Con la estrategia adecuada, el análisis de datos puede proporcionar una valiosa visibilidad de sus operaciones de almacenamiento.
Es imposible visitar los eventos de la industria y los sitios de noticias sin encontrarse con artículos y “expertos” que proclaman que Big Data es la respuesta para todo lo que aflige al mundo. Ha sido aclamado como la solución perfecta para cada desafío e ineficiencia que se encuentra en la cadena de suministro y en el almacén.
El análisis de datos ofrece beneficios tangibles y valor comercial real para las cadenas de suministro, almacenes y centros de distribución. Desafortunadamente, los beneficios y el valor se han visto eclipsados por todo el bombo. Esto ha resultado en mucha confusión, frustración y falsos comienzos, ya que los proyectos piloto no cumplen con las demandas exageradas o requieren más recursos, tiempo y dólares de los que se sugirieron inicialmente.
Gran parte de esto puede atribuirse a las promesas excesivas y a las expectativas poco realistas. Sin embargo, también se debe a la incapacidad de ayudar a los ejecutivos de la cadena de suministro y a los gerentes de almacén a entender cómo comenzar con la analítica de datos; cómo gestionar mejor el proceso para trabajar en pos de objetivos mensurables y obtenibles y entregar valor; y cómo identificar, priorizar y actuar con respecto a los datos que se recopilan.
Hacer una inversión en Big Data es importante. Si bien el costo y la complejidad son preocupaciones válidas, cuando se realizan correcta y deliberadamente, el análisis de datos puede proporcionar una valiosa visibilidad de sus operaciones. Mucha de la tecnología involucrada está probada, es relativamente simple y está disponible hoy en día.
Cuando usted se acerca a Big Data con un enfoque estratégico e informado, puede posicionar sus instalaciones para una futura optimización y proporcionar a su empresa una poderosa herramienta para identificar y resolver problemas que agotan la productividad y dificultan la eficiencia.
Por ejemplo, considere el montacargas. Existe una gran cantidad de datos sobre carretillas elevadoras que se pueden recopilar a través de los sistemas de gestión de flotas de carretillas elevadoras, incluyendo datos sobre el rendimiento de los operadores, el estado y la salud de los equipos y el movimiento de los productos.
Por lo tanto, en un esfuerzo por ayudarlo a ir más allá de la publicidad y adoptar un enfoque deliberado e informado de los grandes datos, he aquí cinco preguntas que debe hacer al comenzar.
1. ¿QUÉ DATOS DESEA RECOPILAR Y RASTREAR?
Un error común que muchas compañías cometen cuando comienzan con el análisis de datos es que carecen de enfoque. Tratan de rastrear y recolectar demasiados datos. Rápidamente se ven abrumados y, en muchos casos, terminan apagando los sensores o alertas y los datos no se analizan ni se utilizan. Cuando se trata de Big Data, siempre me acuerdo de la cita de Desmond Tutu: “Sólo hay una manera de comer un elefante: una mordida a la vez.” La clave para abordar con éxito los grandes datos son las pequeñas mordeduras.
Un enfoque ideal y manejable para los principiantes es centrarse en uno o dos objetivos operativos. Por ejemplo, tal vez esté monitoreando los impactos de los montacargas con el objetivo de reducirlos. Mediante el seguimiento y el análisis de los datos se puede determinar fácilmente la responsabilidad y la frecuencia, e identificar un curso de acción.
2. ¿QUIERES DATOS EN TIEMPO REAL O HISTÓRICOS, O AMBOS?
Cuando usted va a su cajero automático y revisa su saldo bancario, eso es información en tiempo real. Cuando usted ingresa a su cuenta para ver las fechas y cantidades de sus retiros del año pasado, eso es histórico. Para algunas empresas y aplicaciones, puede ser más fácil empezar con datos en tiempo real porque no requiere mucho análisis. Si desea agregar datos históricos, deberá asegurarse de que su proveedor y/o sistema tenga capacidades de procesamiento por lotes y análisis de datos. También tendrá que decidir si los datos serán almacenados en la nube, por su proveedor o en un servidor de la empresa.
Con las carretillas elevadoras, un enfoque de datos en tiempo real sería obtener una alerta cada vez que hay un impacto por encima de un determinado umbral, o un problema de mantenimiento que debe ser abordado. Un enfoque de datos históricos sería el seguimiento de la frecuencia de los impactos para identificar a los operadores que pueden necesitar capacitación adicional, o el seguimiento de ciertos problemas de mantenimiento para determinar el patrón de ocurrencia del mantenimiento predictivo.
3. ¿CÓMO VA A RECIBIR LOS DATOS?
Es importante elegir un sistema y un proveedor de servicios que le permita consolidar los datos y entregarlos a las personas que los necesitan de una manera útil y que apoye la toma de decisiones. También es necesario contar con procesos y algoritmos que ayuden a analizar los datos para que la información procesable pueda compartirse con las personas adecuadas para que puedan abordar los problemas con mayor precisión y eficiencia.
Desde el punto de vista tecnológico, también debe asegurarse de que la infraestructura de la red de sus instalaciones tenga la capacidad y la capacidad de trasladar los datos de los equipos y sensores a su sistema de gestión. ¿Cómo se compartirá entonces con las personas adecuadas? Por ejemplo, las carretillas elevadoras pueden estar equipadas con dispositivos de comunicación que permiten que la información se comunique directamente a los operadores.
Con el tiempo, también querrá compartir datos de un sistema con otros sistemas de almacén, y viceversa, para obtener una visión más completa de sus operaciones.
4. ¿CÓMO VAS A ACTUAR CON LOS DATOS?
Aunque la mayoría de las organizaciones hacen un esfuerzo significativo para planificar la implementación de la analítica de datos, muchas no reflexionan lo suficiente sobre lo que viene después. Es necesario contar con un plan para instituir la rendición de cuentas y la acción. Para lograr el éxito, es necesario contar con los procesos, los recursos, el apoyo (interno y externo) y el compromiso para tomar decisiones y tomar medidas basadas en lo que los datos le dicen. Y necesitas asegurarte de que los datos lleguen a las personas adecuadas.
Veamos de nuevo los impactos de las carretillas elevadoras. Si se envía una alerta de impacto, un gerente puede tomar esa información e investigar la situación y hablar con el operador. Si los datos muestran impactos que ocurren rutinariamente en un área de la instalación, el gerente de la instalación puede ser traído para considerar cualquier cambio en el diseño de la instalación. Si ciertos operadores continúan teniendo un alto número de impactos, los gerentes pueden considerar incentivos y capacitación adicional para asegurar un comportamiento correcto.
5. ¿CÓMO VA A MEDIR EL PROGRESO Y EL ÉXITO?
Esto se remonta a los datos que usted está rastreando y a las metas que se ha propuesto alcanzar. Demostrar el valor de su análisis de datos a través de los logros, como la reducción de los impactos, el aumento de la eficiencia o el aumento de la productividad, crea un compromiso interno y puede proporcionar la confianza y los recursos adicionales para abordar desafíos más complejos. Una vez que haya progresado en sus metas iniciales, puede fijar nuevas metas y puntos de datos.
La tecnología está disponible hoy en día para recopilar y realizar un seguimiento de los datos que pueden proporcionar información sobre sus operaciones. Sin embargo, para sacar el máximo provecho de su análisis de datos, necesita ver más allá de la publicidad y recordar que no se trata de la cantidad de datos que puede recopilar, sino más bien del tipo de datos y de lo que hace con ellos.
Si bien puede haber desafíos para implementar eficazmente el análisis de datos, trabajar con el socio adecuado, hacer las preguntas adecuadas y desarrollar el enfoque adecuado le ayudará a realizar cambios significativos en sus operaciones y a obtener un rendimiento de su inversión a corto y largo plazo.
Fuente: HLNews