En el mercado de electrodomésticos, la reducción de costos y la eficiencia operativa son fundamentales. En este contexto, la capacidad analítica es esencial para tomar decisiones rápidas basadas en datos que aseguren la competitividad. Durante el proceso de S&OE, nos enfrentamos al desafío de extraer información sobre la demanda pronosticada a corto y medio plazo utilizando el ERP de la empresa (SAP).
Estos datos de demanda se cruzaron con información clave de planificación de producción, como turnos, cuellos de botella y existencias por familia de productos. Lamentablemente, esta tarea se realizaba manualmente utilizando Excel, lo que resultaba en una vista fragmentada a través de múltiples hojas de cálculo, causando problemas de rendimiento debido al volumen de datos.
Los principales desafíos identificados fueron: el exceso de trabajo manual, la falta de una vista analítica integrada del proceso, el análisis limitado a familias de productos en lugar de a nivel de SKU, y una comprensión deficiente de los cuellos de botella operacionales clave. En consecuencia, fue necesario idear una solución analítica que redujera el trabajo manual mediante la automatización del proceso de recolección de datos.
Además, era crucial crear una vista analítica más completa que incluyera no solo las familias de productos, sino también los SKUs individuales y centralizara el análisis de cuellos de botella, existencias y demanda, mejorando así la modulación operativa.
TI, Operaciones y Cadena de Suministro
Se realizaron actividades para mapear los procesos de innovación y utilizar metodologías y rituales apropiados. Un componente clave fue el uso de un Data Lake House, ya implementado en Nidec-GA, que permitió un acceso más rápido e integrado a la información y su análisis.
La metodología CRISP-DM guió el desarrollo del proyecto, estableciendo un proceso estructurado e interactivo dividido en seis fases: comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación e implementación. Cada fase incluyó actividades específicas como identificar las necesidades del negocio, recolectar y preparar los datos, crear y validar modelos, e implementar soluciones.
Además, se establecieron rituales para el monitoreo y revisión del proyecto, incluyendo reuniones regulares de evaluación y ajuste. Estos rituales permitieron el seguimiento continuo del progreso, la identificación de desafíos y la toma de decisiones estratégicas para asegurar el éxito de la iniciativa.
En resumen, la concepción y ejecución de la idea implicaron mapear los procesos de innovación, adoptar la metodología CRISP-DM para guiar el desarrollo y utilizar el Data Lake House para centralizar e integrar los datos. Los rituales establecidos permitieron el monitoreo continuo del proyecto, garantizando su efectividad y maximizando los resultados alcanzados.
Uno de los principales desafíos de este tipo de proyecto es la falta de experiencia técnica y recursos adecuados para manejar las estructuras de Data Lake y el análisis de datos, ya que requieren conocimientos avanzados en áreas como ciencia de datos, ingeniería y narración de datos. En este sentido, contar con un socio estratégico, en este caso, Dojo Smart Ways, se volvió crucial.
Además de los desafíos inherentes a los proyectos de datos, como comprender los datos, su calidad e integración, uno de los obstáculos encontrados fue la resistencia inicial a los nuevos enfoques por parte de los usuarios del negocio. La falta de alfabetización en datos, es decir, la capacidad de comprender e interpretar datos, puede hacer que los usuarios del negocio se resistan o rechacen la implementación de proyectos de datos. Para superar este desafío, Dojo Smart Ways implementó un programa de Alfabetización en Datos, capacitando a los usuarios del negocio para que pudieran comprender y utilizar los datos de manera eficiente. El objetivo era proporcionarles las habilidades y conocimientos necesarios para interpretar y tomar decisiones basadas en datos, así como demostrar el valor agregado que estos proyectos pueden aportar a sus áreas.
Finalmente, esta iniciativa fue esencial para crear una cultura organizacional que valore y promueva la importancia de los datos como un activo estratégico. Esto implica compartir historias de éxito, resaltar los beneficios logrados a través del análisis de datos y reconocer las contribuciones de los usuarios del negocio en este proceso.
Inicialmente, el proyecto automatizó todo el proceso de consolidación de datos a través de diferentes áreas del ciclo S&OE, enfocándose no solo en las familias de productos, sino también en los SKUs individuales, centralizando el análisis de cuellos de botella, inventarios y demanda, mejorando la modulación operativa. Este proceso automatizado mejoró la eficiencia operativa en un 40%, con capacidades analíticas aumentadas a un nivel de granularidad que permite cruzar los SKUs con los cuellos de botella y el inventario utilizando rutinas inteligentes.
Además, el proyecto permitió una mejor comunicación entre las áreas de Planificación y Producción; mayor visibilidad general de la información de inventarios de compresores, cruzando a nivel de componentes comunes entre diferentes SKUs; balanceo del Pareto de oferta y demanda; expansión del horizonte de planificación; y mejor gestión de las restricciones de flujo. Este nuevo enfoque analítico proporcionó una hoja de ruta para otras iniciativas de IA que podrían implementarse para obtener beneficios estratégicos en eficiencia y efectividad.
Finalmente, además de lograr una notable eficiencia operativa, este proyecto también condujo a una reducción significativa del inventario, gracias a nuestro análisis mejorado del proceso S&OE.
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