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Cálculo del OEE en Industria 4.0 sobre líneas semiautomatizadas

Cálculo del OEE en Industria 4.0 sobre líneas semiautomatizadas

Cálculo del OEE en Industria 4.0 sobre líneas semiautomatizadas

La automatización de la producción está cada vez más extendida. Sin embargo, la mayoría de los procesos de fabricación son híbridos, es necesario mantener ciertas tareas manuales, bien por su complejidad para su automatización o bien porque se trata de tareas que requieren un alto grado de calidad. La fabricación de elementos compuestos, la fabricación aditiva, el control numérico computerizado, el ensamblaje de piezas, etc. son todos procesos de producción que se adaptan perfectamente a la automatización. Sin embargo, en todos ellos hay fases de la producción que requieren trabajo manual.

Una aproximación a la Industria 4.0

Se pueden encontrar diversas definiciones y características sobre el concepto de Industria 4.0, y no menos discusiones sobre el momento de su aparición o su autoría.

En nuestra humilde opinión, la cuarta revolución industrial se encuentra en poner en marcha mecanismos basados en tecnologías digitales capaces de aportar mayor capacidad de decisión y soberanía a los diferentes agentes, tanto máquinas como humanos, que intervienen en un proceso industrial. En este sentido, se consideran clave la adquisición y gobernanza de los datos; el análisis, minería y big data; la inteligencia artificial y el acceso a la información en tiempo real.

En los últimos años, modelos de fabricación como la producción masiva siguiendo JIT (just-in-time), o la personalización de productos de mecanizado por CNC, utilizan las ventajas que proporciona una fábrica inteligente para ganar en efectividad.

Producción y eficiencia en manufactura

La industria manufacturera se enfrenta al problema de implementar líneas de producción ultra dinámicas, necesarias para responder a la personalización total de sus productos y a la fabricación bajo demanda, características cada vez más solicitadas por los clientes. Unido a que cada vez más los proveedores se adhieren a este tipo de patrones, resulta un auténtico reto planificar las operaciones y la logística, reto imposible de abordar sin implementar, al menos, las características mencionadas sobre Industria 4.0.

En este contexto, cabe destacar el concepto del OEE. La Eficiencia Global de los Equipos (OEE) es un indicador ampliamente utilizado en la industria para medir la eficiencia con la que los recursos son usados para la producción. No obstante, tradicionalmente se aplica sólo para puestos de trabajo automatizados. Enfrentarse a los retos de convertir un proceso de fabricación en una Fábrica 4.0 requiere implementar formas de medir el OEE de manera eficaz, dinámica y global, independientemente de si el proceso es automático o no.

Líneas semiautomatizadas y efectividad

En industria manufacturera es habitual que las líneas de producción estén semiautomatizadas, muchas de las tareas son llevadas a cabo por máquinas pero es habitual encontrar puestos de trabajo manual. Las razones pueden ser variadas pero, fundamentalmente se debe a que se trata de tareas que son difícilmente automatizables o que el resultado de las mismas ha de ser de una elevada calidad.

Es habitual que el trabajo manual se controle a través de órdenes de trabajo, y que el resultado se informe a través de partes de trabajo, en la mayoría de los casos a través de papel.

Sistemas informáticos con características MES son habituales, aunque en raras ocasiones consiguen combinar la información de los puestos de trabajos de tipo máquina con los manuales, o bien no logran establecer un mecanismo eficaz para clasificar correctamente la naturaleza de todas las desviaciones de tiempo que se producen en un proceso de fabricación.

En muchas ocasiones la efectividad global de los equipos se calcula exclusivamente para los puestos de trabajo de tipo máquina, seguramente porque estas máquinas ya vienen dotadas del software que lo calcula. En líneas de producción con puestos de trabajo manuales y automáticos, el cálculo de la efectividad global de los equipos ha de ser un compendio de cálculos y se ha de considerar la naturaleza de la relación entre los diferentes puestos de trabajo.

Cálculo del OEE en líneas de producción semiautomatizadas

Cálculo automático del indicador OEE

La efectividad global de los equipos, OEE por sus siglas en inglés, es un indicador usado para el control de la producción y que ayuda a calcular, en base a una capacidad de producción instalada, el grado en el que los recursos son utilizados para producir correctamente, y cómo los diferentes tipos de paradas e incidencias que se sufren, afectan a la disponibilidad y el rendimiento del equipo en su conjunto.

El cálculo automático y en tiempo real de la efectividad de los equipos es una herramienta muy potente a la hora de detectar problemas sobre la disponibilidad, el rendimiento o la calidad producida. La mejora de la efectividad en estas dimensiones es esencial en el camino hacia una Fábrica 4.0.

El OEE calcula la efectividad en base a la clasificación de los tiempos en los que el equipo no está produciendo o está retrabajando. En base a la clasificación de estos tiempos, el OEE se compone de tres subíndices diferentes:

  1. Disponibilidad. Se trata de la razón entre el tiempo real disponible para producir y el tiempo total planificado. De manera general, el tiempo no disponible para producir es debido a paradas inesperadas tales como averías, falta de material, etc.
  2. Rendimiento. Se trata de la razón entre el tiempo teórico necesario para llevar a cabo el trabajo frente al tiempo real que se ha necesitado para hacerlo. En un mismo periodo de tiempo, es la razón entre el tiempo según estándar de las piezas construidas y el tiempo disponible. En este caso las diferencias de tiempo vienen dadas por microparadas, baja velocidad en las tareas manuales, etc.
  3. Calidad. Se trata de la razón entre el tiempo necesario para llevar a cabo un trabajo correcto frente al tiempo real total dedicado. En este caso la diferencias de tiempo vienen dadas por el tiempo dedicado a retrabajar las piezas incorrectas.
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La protección de datos en entornos de desarrollo y preproducción

La protección de datos en entornos de desarrollo y preproducción

La protección de datos en entornos de desarrollo y preproducción

Como ya hemos hablado en otros artículos, la protección de datos en cualquier empresa debe ser uno de los objetivos principales a cumplir, ya que dentro de estas, disponemos de numerosos datos personales no solo de clientes, sino también de trabajadores, usuarios, candidatos, etc.

En empresas del sector tecnológico el manejo de datos está a la orden del día, y es precisamente por ello por lo que deben tenerse en cuenta algunas recomendaciones al respecto, asociadas en este caso a los entornos de desarrollo y preproducción.

La elección del entorno y sus principios de seguridad

La elección del entorno en el que trabajamos debe estar basado principalmente en los estándares de seguridad digital, limitando la exposición de datos reales personales. Existen entornos en los que las medidas de seguridad se distienden o quedan obsoletas, por lo que esos datos quedan expuestos y sin protección alguna.

Para prevenir esta exposición de los datos con los que tratamos, la AEPD recomienda de manera clara y concisa trabajar en el entorno de desarrollo, realizar las pruebas en el entorno de preproducción, y finalmente desplegar aplicaciones y servicios en el entorno de producción.

Debe evitarse de manera tajante el muestreo de datos en entornos de prueba, ya que su utilización en esta fase puede hacer que personas no autorizadas dispongan de datos personales. Ahora bien, puede darse el caso de que sea estrictamente necesario la utilización de datos personales en entornos de preproducción, a este respecto, la AEPD nos aconseja documentarlo todo mediante un análisis de necesidad y proporcionalidad, y aplicar las medidas técnicas y organizativas que sean necesarias conforme al artículo 32 del RGPD y de acuerdo con el riesgo del tratamiento.

Anonimización, minimización y datos sintéticos

Tratar los datos de las personas bajo la anonimización y/o el principio de minimización previo a una prueba, es otra de las recomendaciones que nos lanza la AEPD, intentando evitar con esto el problema del robo de información o la brecha y fuga de la misma. La anonimización nos ayudará a la inexistencia de probabilidad objetiva para identificar a la persona física en el conjunto de datos, y de esta manera, de haber una fuga o brecha de estos datos, no existiría la posibilidad de relacionar o asociar la información sensible con la persona a la que le pertenecen.

En cuanto al principio de minimización, aplicaremos medidas técnicas y organizativas para solo tratar los datos que únicamente sean precisos para este fin. Entre las medidas a aplicar, podemos reducir el tratamiento, su extensión, o limitar su plazo de conservación y su accesibilidad.

Protección de datos en entornos de desarrollo y preproducción

La utilización de datos sintéticos es otra de las recomendaciones que nos aporta la AEPD, y así, evitar con ello el tratamiento y la utilización de datos personales en las pruebas de desarrollo. Los datos sintéticos son datos generados de forma artificial, y nos ayudarán a generar un nuevo conjunto de datos que conserva las mismas características de información del conjunto de datos origen, pero que no permite recomponer los datos originales a partir de los creados artificialmente.

Fase de eliminación

La última recomendación, y no menos importante, va en consonancia con el derecho de supresión en cuanto a la exigencia de eliminación de cualquier dato personal. Debemos de asegurarnos de que los datos personales con los que hemos tratado sean totalmente eliminados, añadiendo para ello la fase de eliminación de datos a nuestro procedimiento y documentarla.

El riesgo en la utilización de datos personales en los entornos productivos existe, y es por esto, por lo que debemos aplicar todas las medidas posibles en todos los entornos de nuestro trabajo.

La protección de las personas físicas en relación con el tratamiento de datos personales es un derecho fundamental reconocido en los artículos 18.4 de la Constitución española, 8.1 de la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea y 16.1 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europa, y la no protección de estos, puede vulnerar diferentes principios y acarrear infracciones penadas con sanciones.

Conectores Power BI para analítica de datos ¿Necesitas uno para tus sistemas?

Power BI y conectores personalizados con puertas de enlace

Power BI y conectores personalizados con puertas de enlace

Power BI y conectores personalizados con puertas de enlace

En este mismo blog, tiempo atrás, ya hablamos de los conectores personalizados de Power BI y su utilidad a la hora de extraer datos de sistemas a medida propios o de terceros. Si bien Power BI proporciona una cantidad enorme de conectores de forma nativa, no siempre son suficientes y/o no en todas las ocasiones se ajusta a nuestras necesidades específicas.

Es una situación empresarial típica disponer de un ERP para la gestión y administración interna y necesitar extraer sus datos para la elaboración de cuadros de mando, informes y analíticas avanzadas. Con un conector nativo o a medida, puede ser suficiente. Pero, ¿qué hacer si la situación es algo más «compleja»? La respuesta puede estar en las puertas de enlace.

Pero antes… ¿por qué puedo necesitarlas?

Imaginemos un escenario tan simple (y común) como el siguiente:

  1. Como director de operaciones, necesito generar y mantener un cuadro de mando que consolide datos de distintas fuentes.
  2. Esas fuentes son remotas (por ejemplo nuestro ERP corporativo), pero también locales, almacenadas en mi propio PC (tales como hojas Excels y ficheros de distinta naturaleza).
  3. Quiero actualizar de forma automática y periódica el cuadro de mando de modo que se mantenga al día con los últimos datos.
  4. Por último, necesito utilizar la plataforma Power BI Cloud para compartir el informe con los agentes interesados.

Tal y como puede apreciarse, este escenario plantea varios problemas que requieren una estrategia. Porque efectivamente la misma concepción de un cuadro de mando debe suponer un proyecto en sí mismo, por pequeño que pueda parecer. Y la resolución de dicha estrategia requiere asimismo, y por supuesto, herramientas tecnológicas de distinta índole.

Más concretamente, es evidente que necesitaremos soluciones a tres retos concretos: la conexión al ERP para la extracción de sus datos; la conexión a nuestras hojas Excel; y, por último, la compartición del informe. Este último escollo puede resultar a priori trivial, pero quizás sea el más «especial»…

Conectores personalizados, datos remotos y datos locales

Una de las enormes ventajas del uso de Power BI para la construcción de analítica empresarial, es su capacidad para conectar e integrar de forma nativa y centralizada datos provenientes de fuentes muy diversas y de muy distinta naturaleza. Para ello, pone a disposición del usuario una cantidad importante de conectores nativos. Es el caso de la conexión a hojas Excel locales para la extracción y el tratamiento de los datos que contiene. En pocos clics, dispondremos de ellos para empezar a trabajarlos en nuestro cuadro de mando. Un problema resuelto.

¿Qué ocurre con la conexión a datos remotos? Si nuestro ERP, como por fortuna suele ser frecuente en estos tiempos, dispone de un API REST funcional, la solución es casi tan directa como en el caso anterior: Power BI aporta los mecanismos necesarios para consumir dichas APIs. Ok, pero… ¿y si no dispone de ella, o su consumo no es tan obvio? Como para todo hay solución, Power BI dispone la posibilidad de desarrollar conectores personalizados que permiten al programador conectar casi de forma ilimitada con fuentes de datos remotas. Otro problema salvado.

Funcionamiento de la puerta de enlace. Diagrama tomado de docs.microsoft.com

Llega la publicación y…

Llegados a este punto, hemos extraído datos de nuestro ERP a través de un conector personalizado (o a través de un conector nativo vía API REST), hemos extraído datos de nuestras hojas Excel, y hemos diseñado y construido un maravilloso cuadro de mando profesional con todo ello. Es la hora de compartirlo On Cloud con nuestros compañeros y triunfar…

Como no podía ser de otra forma, Power BI permite llevar a cabo la publicación de un informe en poco más de tres clics. Pero una vez publicado, ¿qué puede ocurrir al consultarlo en la plataforma Power BI Cloud y tratar de actualizar los datos? Que, efectivamente, no es posible hacerlo. ¿Por qué? La razón no es de extrañar, y puede deberse a uno o varios motivos:

  1. Si hemos utilizado un conector personalizado para la conexión a nuestro ERP, ten en cuenta que dicho conector está instalado en el PC. ¿Cómo entonces puede Power BI Cloud ejecutarlo? No tiene acceso a él, para él es un agente desconocido…
  2. Además, para la construcción de nuestro cuadro de mando, hemos utilizado información de hojas Excel que también se encuentran en nuestro PC. ¿Cómo iba entonces Power BI Cloud a acceder a ellas para actualizar el cuadro de mando? No sabe dónde están…

La primera respuesta a este problema podría ser desplazar todos nuestros datos a un lugar online accesible desde fuera de nuestro PC, o tratar de cambiar incluso la forma de compartir nuestro informe (¿en PDF? ¿a través del fichero Power BI?). Pero, ¿por qué renunciar a la potencia de Power BI por un simple escollo? Hay una última esperanza: las puertas de enlace.

Puerta de enlace, la solución a medida

Tal y como se puede apreciar en el diagrama anterior, la puerta de enlace es un mecanismo aportado por Power BI que permite a su Cloud acceder a nuestros recursos (por supuesto de forma segura) a través de un «pasadizo» a medida. Dicho de otra forma, permite a Power BI conectar con todas las fuentes de datos que utilizamos de forma local para actualizar y reconstruir en la nube nuestros informes y cuadros de mando y, finalmente, poder compartirlos.

La puerta de enlace es una aplicación de escritorio descargable desde el sitio oficial de Power BI. Tras ser instalada y configurada, se encarga de detectar los conectores personalizados instalados en nuestro PC y, a través de nuestra cuenta de usuario Power BI, comunicar con el espacio Cloud de la plataforma. Una vez publicado nuestro informe o cuadro de mando, el propio Cloud detectará las puertas de enlace disponibles. Bastará con seleccionarla y asociarla a nuestro reporte para que Power BI puede finalmente operar con todos nuestros datos y actualizarlos de forma periódica, automática e ilimitada.

Tal y como hemos podido comprobar, la problemática y complejidad de la analítica empresarial no siempre se ciñe a lo puramente «científico». Para implementar soluciones profesionales y avanzadas en el ámbito de los datos, sea al nivel que sea (desde el uso de hojas Excel hasta la extracción de datos de sistemas remotos), es necesario plantear una estrategia, diseñar las soluciones a los retos derivados de esta, y buscar una combinación de herramientas tecnológicas que nos presten el soporte adecuado.

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Gemelos digitales o una canción del verano interminable

Gemelos digitales o una canción del verano interminable

Gemelos digitales o una canción del verano interminable

¿Y si resultase que «Gemelo Digital» es sólo una nueva forma de referirse a la digitalización de toda la vida? ¿Y si se afirmase que la construcción de un «Gemelo Digital» no es nada en sí mismo? ¿Estamos ante una nueva vuelta de tuerca en la tristemente ya vieja moda basada en reciclar términos antiguos para «rehacerlos» atractivos (y más comerciales)? Ni sí ni no.

Digitalización o la casa por el tejado

Llevemos a cabo un rápido análisis cronológico sobre lo que ha ocurrido en materia de digitalización en los últimos años.

Digitalización es sencillamente una técnica basada en utilizar software y hardware con el (¿único?) objetivo de mejorar los procedimientos de una organización, ya sea a nivel administrativo y/o a nivel productivo.

Con esta idea cristalina, las empresas comenzaron a afrontar procesos de transformación digital basados en el desarrollo y la implantación de sistemas de administración y gestión. Y de la mano de este primer gran advenimiento digital llegó el siguiente gran descubrimiento: por entonces ni lo sabíamos ni nos importaba, pero estábamos digitalizando el dato. Estaba a nuestra disposición y era hora de explotarlo.

Y las empresas dan un siguiente paso: analítica empresarial y automatización de reportes (sí, básicamente es eso). Hemos mejorado organizativamente, tenemos información digital compartida y somos capaces de usarla para. ¿Nos detenemos aquí? Por supuesto que no, llega la nueva era: Big Data, Machine Learning, IA… ¿Gemelo Digital? ¿Qué es? ¿Qué significa? Acompáñanos en esta pequeña pero apasionante historia.

El dato: Ah s**t, here we go again

Lo del dato no es algo nuevo. Está en un correo, en una libreta, en un bloc de notas… El dato ha estado, está y estará siempre ahí. Por resumir la idea de forma contundente, el dato no ha sido inventado por la digitalización. ¿Acaso los responsable y directores de finanzas (por poner un ejemplo), en los años 60s, no utilizaban datos para construir informes de situación, con sus gráficas y todo? Pues claro que sí.

Una vez aclarado esto, ¿qué ha hecho entonces la digitalización por el dato? Primero, efectivamente, propiciar su digitalización, que no es otra cosa que almacenarlo en un cajoncito mucho más manejable, explotable y transversal. Ya no hay que acudir a mil fuentes distintas para obtener un paquete de datos. Ahora están en un «único sitio».

En segundo lugar, en cierto modo lo ha universalizado, lo ha extendido. La digitalización es capaz de convertir y extraer datos que antes no existían o, mejor dicho, que antes se mantenían ocultos y no se consideraban. Con digitalización, es mucho más cómodo recopilar absolutamente todo lo que se quiera recopilar.

Y tercero, lo ha hecho fiable. O, al menos, ha aportado y aporta mecanismos suficientes para hacerlo único, central y, hasta cierto punto, inmutable. El mismo acceso inmediato al dato y la transversalidad de este hacen que la verificación de su integridad sea más robusta.

Big Data, el hermano listo

Y con la digitalización del dato, el interés en alza de la propia digitalización y la necesidad de avanzar en el control y la gestión de procesos, llegan las primeras «movidas», los primeros soniquetes de verano: el Big Data. Y con él, la confusión.

El Big Data sí existe

El Big Data existe. El Big Data funciona. El Big Data son muchas cosas. El Big Data no es necesariamente la solución a los problemas. Surge como la solución a la generación, ingesta masiva y tratamiento (ya sea a modo de estructuración, de transformación o de modelado) de cantidades ingentes de datos digitalizados.

En muchas ocasiones, se nombra como solución a un problema concreto de negocio, cuando en realidad es una herramienta (un conjunto amplísimo de técnicas y herramientas, para ser más exacto) que puede ayudar a alcanzar precisamente una solución a un problema de negocio.

¿Necesita toda empresa recopilar cantidades ingentes de datos y aplicar mecanismos de Big Data? No. ¿Hay empresas que necesitan acudir a ello para mejorar sus procesos? Por supuesto que sí. Que la moda no confunda, de poco sirve una barca en un páramo.

Machine Learning, Inteligencia Artificial y la ciencia ficción

Pues ya está todo listo para llegar al futuro, a una «Odisea en el espacio«, a un «Blade Runner» palpable: la Inteligencia Artificial. Pero nótese antes de nada que la Inteligencia Artificial no es tan Inteligente sin todo el camino anterior. Y he aquí otro punto negativo en la moda de la terminología. A lo largo de todo este tiempo se ha (hemos) hecho creer que este Big Data, esta IA o este Machine Learning eran soluciones estanco que de forma mágica mejoraban, no se sabe bien por qué, la vida de las empresas.

Llegar a la implementación de un modelo de IA o ML responde a necesidades muy concretas, analizadas y estudiadas del negocio o de los procesos críticos de una empresa, y la inversión realizada en ellos (que no es baja) debe tener un ROI muy definido, acotado y razonado. Y, por encima de todo, requiere haber andado un camino largo y seguro en el ámbito digital que no todo el mundo está dispuesto ni necesita recorrer.

Y lo que es peor: a cada paso digital, más exclusiva parece la solución, más reservada a las grandes corporaciones capaces de invertir mucho dinero en soluciones digitales. Y nada más lejos de la realidad. El propio carácter etéreo y casi místico que se inyecta en términos como «Datos», «Big Data», «IA» o «Machine Learning» es culpable de hacer ver dichas herramientas como soluciones inalcanzables, de casi ciencia ficción.

La llegada del Gemelo Digital

Y la nueva estrella del momento, el Gemelo Digital. Pero, ¿qué es? Desde un punto de vista teórico, puede definirse como la simulación integral o parcial de un proceso y/o de su comportamiento a lo largo del tiempo basada en datos captados del mundo real. Suele pensarse en máquinas y sistemas físicos, pero un gemelo digital puede versar sobre un flujo de producción o un proceso de fabricación.

La clave del Gemelo Digital es la clave de la digitalización misma. ¿A dónde quieres llegar? ¿Por qué quieres llegar? ¿Qué esperas encontrar cuando llegues? Quizás el lugar esté más cerca de lo que piensas, o piensas que está cerca pero te lleva a sitios a los que nunca pensaste llegar. El Gemelo Digital es una herramienta más para implementar soluciones a problemas y mejorar la vida de una empresa y, como en el caso de todas las anteriores, requiere de otras muchas para su correcto desarrollo.

Sólo pediría una cosa: no tratemos de modas, tratemos de soluciones. Alcanzables, justas y de valor real.

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Cómo gestionar tu tienda virtual, problemas y soluciones

Cómo gestionar tu tienda virtual, problemas y soluciones

Cómo gestionar tu tienda virtual, problemas y soluciones

Con este tipo de herramientas puedes gestionar los datos de tus clientes, sus pedidos, el stock de productos, facturas, etc. Pero, ¿qué ocurre cuando el negocio escala? ¿Y si quieres vender en diferentes canales online o tiendas físicas?

A continuación intentamos resolver estos y otros problemas que surgen cuando tu negocio de venta online sube de nivel. Te ayudamos a descubrir cómo gestionar tu tienda virtual de forma eficiente.

Problema 1: la gestión del inventario

Las herramientas de tienda online nos proporcionan información básica sobre la cantidad que tenemos disponible de un determinado producto. Con la incorporación de algunos plugins adicionales se puede obtener información más detallada sobre todos los movimientos de un producto y en algunos casos se puede hacer una gestión más o menos completa de un inventario.

Sin embargo, cuando se gestionan variantes de un mismo producto, esto es muy habitual en tiendas de moda y prendas de vestir, la gestión del stock y sus movimientos se convierte en un auténtico infierno. Habitualmente se trata de conjuntos muy amplios de variantes de productos, listados muy largos que estas herramientas no están preparadas para gestionar.

El problema de la gestión del inventario se agrava aún más cuando vendemos a través de más de un canal, tienda física por ejemplo, o servimos los pedidos desde varios almacenes.

En este escenario surgen casos en los que, por ejemplo, no todas las unidades de una variante están disponibles en la tienda online, o de las que están disponibles, no todas ellas se sirven desde un mismo almacén. En este caso se hace imprescindible el uso de un sistema central que gestione todos los movimientos de cualquiera de los almacenes y tiendas de las que disponemos. Esta responsabilidad suele recaer sobre lo que se conoce como un Sistema de Planificación de Recursos Empresariales (ERP).

Cómo gestionar tu tienda virtual. Problemas comunes a la hora de gestionar un negocio online

Un ERP es un sistema que nos ayuda a gestionar y trazar todos los procesos de un negocio, en especial aquellos relacionados con la producción, la distribución y la contabilidad. Existen multitud de ejemplos con diferentes funcionalidades y objetivos pero mencionamos aquí sólo los más importantes: SAP Hana, Microsoft Dynamics 365 y Odoo.

Sincronizar todos tus canales de venta, incluida tu tienda online, y todos tus almacenes con tu ERP te permitirá gestionar de manera centralizada todas las transacciones, manteniendo así el stock sincronizado en tiempo real y el acceso a la información del estado de un producto o variante independientemente del canal en el que se esté distribuyendo.

Problema 2: contabilidad y facturación

¿Cómo gestionar tu tienda virtual a nivel administrativo? Aunque todos las herramientas de tienda online mencionadas permiten la gestión de la facturación de los pedidos realizados online, incluso alguna de ellas permite una gestión avanzada de asignación y cálculo de impuestos, es más complicado encontrar soluciones a problemas de contabilidad más complejos, tales como: la gestión de diferentes diarios contables, la asignación de cuentas específicas a cada cliente, la asignación automática de posiciones fiscales dependiendo de reglas de localización o regímenes especiales, etc.

Considerando de nuevo el caso de la venta a través de diferentes canales, el problema de la facturación aumenta de complejidad y es necesario gestionar todo este proceso a través de un ERP. De esta forma se accede a la posibilidad de gestionar de manera profesional tanto la facturación como la contabilidad de los cobros.

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Problema 3: proceso de fabricación

Cada vez se demandan más los productos personalizados por el cliente, que nos obliga a gestionar la fabricación y entrega del producto que nos solicita en tiempo real. En este caso, las herramientas de tienda online habituales no suelen ir más allá de permitir que el pedido se lleve a cabo y al cliente se le notificará sólo el envío del mismo.

Integrar tu tienda virtual con un ERP te permitirá sincronizar el proceso de venta con el de fabricación directamente, justo en el momento en el que el cliente realiza el pedido, se generan las diferentes órdenes de producción e incluso, se puede ir notificando en tiempo real al cliente sobre el estado del proceso.

Problema 4: gestión de tareas

El incremento en el número de ventas trae consigo un aumento en el número de recursos necesarios para gestionarlas, y de aquí surge la necesidad de gestionar las tareas que cada uno de ellos debe realizar.

La gestión de diferentes equipos de venta, gestión de cuentas de cliente, tareas de logística, procesos de calidad, atención al cliente, etc., son todas tareas que difícilmente se pueden gestionar haciendo uso sólo de las herramientas básicas de tiendas online.

También en este caso, la gestión de todos estos procesos, y su sincronización con la tienda online, se puede realizar a través de la implantación de un ERP. Por ejemplo:

  1. Un cliente de Barcelona realiza un pedido en la tienda online, lo que genera automáticamente un pedido en modo borrador en el ERP que se asigna al equipo de ventas de España norte para su validación.
  2. Un comercial valida el pedido y el sistema genera automáticamente la orden de expedición para el almacén ubicado en Barcelona y envía un correo electrónico al cliente con los detalles.
  3. La empresa de logística notifica la entrega y el sistema genera automáticamente el borrador de la factura y la asigna al equipo de contabilidad.
  4. Al mismo tiempo se genera una tarea programada para que dentro de un mes un comercial contacte con el cliente para llevar a cabo una campaña de postventa.
  5. El equipo de contabilidad valida la factura y se envía automáticamente al cliente.

Todos estos procesos son implementados en un ERP, y prestan una noción exacta de cómo gestionar tu tienda virtual de forma eficiente.

Problema 5: estado del negocio en su conjunto

La herramienta que gestiona tu tienda virtual sólo te permite ver la dimensión “ventas”, además sólo de las ventas realizadas en esa tienda virtual.

Sin embargo, para tener una visión clara del estado y el rendimiento de tu negocio, es necesario adquirir y combinar la información de todas las dimensiones del mismo. Un sistema ERP te permite gestionar la información de ventas y compras, otros ingresos y gastos, previsiones, presupuestos, caja, bancos, etc. De esta manera podrás con un solo clic saber el resultado de explotación de tu negocio.

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Arquitecturas limpias y DDD, un recorrido práctico. Parte 2

Arquitecturas limpias y DDD, un recorrido práctico. Parte 2

Arquitecturas limpias y DDD, un recorrido práctico. Parte 2

En el anterior post de esta serie sobre arquitecturas limpias y DDD, se introdujeron los conceptos básicos sobre dicha arquitectura y se discutió sobre la filosofía de diseño separada en capas, sus elementos y características fundamentales y por supuesto sobre las ventajas de su uso.

Llegados a este punto, cabe preguntarse cómo pasar a la acción. Dicho de otro modo, planteado un problema funcional o un caso de uso a implementar, ¿cómo aplicar DDD? A lo largo de este y de los siguientes posts de la serie, se tratarán los siguientes puntos al respecto:

  • Planteamiento de un problema funcional real.
  • Aplicación y uso de lenguaje ubicuo.
  • Diseño estratégico de la solución.
  • Diseño táctico e implementación.
Diagrama de arquitectura hexagonal

Problema: control de operaciones en manufactura

Tomemos como ejemplo un problema de digitalización característico de una empresa manufacturera y su flujo de producción, donde los operarios deben realizar ciertas tareas para acabar una orden de trabajo que, en última instancia, permite fabricar un producto.

La forma de trabajo habitual de los operarios es la siguiente:

  • De cada orden de trabajo que les facilitan, toman una o varias de las operaciones que deben realizar, según sus conocimientos y certificaciones, y comienzan a trabajar en ellas.
  • Marcan la tarea como asignada al operario y en progreso, para que nadie la tome de nuevo.
  • Una vez acabada la tarea, la marcan como finalizada y vuelven al principio del proceso.

Cabe destacar, como restricción, que las operaciones sólo pueden encontrarse en un estado a la vez, es decir, o están por hacer, o están en proceso o están finalizadas. De manera resumida, su flujo es el siguiente:

Flujo simple de gestión de operaciones

¡Veamos como podemos implementar este problema!

Nuestro aliado el lenguaje ubicuo. Conceptos de negocio

The use of language on a project is subtle but all-important […] to create a supple, knowledge-rich design calls for a versatile, shared team language, and a lively experimentation with language that seldom happens on software projects.

 

Eric Evans – Domain-driven design. pp.23 – 24.

Una de las partes más importantes de DDD es el lenguaje. De las sesiones del equipo (equipo de desarrollo y expertos del dominio, se entiende) debe emerger un lenguaje consensuado entre todos que explique el modelo de forma unívoca. Para ello, hay que prestar especial atención a lo que nos comunican los propios expertos del dominio.

Para este ejemplo en particular, tomaremos la explicación anterior como la información que tenemos del dominio (imaginemos que ha sido un experto quien nos la ha facilitado) y extraeremos, de manera somera, los conceptos y entidades más importantes:

  • Operario. Usuario técnico que ejecuta las operaciones. Cada operario tiene habilidades (skills) que les permitirá o no ejecutar una operación.
  • Orden. Una orden de trabajo es el conjunto de operaciones que uno o varios operarios deben llevar a cabo para producir un bien o servicio, dado unos recursos consumibles.
  • Operación. Las operaciones son la unidad mínima de trabajo que un operario debe ejecutar para conseguir acabar una orden de trabajo. Todas las operaciones pertenecen a una orden concreta, deben ejecutarse por operarios con los skills necesarios y son cambiadas de estado durante el flujo de trabajo del operario. Pueden encontrarse en 3 estados diferentes: TODO, DOING y DONE.

Diseño estratégico: la hora de la verdad

Durante la etapa de diseño estratégico el equipo de desarrollo, junto con los expertos del dominio, deben definir los bounded contexts, el lenguaje ubicuo y los context maps que expliquen el dominio del problema.

Para ello es recomendable seguir, entre otras, la técnica de Event Storming. Con esta técnica podemos definir qué comportamiento existe en nuestro dominio, qué elementos intervienen y cómo se relacionan entre ellos. Toda esta información posteriormente ayudará a determinar los building blocks de nuestro proyecto software.

Continuando con el ejemplo planteado, en la imagen siguiente se puede ver un modelado de cambio de estado de operaciones.

Diagrama de flujo completo del sistema de operaciones

De esta imagen y su análisis, y siguiendo la nomenclatura de Event Storming, se puede obtener suficiente información del dominio como para realizar una primera implementación. Pero eso lo dejaremos para el siguiente post.

En el próximo capítulo de esta serie, se llevará a cabo el diseño táctico y la implementación de la solución.

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