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

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”

Hoy queremos compartir con vosotros un caso de éxito que realizamos para un Operador Logístico líder en el sector farmacéutico.

Para meternos en harina las características principales eran las siguientes:

- Certificado bajo normatica GDP/GMP

- 20.000m2 y 4 plantas (Altura 30 m)

- Inversión de 33 millones de Francos Suizos

- Suministro desde fábrica o almacén de proveedores

- +6.000 clientes finales

- Almacén automático : 6.000 pallets y 66.000 cajas

- Cadencia de entrada 100 pallets /día

- Cadencia de salida 2.500 líneas de pedido /día

- Traspasos internos 1.000 líneas de pedido /día

En este proyecto desarrollado por LIS-Solutions, uno de los principales objetivos era analizar la cadena de frío: Existían vacunas antibióticas en rango de -20ºC +8ºC y todo lo que saliera de ese rango mermaba la calidad del medicamento o vacuna, además, se disponían cubetas que garantizaban el rango de temperatura durante 24h.

Problemática:  “Se desconoce la fiabilidad de la cadena de frío”.

Se necesita conocer el origen de las roturas y el posible impacto que genera en los clientes, con el fin de poder reclamar el producto en el menor tiempo posible, es decir, garantizar la trazabilidad.

fotoFrigorífico

Solución con Minería de datos:

Dada la complejidad del análisis y la cantidad de variables que intervienen (+100) en la problemática, se decide realizar un estudio con técnicas de minería de datos para reducir las variables que intervienen.

Se define pérdida de cadena de frío como todo aquel movimiento que saliendo del almacén de frío supera las 24 horas antes de la expedición.

Podemos ver cómo gracias a técnicas de minería de datos sencillas, podemos reducir el problema, centrándonos en variables como la prioridad, el día de la semana, o el operario.

knime1       

          knime2

Proceso Data Mining.

Se desarrolló un sistema de nodos que permitió automatizar la unión y limpieza de más 180 excels.

Gracias a diferentes algoritmos de minería de datos se detectan las variables que intervienen en el problema de la rotura de la cadena de frio, y mediante “machine learning”, se creó un proceso de inteligencia que aprendiendo del histórico, al recibir nuevos datos, identifica posibles puntos de rotura.

business intelligence farma

 

¡Una mala gestión de las prioridades de los pedidos y una alta burocracia desarrollada fuera del almacén de frío eran factores determinantes para el fallo en la cadena de frío!

 

 “Gracias a la suma de algoritmos de minería de datos y herramientas de visualización (Business Intelligence) conseguimos mantener un proceso crítico controlado. Evitando errores que podrían ser fatales para nuestra empresa.” 

¿Utilizamos los datos para tomar decisiones o para justificar decisiones?

Esta pregunta la realizo cada día a distintos interlocutores expertos en la Cadena de Suministro, la respuesta por desgracia en un gran porcentaje -> justificamos decisiones!

Normalmente tenemos informes a mes vencido, en el mejor de los casos a semana vencida. Esto no nos permite ser proactivos en nuestras decisiones.

Es necesario un cambio. Pasar de justificar decisiones basadas en datos, a tomar decisiones basadas en datos.

¿Cómo doy este salto?

Tomar decisiones es tener visibilidad en tiempo real de nuestra Cadena de Suministro, de nuestros indicadores principales. Y para ello necesitamos tecnologías Business Intelligence.

Muchas veces nos preguntamos. ¿Qué es Business Intelligence? ¿Para qué se utiliza en Logística?

Evitando tecnicismos es una tecnología que nos permite visualizar en tiempo real nuestros procesos logístico nuestros indicadores de desempeño o KPI´s e interaccionar con ellos.

En otras áreas de negocio esto ya se hace, como por ejemplo en el área de marketing, visualizando la interacción de los usuarios con nuestra página web y redes sociales. Google Analytics.

  • Usuarios en línea
  • Páginas visitadas
  • Porcentaje de rebote

 Google-Analytics-Dashboard

¿Por qué no hacerlo para monitorizar nuestro almacén?

  • Líneas caídas/realizadas hora
  • Nº de pedidos realizados
  • Gestión de incidencias
  • Productividad de operarios (Pickings/hora) (Pedidos/hora)
  • ...

Aquí puedes ver los procesos que puedes llegar a controlar en tiempo real.

  • Aprovisionamiento.
  • Transportes
  • Operaciones (recepciones, ubicaciones, picking, packing…)
  • Ventas
  • Stock

 business intelligence logistica

 

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Industria 4.0 , Big Data, Business Intelligence, BPM, TPM...

Parece que tengamos que estar poniendo etiquetas constantemente a las cosas para poder entenderlas.
En parte puede ser que sea a así, pero hay veces que las cosas son más sencillas...
Y es el caso del Big Data.

Big = Grande!
Data = Datos!

Pues eso! Que tenemos muchos datos.

Esto implica dificultad de análisis, y lo que es más grave! Utilizamos los datos para justificar decisiones, en vez de utilizar los datos para tomar decisiones!
Bien y qué hace el Big Data?
Pues lo mismo que hemos estado haciendo hasta ahora, pero... mucho mejor.

Antes   Ahora 
 Analizábamos Mb. No nos era posible bajar a nivel de pedidos y comparar varios anios con diferentes variables. Máximo 4 variables y 1 o 2 gráficos sin correlacionar por pestania.

Gb-Tb, varios anios, hasta 7 variables por cada gráfico y hasta 5 graficos por pestania.

+ 35 variable cambiando y dando información legible. 
 Veíamos las tablas separadas… como mucho utilizábamos un buscarv en Excel o los más listos se iban con Access a montar sus querys  Vemos todas las tablas, de varios anios, en tiempo real y una rapidez de análisis hasta 100 veces mayor… (Se acabó el circulito del Excel o el tan temido

 Veíamos un gráfico sin relacionar con los demás, con muy pocas dimensiones a analizar y si queríamos ver la relación entre unos resultados y otros debíamos recordarlos al pasar de pestaña en pestania 

 

Excel-dejo-de-funcionar

Podemos ver muchos gráficos a la vez y ver cómo cambian todos ellos al interactuar en alguno de ellos. Este proceso nos lleva a ir acotando lo que queremos encontrar a través de filtros múltiples (Imagen de QV)

 

modelo-datos-qlikview

Velocidades de procesamiento muy lentas y problemas de estabilidad al realizar operaciones complejas

grafico-excel

Velocidades de procesamiento en memoria RAM, con cientos de millones de cálculos de manera inmediata.

 

dashboard-qlikview-logistica

Sistemas de simulación (Solver y What if) limitados y poco intuitivos Simulaciones avanzadas intuitivas y bajos los mismos conceptos que en Excel.

Veíamos los procesos desvinculados y para llegar a ver la implicación de las compras con las ventas siempre teníamos que crear queries complejos e involucrar a informática 

 

 

 

 

procesos-separados

Procesos relacionados! Toda la información está en el motor de Big Data de las herramientas y correlacionada, por lo que ver el impacto de una mala política de compras en las ventas o devoluciones es posible sin la necesidad de programar. 

 

procesos-logisticos-alineados

En otras palabras, a través del Big Data, veremos más, mejor y más rápido… y como bien es sabido…

“En el país de los ciegos el tuerto es el rey”

Déjanos presentarte tu cadena de suministro como nunca antes la habías visto.

 

 

Big Data para el sector farmacéutico.

Cada vez son más las companias que están recurriendo a sus datos desde una óptica nueva para mejorar sus procesos.

Big Data para la Cadena de Suministro

Desde que en el 2014 LIS-Solutions lanzara al mercado su software de Big Data para la Cadena de Suministro han sido varias las empresas del sector farmacéutico y médico que han desarrollado proyectos de visibibilidad de la cadena de suministros basada en esta tecnología.

Esta vez ha sido la multinacional francesa líder en el sector fitosanitario quien, basándose en la enorme cantidad de datos de los que dispone, ha desarrollado un proyecto para hacer visible lo invisible y comprobar, cómo el diseñoo de su nuevo almacén cumplía con todos los requisitos deseados y alcanzaba el ROI esperado, incluso antes de ser construido.

 arkopharma logo

El concepto de Big Data no es nada nuevo, pero si lo es la manera que tenemos de explotarlo.

LIS-Solutions desarrolla modelos de datos, unificando todas las fuentes de información durante varios años (ERP, SGA, Excel, Access, CRM, Web, arhcivos de texto…) para crear un Megaexcel al que se le pueden realizer las preguntas que queramos.

En palabras de su Director de Proyectos Logísticos Asier Barredo, "Es como si dispusieramos de un trabajador que lo conoce todo sobre nuestro proceso logístico, 24h disponible para responder a nuestras preguntas”


El objetivo del Big Data

El objetivo del Big Data es, poner en manos de los tomadores de decision, toda la información necesaria e interpretable para que quién mejor conoce el negocio sea quien tome las decisiones.

La información siempre ha sido poder y ahora las empresas disponen de mas información que nunca.

Está en nuestras manos el “rescatar” toda esta información y ponerla a nuestro servicio para poder tomar mejores decisiones, en menor tiempo y con mayor seguridad.

nube-big-data-logística

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Hablemos sobre la previsión de la demanda.

Todos lo queremos, pero ¿lo necesitamos?

En cada puesto de trabajo que conlleva tomar decisiones, se deberían tomar unos minutos para pensar. ¿Realmente necesito esto?, es decir, bastante ardua es la tarea de controlar cada minuto cómo se comporta mi Cadena de Suministro pero además, ¿tengo que controlar lo que se espera de esta empresa el año/mes/semana siguiente?


Y la respuesta que todos tenemos en mente es, sin duda alguna, SÍ- y no os equivocáis- no trabajamos tan duro a diario sin tener próximas expectativas de crecimiento.

Una de las noticias destacadas esta semana ha sido la siguiente:

"Ford Transit aumentó las ventas un 254% en 2015 hasta alcanzar las 233.000 unidades."(http://www.transcamion.es/)

Ford


Lo que nos llama la atención de este titular, no es el éxito en este caso de la empresa Ford, ni cómo “se las ha tenido que arreglar” para cumplir este objetivo, si no la siguiente reseña: “Además, con ventas de 27.300 unidades, el Ford Ranger se consolidó como el pickup número uno en Europa durante el año pasado.”

Esto es el objetivo, no sólo incrementar las ventas, si no ser el número uno.

Encontrarnos en esta posición en un mercado que es tan variable y competitivo, genera en nuestros clientes mucha confianza, por lo que esto nos abrirá nuevos proyectos, y nuevos clientes, además de la estabilidad que ser el número uno nos garantiza. Esta estabilidad se debe mantener, porque suele ser bastante obvio que más difícil aun que conseguir la cima, es mantenerse en ella.


Es por esto, que retomando los análisis de previsión de la demanda, debemos añadir a nuestro día a día una ventana que nos muestre que vamos por el buen camino para lo estimado, es decir, un paso más allá.

Trabajamos correctamente pero no alcanzamos el top.


Mis procesos funcionan correctamente (al margen de que se puedan optimizar o no, a día de hoy, se ejecutan como lo esperado), y tenemos un crecimiento de las ventas para el año del 25%. Entonces ¿En la venta de qué productos se sostiene este crecimiento? ¿En qué plazo debe salir? ¿Soporta este crecimiento mi cadena de suministro o debo ir amoldándola para que esté preparada para dar salida a estos productos? LO NECESITAMOS. Necesitamos esa ventana que nos confirme que nuestras acciones diarias llevan a conseguir el objetivo de principios del año que viene.


Ahora bien, es necesario “cambiar el chip”. Tenemos una curva de crecimiento que estamos consiguiendo con nuestro esfuerzo y el de nuestro equipo y las cosas marchan bien pero… para ser el número uno, debemos tener la oportunidad de compararnos con el resto. Tenemos dos opciones, compararnos con nosotros mismos (algo que ya hemos realizado con el análisis de datos) o compararnos con el resto de empresas de nuestro sector.
Benchmarking nacional.


España es un país en el que el intercambio de información sobre el estado de nuestra empresa (ya sea bueno, o no tan bueno), nos produce ciertos miedos. Es lógico, no sabemos con qué intención actúa el resto, pero escogiendo bien los parámetros de comparación (para todos los mismos), haríamos que esa competitividad entre empresas fuera realmente sana y decisiva para convertirnos en el número uno.
Por lo que para terminar, vengo a traeros para añadir a vuestra rutina diaria dos pociones mágicas para ser el número uno: previsión de la demanda + benchmarking.

prediccion de la demanda

 

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 Buenos días,
os adjuntamos el programa de la Smart City del día 17 de Noviembre. Este año hemos sido invitados a este gran evento y estaremos dando las ponencias que se especifican a continuación, donde la jornada se muestra de lo más interesante.
 
 

   smart city expo  join the urban innovation                   fira barcelona

 

fundacion icil                  bcn rail smart mobility                   logo lis solutions

 Speakers' Corner Program 2015

17 de Noviembre de 2015

Gran Via, Pabellón 2, Espacio Smart City Plaza, Sala Speaker's Corner

10:30h.  “Como mejorar la eficiencia de las entregas de e-commerce a través de la tecnología”

              “Modelos disruptivos en la logística de última milla”

                   SPEAKERS:

                   Joan Rovira González          CEO – DELIVEREA

                                                                       Barcelona - Spain

                   Pau Castillo Díaz                    CEO – SHARGO

                                                                       Barcelona – Spain

                   Francesc Pi Pagès                SUPPLY CHAIN PROJECT MANAGER - PRIVALIA

                                                                       Barcelona – Spain

 

12:00h.      “Del BIG DATA al SMART DATA”

                   SPEAKER:

                   Rafael González  Esquinas  LEAN MANAGER – LIS SOLUTIONS

                                                                          Barcelona - Spain

12:30h.      CASOS PRÁCTICOS:

                   “BIG DATA en la logística urbana”

                   “SMART DATA para la optimización de recursos en las ciudades”

                   SPEAKER:

                   Asier Barredo Barbero         CEO – LIS SOLUTIONS

                                                                          Ulm – Germany

13:30h.      CIERRE DE JORNADA

*No olvide obtener su acreditación a través de la página web:http://www.bcnrail.com/

BIG DATA, ese concepto del que todos hablamos pero que en realidad no estamos seguros de cómo podemos exprimirlo para sacarle el máximo provecho en nuestra actividad diaria. 

Del Big Data al SmartData

Cuando hablamos de Big Data, normalmente nos referimos a la gestión inteligente de enormes cantidades de datos; millones o miles de millones de registros, provenientes de múltiples fuentes, que tratados de manera inteligente pueden ayudarnos a tomar decisiones para la mejora de nuestros procesos, ya sean operativos, comerciales o administrativos.

Pero, ¿esto va con nosotros?, ¿De dónde saco los datos?, ¿cómo los gestiono?, ¿Qué puedo obtener con el tratamiento de toda esa información?

Estas son algunas de las cuestiones que nos planteamos cada vez que oímos hablar de Big Data y es normal, porque si queremos una varita mágica que nos diga qué tenemos que hacer en nuestro negocio para mejorarlo, después de darle todos los datos que encontremos en las diversas fuentes: Internet, MRP, SGA, MRP, TMS, EXCEL, ACCESS y cualquier otra fuente interna o externa a nuestra actividad, siento decir que esa varita mágica todavía no se ha inventado.

Si bien es cierto que la tecnología actual nos permite tratar con agilidad toda esta información y a eso le llamamos BIG DATA, también es cierto que estas herramientas nunca podrán sustituir el conocimiento que tenemos nosotros mismos sobre la actividad que desarrollamos; aunque gestionadas de manera inteligente podemos orientarlas a nuestro objetivo y a eso le llamaremos SMART DATA.

SMART DATA

Por tanto, el concepto Smart Data ya no es un concepto tan amplio ni ambiguo como el de Big Data, sino que mediante la organización de un proyecto ordenado, en el que previamente hayamos definido lo que queremos obtener, por nuestro conocimiento de la actividad, podemos ayudarnos de las herramientas de Big Data o Business Intelligence para gestionar las bases de datos que consideremos que nos pueden ser de utilidad en el estudio. Lógicamente, estas bases de datos podrán ser internas o externas, de múltiples formatos o precedencias y con enormes cantidades de registros o simplemente con los datos de nuestro negocio.

En resumen:

Lo verdaderamente importante es que sepamos qué información necesitamos y dónde están las fuentes para obtenerla. A partir de ahí se trata de diseñar un proyecto con estas herramientas, que nos permita combinar y tratar las distintas fuentes de información para obtener un resultado rápido y sobretodo fiable.

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