Creemos que lo tenemos todo controlado.

Bueno, más bien, cumplimos el día a día y las adversidades a las que nos vamos enfrentando.

Pero eso no es todo, en algún momento nos hemos encontrado  que, de haber tenido las herramientas necesarias, podríamos haber evitado ciertas situaciones que a “mes vencido” aún nos están pasando factura. Mientras tanto, “esto es lo que tengo”.

Hablamos de soluciones Business Intelligence y pensamos en inversiones desorbitadas que no sabemos ciertamente qué beneficios cuantitativos van a traernos. No es un objeto físico, es un trampolín hacia la información afianzada y competitiva, y por supuesto, es el futuro.

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UNA REALIDAD COMÚN

Después de conocer las preocupaciones de directores, responsables de logística, responsables de IT, operarios, etc, llegamos  a la conclusión de que tener el control de los datos es algo que todo el mundo quiere y aspira, pero creemos que va a llegarnos de un modo natural; y digo natural, porque nos conformamos con lo que tenemos, trabajamos duramente para sacar lo mejor de esto y damos prioridad de inversión a otras cosas que a priori creemos más importantes. Nos equivocamos.

Si tenemos el control con nuestras agendas, con nuestros smartphones, con nuestras aplicaciones personales financieras, nos enfadamos con las comisiones del banco y con esos céntimos que no nos devuelven en el supermercado, ¿por qué no priorizar el control de nuestro negocio?

SI PERO EN MI NEGOCIO... YA TENGO EL CONTROL

Muchas compañías explotan sus documentos Excel durante jornadas completas para tener una serie de gráficos que expliquen las decisiones que se deben tomar en ese mes/trimestre/etc. Parto desde mes, porque muy pocas consiguen tener los datos convertidos en información diaria. Con esto, es creencia extendida, que es suficiente para solventar las incidencias que puedan surgir, porque hablamos de esto, solventar, no prevenir.

 BUSSINES INTELLIGENCE Y SUPPLY CHAIN

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Porque nos gusta tener el control de cada pequeño pasito que damos,vamos a focalizar las claves de Business Intelligence.

Centralizar, afinar y conectar los datos de todas las bases de datos y orígenes que puedan existir en nuestra compañía. Porque desconectados no nos dan una imagen DIARIA de cómo se encuentra.

Descubrir información no evidente y con la que no trabajamos porque nunca nos lo hemos planteado: Vitaminar nuestra Supply Chain y tener en nuestro poder indicadores que reaccionan con cada selección que hacemos.

Definición de un plan estratégico y monitorizarlo: Monitorizar las métricas y los objetivos establecidos, para detectar a tiempo cualquier tipo de desviación o cambio de decisión estratégica para corregirlas.

Comparación con el histórico: Podremos utilizar “esas cantidades de datos” que llevamos almacenando durante años y que en un momento dado utilizamos pero no hemos vuelto a trabajar.

Benchmarking: A través de los cuadros de mando podemos establecer indicadores base de nuestro sector que nos ayuden a compararnos, o bien con nosotros mismos hace X años, o bien con el resto de compañías de nuestro sector. Por lo que podemos posicionarnos y mejorar nuestra competitividad.

Simulaciones: No se trata de tener una varita mágica si no de entender a simple vista qué nos quieren decir los datos con los que trabajamos. Por ejemplo: podemos “sospechar” que algo nos ha ido mal este mes, en concreto en aprovisionamiento, y que siempre es con el mismo proveedor y la calidad de entrega, ¿qué pasaría si…..? Podemos realizar todo tipo de simulaciones que nos afinen esta toma de decisiones.

Viernes, 20 Mayo 2016 09:19

Big Data en entorno LEAN

Escrito por

LEAN es una filosofía de organización empresarial basada en la optimización de procesos bajo un concepto de mejora continua. Empezó a aplicarse en el sector automoción con el objetivo de producir coches cada vez mejores y de menor coste.

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A nadie se le escapa que si se nos rompe la lavadora mientras está en funcionamiento tenemos un problema pero si se nos rompe el coche tenemos un accidente.

Los beneficios de esta forma de organización son tan evidentes que con el paso del tiempo se ha ido introduciendo en otros procesos industriales, con el objetivo de hacer las cosas de más calidad, evitando despilfarros innecesarios que no aportan valor al producto.

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En la actualidad el concepto LEAN se aplica para mejorar cualquier tipo de proceso, ya sea industrial, logístico, administrativo o comercial. En todos ellos podemos aplicar las herramientas LEAN, que están orientadas a la monitorización de los procesos de manera que podamos detectar ineficiencias y aplicar soluciones, en un círculo sin fin “Planificar, Hacer, Verificar y Actuar”. 

 


En esta monitorización de procesos es donde las herramientas para el análisis de datos “Big Data” pueden ayudarnos. Cada vez trabajamos con volúmenes de información más grandes, que provienen de múltiples fuentes o bases de datos (internas y externas).


Estas herramientas nos permiten procesar la información en tiempo real (no únicamente visualizarla) sino que mediante algoritmos predefinidos pueden avisarnos de lo que está a punto de ocurrir, aunque todavía no haya ocurrido.
Por ejemplo, pueden predecir la demanda de un determinado artículo para un periodo determinado, teniendo en cuenta factores internos como el histórico de nuestras ventas o factores externos, como por ejemplo la climatología prevista.
También pueden predecir cuándo un proceso se va a bloquear o cuándo una máquina va a fallar, analizando diversas variables que concurren en ese momento.

TorreControlDatos


¿Podríamos predecir qué equipo va a ganar la liga o qué candidato las elecciones?


Seguro que podríamos acercarnos, aunque lo importante no es saber lo que va a ocurrir sino disponer de información con suficiente antelación como para llegar al resultado deseado “Sin sorpresas”.


Pongo un par de ejemplos:
1) MoneyBall: Trailer de una película, basada en hechos reales, en la que un equipo de béisbol sin presupuesto consigue mantenerse entre los mejores gracias al análisis estadístico: https://www.youtube.com/watch?v=-4R3m4ybDz4

2) Predicción de la demanda en una cadena de farmacias gracias a la utilización de Big Data: https://www.youtube.com/watch?v=NW8MjxQbtfY

¿Quieres saber más acerca del LEAN? LEAN moda o NECESIDAD

Lugar de celebración: Edificio Central – Parque tecnológico de Álava

Ayer se celebró una de las jornadas de presentación de los casos de éxito más relevantes aplicados en empresas para las fases de preproducción, producción y postproducción donde LIS-Solutions participó en la fase de producción. 

logo

logos

Los objetivos de esta Jornada eran por una parte, poner al alcance de los asistentes conceptos y casos aplicados de empresas en el desarrollo de la Industria 4.0 en sus tres fases, y por otra, intercambiar experiencias y debatir sobre la realidad de las empresas participantes y los sectores en que operan.

LIS-Solutions - Industria 4.0: Monitorización de procesos de la cadena de suministro

Hemos participado 22 empresas con presentaciones de cinco minutos cada una, por lo que estas presentaciones han sido escuetas y concretas, donde el objetivo era la exposición de un caso de real de implantación de Industria 4.0 en una empresa.

Por nuestra parte hemos presentado el caso práctico que realizamos para VOIGT, el operador logístico especializado en el sector farmacéutico: Monitorización del proceso de la cadena de frío.

Tenéis disponible esta presentación, en el Escaparate Basque Industry 4.0 y Soluciones TEIC 4.0

BasqueIndustry40

Hoy en día, las organizaciones generan y recopilan una enorme cantidad de datos, muchas con el pretexto de llevar a cabo técnicas de tratamiento de estos mismos datos, a partir de los cuales obtener información y poder llevar a cabo acciones en su entorno. 

machine-learning

A su vez, en este momento, existen multitud de soluciones (muchas gratuitas) con las que implementar elaborados algoritmos de predicción, hasta ahora solo accesibles a profesionales con una alto conocimiento de estadística y computación. 

 ¿cuánto tardarías en programar, por ejemplo, una red neuronal con backpropagation, desde cero? ¿y aplicar un algoritmo de Random Forest?

 ¿cuánto tiempo llevaría diseñar un programa para aplicar herramientas de minería de textos y poder clasificar de forma automática un comentario en un foro como positivo, negativo o neutral?

Gracias a aplicaciones como Rapid Miner, Big ML,Knime,Neural Designer,Weka e incluso Matlab, R, Python, … estamos a pocos clicks de generar un algoritmo muy potente sin apenas tener conocimientos previos (ni siquiera de programación, puesto que muchas soluciones tienen un entorno muy intuitivo y cómodo).

¿POR QUÉ PAGAR A OTROS, CUANDO PUEDO PUEDO HACERLO YO?

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Así pues y ante este escenario, ¿quién pagaría a alguien por hacer esto?

 ¿para qué destinar dinero para desarrollar un análisis predictivo a otra empresa si el becario de la oficina te hace una solución muy “apañá” en dos tardes?

 Quizás por eso, por la facilidad de acceder a tal número de herramientas, se hace más visible que nunca la necesidad de “entender” el proceso. Ahora que cualquiera puede hacerlo, serán aquellos quienes posean el conocimiento teórico los que obtendrán la ventaja competitiva.

 LA NECESIDAD DEL EXPERTO

 Ya la capacidad de programación no será una barrera para la implantación de soluciones analíticas predictivas, pero sin establecer un criterio, sin entender cuándo y por qué utilizar los diferentes tipos de soluciones disponibles, no entenderemos por qué hicimos lo que hicimos y qué podemos hacer para mejorarlo.

¿Has tenido en cuenta el equilibrio sesgo/varianza? ¿y el error de entrenamieto/ error de test? ¿por qué inicializamos pesos de forma aleatoria cercanos a 0 en una red neuronal? ¿podemos usar el error out-of-bag como estimación del error de test? ¿entiendes por qué emplear validación cruzada anidada en la selección de modelos? ¿qué son las curvas ROC? ¿usas el coeficiente de correlación de Mathew? ¿por qué el recocido simulado nos permite salir de mínimos locales? ¿por qué es útil la metaheurística en problemas de optimización combinatoria?

big-data

 

EN RESUMEN 

Ahora que la tecnología ha “democratizado” la accesibilidad de todos a la minería de datos y al Machine Learning (incluso en entornos de Big Data), podemos gestionar y analizar enormes cantidades de información, de una variedad enorme, para tratar de encontrar “la aguja en el pajar”, y es en el conocimiento donde obtenemos las ventajas competitivas respecto al resto. Y las ventajas, tanto ahora como antes, se pagan.

 

“Un hombre lleva su coche al taller. Después de estar un rato mirando, el mecánico finalmente coge su llave inglesa, gira una tuerca y exclama:     

- Ya está. Son 300 €.

El hombre, sorprendido, protesta:

            -¿300 € por girar una simple tuerca?

           -No hombre no- responde el mecánico – por el trabajo y el giro de tuerca te cobro 1€.

 Y después añade:

            -los otros 299 € te los cobro por saber qué tuerca girar”.

 

 

 

 

 

Venimos del post anterior, http://www.lis-solutions.es/blog-logistica/2-cadena-de-suministro/industria-4-0-primera-aproximacion-que-es-y-que-tipo-de-empresas-lo-utilizan.html , donde describimos un poco más a fondo el concepto de Industria 4.0 y sus aplicaciones en las grandes corporaciones.

Con todo esto, donde nos interesa profundizar es en el Big Data.

Necesitamos el Big Data para nuestro negocio.

Nuestro negocio genera datos que tratamos “Como podemos”. Por lo que en lugar de utilizar Big Data, utilizamos la tecnología que prácticamente todas las empresas que tienen una Supply Chain desarrollada y un sistema logístico utilizan: la tecnología “Como podemos” (complementada con tecnologías “Con lo que tenemos”);  por lo que actualmente y siendo totalmente sinceros analizamos datos “Como podemos” y “Con lo que tenemos”.

Pues bien, ¡Esto debe cambiar!

No se trata de volvernos locos creando un departamento de análisis de datos y llevando el concepto Big Data por bandera, simplemente plantearnos, que ya está bien de tantas horas delante del Excel, de tantos informes por los que no ponemos la mano en el fuego, y tantas decisiones que nos llevan horas tomarlas porque no lo “vemos claro”. Échale un vistazo al siguiente post:  http://www.lis-solutions.es/blog-logistica/9-gestion-de-datos/uso-de-los-datos-tomamos-decisiones-o-justificamos-decisiones.html

 Si quieres que tu empresa crezca contigo, adáptala y compleméntala con nuevas tecnologías (sistemas de Business Intelligence para monitorizar la actividad de tu negocio en tiempo real).

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No se trata de dejarlo todo a un lado y empezar de cero, se trata de obtener beneficios mejorando nuestros procesos, resolviendo problemas antes incluso de que sucedan (alarmas), y teniendo una visión de lo que ocurre en nuestro negocio en tiempo real.

Debemos pasar de las tecnologías Como Podemos y empezar a utilizar lo que Industria 4.0, Big Data y Business Intelligence nos proporciona: CLARIDAD y SIMPLIFICACIÓN.

Vamos a darle otro enfoque a este tema que está tan de moda y entrar un poco más en faena.

La definición  “oficial” de este nuevo y revolucionario concepto, se refiere a la cuarta revolución industrial, que consiste en la introducción de las tecnologías digitales en la industria, pero… ¿estas tecnologías son accesibles y útiles para mi negocio?

Repasemos los campos que engloba Industria 4.0:

  • Impresoras 3D: Aunque hayamos visto alguna que otra, no estamos seguros de qué puede aportar una impresora 3D a nuestro negocio si no nos dedicamos a algo muy concreto. Por ejemplo Nike, fabricó mediante impresoras 3D los tacos de las botas de los jugadores de la Super Bowl 2014. Es decir, algo que debamos automatizar para hacer grandes producciones.
  • Robótica colaborativa: Con Industria 4.0 llega la era del “cobot”, el robot que colabora con el hombre para solventar las necesidades de flexibilidad y costes para las pymes. De esta forma se ha desarrollado una nueva familia de autómatas que se definen por su completa interacción con los seres humanos dentro de las cadenas productivas. La planta de producción de BMW en Carolina del Sur (EEUU) utiliza esta tecnología.
  • Internet de las cosas: Se refiere a una red de objetos cotidianos interconectados. Cabe pensar su beneficio en las grandes ciudades donde se reportan todo tipo de datos, del tiempo, humedad, personas que caminan por ciertas zonas, contaminación, etc. En la ciudad de Santander (Cantabria),se han colocado dispositivos de toma de datos por toda la ciudad para reportar todo tipo de datos: aparcamiento en superficie, sistemas de riego inteligente, unformación medioambiental, control lumínico…)
  • Realidad aumentada: Utilizamos este término para definir una visión a través de un dispositivo tecnológico, enriqueciendo la experiencia visual y mejorando la calidad de la comunicación. Se utiliza sobretodo en educación.
  • Sistemas ciberfísicos: Tienen la capacidad de relacionarse con los objetos físicos para monitorizar y/o controlar la información disponible del mundo virtual, siendo posible aprender y evolucionar con ellos.

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*Imagen extraída de la página web de Ministerio de Industria, Energía y Turismo

 

Ya que has llegado hasta aquí, denota que realmente tienes interés en este tema, por lo que la continuación de este post se realiza en el siguiente:  Industria 4.0 La tecnología del siglo XXI: "Como podemos".

¡Ánimo, estas a un paso de entender qué concepto es aplicable a tu negocio!

Hoy en día, no llevar un GPS en alguno de nuestros dispositivos móviles resulta incluso medieval. Sin embargo, hace apenas unos años, los GPS eran solo un gadget para expertos viajeros, profesionales del transporte, etc.

coche gps

Si nos remontamos exactamente a diciembre de 1983, se declaró la fase operativa inicial del sistema GPS, cuyo objetivo era ofrecer a las fuerzas de los EEUU la posibilidad de posicionarse de forma geográfica, de vehículos o armamento con un coste relativamente bajo. No fue hasta 1990 cuando se culminó el uso de este dispositivo en el Honda Acura Legend y quedó oficialmente disponible para la gente de a pie en 1995.

Nuestro particular uso del GPS

Ya hace tiempo que no nos acordamos de nuestras vacaciones de verano desplazándonos por la península (o fuera de ella) cuando preparábamos nuestras maletas, colocábamos haciendo Tetris a la familia y comprábamos dos o tres versiones del mismo mapa para no perdernos y llegar a nuestro destino con la mayor precisión… eso suponíamos pero, ¿qué ocurría realmente?

Cuando nos alejábamos de nuestro “territorio conocido”, nuestro copiloto (solía ser nuestra mujer) abría ese maravilloso mapa de carreteras y tardaba más o menos 4 minutos en localizar nuestra posición actual y lo que es mejor, ¿cuál de todas estas líneas es la que tenemos que coger?¿la roja y amarilla?¿la blanca? ¿la azul?, ¿dónde está el destino?¿¿¿Y ESTE RÍO??? 

Si tenías fijadas unas 3 horas de trayecto, éstas se convertían en 4h 30min entre desviaciones, rotondas mal tomadas, paradas para verificar que vas por la ruta adecuada, etc. (todo decisiones erróneas que por supuesto veíamos a posteriori, cuando ya llevábamos 15 minutos por una carretera que nos llevaba hacia Cáceres en lugar de Almería).

mapa vs business intelligence

Así que de repente apareció el GPS, y los concesionarios lo ofrecían a los cuatro vientos por solamente… una cantidad bastante elevada por aquel entonces, ya que nosotros pensábamos: ”mucha inversión para lo que yo viajo”, ”teniendo mapas y a mi mujer que es una crack haciendo sudokus, no merece la pena”…  ¿y cuántos de vosotros vais a visitar una nave/negocio/local  cerca de vuestra ubicación y utilizáis el GPS?...hasta para volver a casa.

mapa gps nuestro BI

Nuestro GPS del negocio: Business Intelligence

Todo este razonamiento es un símil para focalizarnos en el Business Intelligence que crece y se expande cada día. Existen los Excels con los que trabajan las empresas (mapas) y tenemos a nuestros trabajadores (copilotos) realizando esta tarea, pero por más que pensemos “no lo necesito, porque lo tengo cubierto”, nuestro GPS  (Business Intelligence) necesita ser instalado para tal fin: proporcionarnos las mejores decisiones y no perdernos en el desarrollo de nuestro negocio.

cuadro de mando financiero

Lo que ahora nos cuesta entender y “ver” para nuestro negocio, es eficaz y necesario, como lo era el GPS por aquel entonces porque… ¿Quién sigue utilizando mapas?

Os dejo con este interesante ejemplo sobre el uso de los datos:http://www.lis-solutions.es/blog-logistica/9-gestion-de-datos/uso-de-los-datos-tomamos-decisiones-o-justificamos-decisiones.html

Lunes, 21 Marzo 2016 10:19

LEAN ¿Moda o Necesidad?

Escrito por

El concepto LEAN parece haberse puesto de moda en los últimos años. Oímos hablar de LEAN MANUFACTURING, LEAN MANAGEMENT, LEAN ACCOUNTING, LEAN LOGISTICS, LEAN IT,LEAN STARTUP, pero en realidad no sabemos si esto va con nosotros o únicamente es un sistema de gestión que utilizan las grandes multinacionales.

¿Qué es LEAN?

Ciertamente este concepto se empezó a aplicar en el sector de la automoción a principios del siglo XX, con el objetivo de mejorar la productividad mediante la optimización de procesos, eliminando todo aquello que no aporta valor al producto.

¿Mejorar la productividad es producir más?

No, mejorar la productividad es producir lo que se necesita, al mínimo coste posible y sin errores ni despilfarros.

¿Mejorar la productividad es reducir los salarios de los trabajadores?

No, mejorar la productividad es orientar a todos los trabajadores hacia la mejora continua, aprovechando el conocimiento de cada uno, retroalimentándolo con la experiencia adquirida por todo el equipo.

Para ello hay que empoderar a los trabajadores con el conocimiento de los procesos que gestionan, incrementando su autonomía, para lo cual es necesario dotarlos de Formación e Información.

LEAN

¿El concepto LEAN es aplicable únicamente a los procesos productivos?

Evidentemente NO. Es un modelo de gestión por procesos que puede aplicarse de manera transversal a toda la compañía, independientemente de la actividad que desarrolle, ya sea industrial o de servicios, o de si se trata una gran empresa o una pyme.

Puede aplicarse a cualquier tipo de proceso:

- Productivo
- Logístico
- De Compras
- Administrativo
- Comercial
- Informático

Hasta hace algunos años tan sólo las grandes empresas disponían de Sistemas de Información que les permitían medir sus procesos, pero en la actualidad esas herramientas se han democratizado, siendo asequibles para la mayoría de las compañías.

flujo LEAN   LEAN Intelligence

“Lo que no se mide no se puede mejorar”

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