texto, se puede extraer la siguiente nube de palabras, que representan las palabras más utilizadas en los tweets relacionados con este partido, que agónicamente acabó empatando España en los últimos momentos del partido gracias al VAR:

nube

 

Se puede observar qué, el partido de Portugal – Irán se estaba jugando al mismo tiempo, por ello, y por la importancia del resultado de este encuentro, se cuelan en esta nube las palabras de Cristiano, Pepe y Portugal.

 

Business intelligence (Qlik Sense):Análisis en tiempo real de las redes sociales.

 

Podemos ver la evolución gráfica del número de tweets, coincidiendo el momento de máxima actividad de las aficiones en Twitter con los primeros minutos del encuentro entre el gol de Marruecos y el gol de Isco. Además, podemos observar también que al final del encuentro, gracias al gol de España y el lio con el VAR, la actividad en las redes sociales vuelve a aumentar.

 

Gracias al B.I. podemos ver qué idioma ha sido más utilizado en las RR.SS

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Como podemos observar el análisis de datos nos puede aportar una visión más completa de los temas estudiados, que combinado con unas potentes representaciones gráficas nos aporta una visión de 360º sobre el tema a tratar.

Técnicas aplicables a la cadena de suministro

Este mismo estudio se puede realizar sobre la cadena de suministro. También podemos aplicar estas técnicas al entorno de producción o a entornos industriales, mejorando así la productividad y dotando a las personas de negocio una torre de control desde la cual verificar el estado y la evolución de todo el negocio.

 

 

Knime y Qlik Sense analizando las RRSS

Este miércoles, 20/06/2018 se jugó en Rusia, en el estadio Azadí, el segundo partido de la primera fase de clasificación para este mundial. El partido sobre el campo fue muy interesante.

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¿Qué afición ganó en las redes sociales? Análisis de sentimiento con Knime 

Gracias a la analítica avanzada de datos se puede extraer toda esta información. A lo largo del partido se ha ido recogiendo todos los tweets posteados en la red social Twitter.

Aplicando un análisis de texto, se puede extraer la siguiente nube de palabras, que representa las palabras más utilizadas en los tweets relacionados con este partido, que agónicamente acabó ganando España para ilusión de los 4.000 espectadores españoles en las gradas del estadio Azadí:

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Como se puede observar, viendo las palabras de la imagen anterior el idioma más utilizado ha sido el español. Además, se puede extraer del texto que los jugadores con más impacto en las redes sociales han sido Iniesta, Lucas Vázquez, Ramos, Piqué, Carvajal, Isco, Nacho y Koke. El hastag más utilizado durante los 90 minutos de duración del partido fue #esp.

Gracias al business intelligence (B.I.) se puede representar en tiempo real la actividad en las redes sociales.

Se puede ver la evolución gráfica del número de tweets, coincidiendo el momento de máxima actividad de las aficiones en Twitter con los minutos quince últimos minutos de la primera parte, el descanso y los quince primeros de la segunda parte. Además, se observa que en los minutos iniciales de la segunda parte hay dos picos de actividad, coincidiendo con el gol de España a manos de Diego Costa y con el gol anulado a Irán por el VAR. Por lo tanto, los momentos de mayor actividad en las redes sociales han coincidido con los momentos más tensos del encuentro.

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Por otro lado, se observa qué idiomas son los más utilizados en los tweets:

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El análisis de datos en el fútbol  puede aportar una visión más completa de los temas estudiados, que combinado con unas potentes representaciones gráficas nos aporta una visión de 360º sobre el tema a tratar.

Este mismo estudio se puede realizar sobre la cadena de suministro, también se puede aplicar estas técnicas al entorno de producción o a entornos industriales, mejorando así la productividad y dotando a las personas de negocio una torre de control desde la cual verificar el estado y la evolución de todo el negocio.

 

Investigación como base del progreso

El congreso, organizado por EBN y Technoport SA, tendrá lugar por primera vez en Luxemburgo a lo largo de 3 días. En el tendrán cabida tanto startups, emprendedores como corporaciones expertas en el área de innovación. Se abordarán a través de una serie de conferencias, workshops, pitching y sesiones de networking donde participan empresas de todo el mundo. El congreso centrará su temática sobre las dificultades que surgen en el crecimiento de las empresas desde su inicio como starups, así como su internacionalización. Otra temática que se tratará en el congreso gira entorno a la búsqueda de cómo integrar la innovación generada en la Agencia Espacial Europea, en las empresas y en el mercado. Además, se tratará la modernización de la industria y el impacto que está en sus procesos productivos con la integración de las nuevas tecnologías basadas en industria 4.0.

Sin nombre

Una de estas charlas será realizada por nuestro CEO Asier Barrado, cuya particular visión dentro de este entorno ha permitido a LIS-Solutions crecer de manera exponencial, siendo incluso ganadora en el programa ANCES. Durante la charla se expondrá el reto que supone la integración de las nuevas tecnologías de industria 4.0 y la visión de futuro que tiene LIS-Solutions sobre las mismas.

Conócenos en el Salón Internacional de Logística

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Como viene siendo habitual por estas fechas, se celebra en Barcelona la feria de la Logística y de la Manutención más importante del sur de Europa. La edición de este año promete ser única, ya que se cumplen veinte años desde la primera organización que tuvo lugar en 1998.

SIL-2018

El SIL2018 espera reunir a más de 600 empresas de todo el mundo y es una cita fantástica que permite conocer de primera mano el avance de los sectores del transporte, logística, distribución, intralogística, almacenaje, supply chain y nuevas tecnologías.

En LIS-Solutions estamos convencidos de que será sin lugar a dudas, un punto de encuentro para hacer contactos y nuevas alianzas en un clima profesional, internacional y amistoso que es difícil de igualar.

La Feria de este año resulta especialmente atractiva para LIS-Solutions, ya que, desarrollamos soluciones a medida que combinan toda la experiencia del Sector Logístico con la más avanzada tecnología en análisis  y minería de datos, Industria 4.0 o IoT. Por este motivo, sabemos que el SIL2018 es una oportunidad única para conocer otros puntos de vista y compartir el nuestro.

Además, este año acudimos con un extra de motivación tras recibir el Primer Premio en el reto Sacyr-ANCES Open Innovation.

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Desde LIS-Solutions esperamos conocer los últimos avances en el Sector Logístico y Tecnológico y sobre todo dar a conocer quiénes somos y qué hacemos, construyendo nuevas alianzas de negocio.

 

LogoTenacitas

 

Un breve resumen

Hasta ahora tenacitas solo le hemos conocido en nuestros videos de LinkedIn, así que en este post nos toca explicar cómo funciona nuestro becario y los proyectos de futuro que tenemos pensado para él.

Resumiendo para los expertos, y a modo de índice para los iniciados, un pequeño esquema del funcionamiento, el cual es igual al que se utilizaría en aplicaciones reales dentro de IIoT.

flujo

Tenacitas por partes

Primero, una breve presentación del equipo usado en nuestro proyecto:

Arduino Uno , el ESP01 y la sensor shield V5.0 para la alimentación de los servomotores, que en nuestro caso es de 6,6, una tensión superior a la que puede proporcionar Arduino Uno.

arduino-uno

El Arduino Uno es una de las placas programables más conocidas dentro del mundo DIY. Está basada en el microcontrolador ATmega38P con salidas y entradas digitales y analógicas.

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Una shield muy útil para nuestros proyectos al permitir tener organizados nuestros cables. Además, posee una entrada de alimentación independiente para alimentar los servomotores con una tensión y corriente superior al que puede proporcionar Arduino.

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La ESP01 es una placa ideal para nuestros proyectos de IoT, se puede programar directamente con un Arduino Uno y posee 2 GPIO para añadir sensores integrados en la misma.

Por otro lado tenemos nuestro servidor, un HP ProLiant, donde tenemos instalado el NodeRed y donde almacenamos los logs.

 

 

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Y por supuesto Tenacitas, nuestro robot colaborativo. En nuestro caso tenacitas usa unos servomotores KS-3620, estos proporcionan una fuerza de torque de 20Kga una tensión nominal de 6,6v. En nuestro caso estamos usando una fuente de ordenador antigua, conectado a la tensión de 5v. Debido al uso de una tensión inferior a la nominal, combinado con las posibles ineficiencias de los motores, estimamos que nuestros servomotores estén realizando una fuerza de torque de unos 10 Kg, suficiente para nuestras pruebas.

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El flujo de la información

El Arduino, con la Sensor Shield V5, lo hemos usado para alimentar los servomotores y para sincronizar los movimientos de los mismos. Hemos desarrollado un código usando el Arduino IDE, para ser más ágiles y mientras esperamos la llegada de nuestro PLC de Siemens, esto hace las funciones de cerebro de Tenacitas, al gestionar la información de la siguiente manera.

Se define la posición que debe tener cada servomotor, en un margen de entre 0 y 180 grados, para alcanzar la posición deseada usando un sistema de coordenadas cartesianas estimadas, obtenidas tras pruebas ensayo-error. Después se envía la orden a cada servomotor, junto a la velocidad deseada y seguido se hace una lectura de la posición para confirmar que ha sido alcanzada y se envía la lectura por monitor Serial al ESP01.

Para enviar la información generada por los motores, y futuros sensores, al servidor, usando la red WiFi de la oficina, hemos usado un ESP 8266, que para los nos versados es un Arduino con conectividad inalámbrica. Con este enviamos la información usado MQTT, que explicamos en detalle en otro post.

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Para la gestión de la información inalámbrica, elegimos usar Node-Red, un software fundamental para el IoT, dada su facilidad de uso y la enorme comunidad detrás del software.

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Con un sencillo flujo como el de la imagen realizamos la captura de los datos por MQTT y posteriormente los almacenamos en un .csv en nuestro servidor. En la parte de la derecha de la imagen se puede ver los registros, un timestamp y la posición alcanzada por cada servo motor.

Ahora que ya tenemos los datos registrados en nuestro servidor, podemos empezar a desarrollar algortirmos de analitica avanzada que aporten inteligencia a nuestro robot. Para ello, en futuros pasos, añadiremos sensores de temperatura a los servomotores, así como controles de presión en a pinza y sensores de ultrasonidos en los rodamientos con el objetivo de realizar procesos de mantenimiento predictivo, y busqueda de correlaciones.

 

La mejora continua también es integrar las buenas prácticas de otros

En un entorno cada vez más competitivo, las organizaciones se encuentran inmersas en una espiral de mejora continua. Avanzamos hacia la búsqueda constante de la eficiencia, de la reducción de tiempo y coste, puliendo ese valor añadido que permita seguir compitiendo en el mercado.

Esta búsqueda no solo se encuentra en el interior de las organizaciones. Se debe tener una visión de amplio espectro y enfocar donde otros también trabajan con éxito. De esta forma encontramos más allá de los limites de nuestra organización, nuevas ideas, métodos, prácticas y procesos que otros llevan a cabo y podemos replicar. Una manera de encontrar mejores prácticas, parte primero de la observación interna, desde la que contemplar nuestra organización. El siguiente paso es visualizar el exterior en busca de las mejores prácticas, así, establecemos una comparación en la que nuestra empresa parte como punto de referencia. De este modo, solamente incluiremos prácticas de mejora.

Benchmarking

 

Ahora bien, para mejorar no se puede limitar a ver como hacen las cosas los competidores, se debe ir más allá, buscar quién es el mejor en las actividades que se quieren perfeccionar, ya sea una empresa del país o extranjera.

La información encontrada, analizada e incorporada, permite mejorar procesos, productos, relaciones con los clientes y proveedores, relaciones internas...Es decir, la imitación de las mejores prácticas no solo debe enfocarse en los competidores de nuestro mismo sector. La comparativa debe realizarse con toda aquella compañía que sea líder en su sector y nos permita mejorar.

En el proceso de benchmarking las compañías son conscientes de que cierta información se encuentra en dominios públicos. De la misma forma, se debe ser consciente de que los cambios deber producirse de forma constante.

En LIS-Solutions desarrollamos nuestros proyectos bajo metodología SCOR. La Metodología SCOR, es la base fundamental para el desarrollo organizado de las acciones de mejora en la cadena de suministro. Un buen análisis sin organización ni método no nos permitiría concluir el proyecto con la certeza de haber analizado todos los aspectos relevantes de la cadena de suministro.

 

 

Si se puede medir, se puede administrar

La cantidad de indicadores que se pueden aplicar a lo largo de la cadena de suministro permiten realizar una gran variedad de mediciones. No obstante, usar todos no quiere decir que se vaya a medir correctamente. Es decir, disponemos de múltiples indicadores que aportan gran cantidad de información. Pero, si no se escogen de forma adecuada existe el riesgo de generar falta o exceso de información, aumento de tiempo en la toma de decisiones o incluso llegar a una conclusión errónea.

La elección acertada de los indicadores para mostrar en un dashboard de forma gráfica, permiten llevar a cabo una monitorización global de la supply chain. De hecho, prácticamente cualquier acción llevada a cabo a lo largo de la cadena de suministro es medible y por lo tanto administrable.

Dashboard

Ahora bien,¿qué indicadores son los más interesantes para visualizar las métricas de nuestra cadena de suministro? Aquellos indicadores que en su conjunto nos muestren una visión global de la empresa. Por lo tanto, se debe comenzar por indicadores que sean relevantes y capaces de medir el desempeño en todos y cada uno de los departamentos de la empresa.

Para la monitorización de la cadena de suministro se utilizan entre 40 y 50 KPIs que podemos dividir en seis grupos.

Indicadores principales para la Cadena de Suministro

En primer lugar, aquellos indicadores que reporten información de nuestros proveedores y compras, como por ejemplo las entregas a tiempo, los rechazos, el número de proveedores, los gastos en compras.

En segundo lugar, los indicadores que hacen referencia al transporte, tanto externo (entradas y salidas de stock) como interno (desplazamientos dentro de la organización). Los indicadores muestran los pedidos despachados al día, frecuencia de entrada y salida de mercancía, número de entregas a tiempo.

En tercer lugar, indicadores de almacenamiento. Señalan la eficiencia de la gestión del almacén, las velocidades de trabajo, la eficiencia de colocación de mercancía y rotación de esta. Los indicadores principales son la tasa de preparación de pedidos, número de artículos de inventario ubicados incorrectamente o número de transacciones de los artículos.

En cuarto lugar, aquellos indicadores que faciliten información sobre la gestión de inventario. Niveles de stock, costes de gestión y mantenimiento de inventario, valor promedio de inventario, número de elementos en línea.

En quinto lugar, indicadores con los que visualizar el forecast o previsión de ventas. La estimación de ventas que se tiene para un determinado periodo de tiempo. Mediante los datos históricos, valoraciones del equipo de marketing, información de los profesionales de ventas o cualquier otro indicador disponible se obtienen indicadores que se aproximan hacia una cifra lo más real posible.

En el último grupo se encuentran todos los indicadores que informan sobre la relación con los clientes. Desde el número de pedidos en una fecha determinada, número de entregas a tiempo, porcentaje de productos dañados, formas de pago empleadas, tasa de devolución de productos, hasta el coste del servicio al cliente.

De esta forma se contemplará de forma holística la cadena de suministro. En LIS-Solutions nos basamos en un nuevo concepto de Consultoría logística, apoyándonos en las nuevas tecnologías para desarrollar proyectos a medida. Integrando soluciones a lo largo de toda la cadena de suministro y diseñando indicadores como los mencionados en los seis grupos.

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