


Odoo, HubSpot y software a medida para una digitalización integral

Conexión entre Odoo y Microsoft Power BI para la explotación de datos ERP
Conexión entre Odoo y Microsoft Power BI para la explotación de datos ERP
CASO DE ESTUDIO | LIGHT UP YOUR BUSINESS
Conexión entre Odoo y Microsoft Power BI para la explotación de datos ERP

punto de partida
Sistemas ERP como generadores continuos de datos empresariales


El uso de sistemas ERP está ampliamente extendido entre la inmensa mayoría de organizaciones, independientemente del sector o área al que pertenezcan. La planificación, la gestión y el control de recursos empresariales son necesidades comunes, y este tipo de sistemas las cubren con creces.
CIVILE es una empresa de ingeniería, consultoría y formación, dentro del ámbito civil, medioambiental, agronómico y forestal, que pone a disposición del cliente, público y privado, su grupo humano y tecnología para garantizar la satisfacción de sus necesidades. Para su gestión disponen de Odoo, uno de los ERP más completos y extendidos del mercado.
Las prestaciones funcionales de Odoo facilitan y agilizan de por sí la operativa diaria a nivel de administración, producción u organización comercial entre otras áreas empresariales. No obstante, mirando más allá, ese mismo uso diario genera y almacena de forma ya estructurada datos digitales. ¿Por qué no utilizarlos de un modo más avanzado para el análisis del negocio y la mejora de la toma de decisiones?




retos & objetivos
Conexión entre Odoo y Power BI: una forma profesional y eficaz de analizar tu negocio
La mayoría de plataformas ERP del mercado (y en el caso concreto de Odoo, con plena seguridad), disponen de módulos o plugins relacionados con la explotación de datos y, por supuesto, ofrecen posibilidades de desarrollar funcionalidad personalizada al respecto.
No obstante, ¿por qué no utilizar para tal propósito herramientas especializadas? Al igual que para gestionar facturas utilizamos un ERP, ¿por qué no utilizar una herramienta de análisis de datos para analizar datos? Un ERP es un ERP, y por mucha carga funcional que se le quiera dar, nunca alcanzará la potencia de herramientas especialistas en dicha área, como es el caso de Power BI, la pieza elegida para hacer encajar el puzzle.
Ante este escenario, ¿cuáles son los retos planteados en el proyecto?
- Implementar una interfaz capaz de consumir cualquier dato o modelo procedente de Odoo.
- Automatizar la integración entre Odoo y Power BI, de modo que se eviten las exportaciones e importaciones manuales intermedias, con la pérdida de tiempo, los problemas de formato y la desactualización que conllevan.
- Mantener la seguridad en el acceso a los datos aplicando las reglas propias de visibilidad basadas en usuarios, y perfiles del propio Odoo.
estrategia & solución aplicadas
Desarrollo de un conector personalizado Power BI para su integración con Odoo
Power BI, custom connectors y el API de Odoo
Para implementar la interfaz de comunicación entre ambos extremos (Odoo y Power BI), se opta por el desarrollo de un componente Custom Connector. Este componente, que será el encargado de consumir en tiempo real los datos de Odoo y cargarlos sobre Power BI, deberá hacer uso asimismo del API ofrecida por Odoo.
Dicha API, basada en la implementación de webservices, permite a cualquier aplicación tercera (en este caso nuestro Custom Connector), previa autenticación, solicitar datos a Odoo. De forma específica, y dado que será necesario consumir los datos relativos a cualquier modelo existente en Odoo, se utilizará el relativo a búsqueda y lectura de modelos.
Autenticación y permisos de acceso
No obstante, y tal y como se ha comentado anteriormente, para que el conector puede hacer uso del API de Odoo, deberá previamente autenticarse. Para ello, se opta por implementar un mecanismo de usuario y contraseña utilizando el sistema de autenticación propio de Odoo. A efectos prácticos, esto significa que Power BI solicitará al usuario sus credenciales de Odoo cada vez que quiera cargar o refrescar datos.
A través de este mecanismo de autenticación se cubren dos de los objetivos planteados en el reto: por un lado, securizar el acceso a los datos de Odoo a través de Power BI; y, por otro lado, delegar la gestión de permisos de acceso y visibilidad de datos al sistema de usuarios y roles propio Odoo. Dicho de otro modo, un usuario sin permisos para consultar un determinado modelo en Odoo, no podrá consultarlo asimismo desde Power BI.
Parametrización y consumo de modelos
Una vez llevada a cabo la autenticación, el conector de Power BI está listo para solicitar la información que desee el usuario. Odoo contiene una gran cantidad de modelos de datos, que pueden crecer a medida que se añaden o desarrollan módulos adicionales. Ante este escenario cambiante, se hace necesario aportar al usuario la posibilidad de indicar el listado de modelos que desea cargar.
Para ello, se hace uso del motor de parametrización ofrecido por el framework de desarrollo de Custom Connectors sobre Power BI. De forma concreta, se establecen parámetros para la URL de la instancia de Odoo que se quiere consultar, para la base de datos a conectar y para el listado de modelos a recuperar. Una vez indicados los parámetros, nuestro conector retornará un árbol de navegación con todos los modelos indicados listos para ser añadidos y procesados a gusto del usuario.




Valor añadido
Un paso más en la analítica empresarial de datos
La solución aportada agiliza y automatiza un proceso empresarial esencial: la recolección y la carga de datos para su análisis con el objetivo de mejorar la toma de decisiones.
Asimismo, aporta el uso de herramientas especializadas para ello pero de manera totalmente integrada, apostando por la construcción de un ecosistema especializado y cohesionado. Ello permitirá en un futuro integrar datos sobre una misma plataforma procedentes de otros sistemas corporativos, construyendo así un único Data Center.









Explora más casos de estudio
Digitalización eficiente para el impulso de tu negocio
Si tienes alguna duda, quieres saber más sobre Sixphere, te gustaría concertar una reunión con el equipo o deseas que te realicemos alguna demo de nuestros proyectos y resultados, ni te lo pienses. Contacta con nosotros y te ayudaremos.






Predicción de tiempos de fabricación mediante series temporales
Predicción de tiempos de fabricación mediante series temporales
CASO DE ESTUDIO | LIGHT UP YOUR BUSINESS
Predicción de tiempos de fabricación mediante series temporales




punto de partida
Detección de anomalías, tendencias y previsión de valores futuros. Predicción de tiempos de fabricación.
Cuando se acomete el diseño de un programa de digitalización para abordar los diferentes procesos que suelen encontrarse en un entorno productivo, quizás el primero que se nos viene a la cabeza es el Control de la Producción, y particularmente el control de los tiempos de fabricación y la obra en curso. No en vano, el tiempo de ejecución de una tarea y las formas de optimizarlo son, a priori, las variables que devolverán más beneficio al implementar mejoras sobre ellas.
En estos casos, es habitual comenzar de manera inmediata aplicando cambios sobre las rutas de fabricación, la estructura del puesto de trabajo, las herramientas usadas, el espacio disponible, la logística, … multitud de opciones que probablemente resulten positivas. Sin embargo, resulta extraño comprobar que en raras ocasiones se lleva a cabo un estudio pormenorizado del uso y comportamiento de los recursos y agentes que intervienen en el proceso, un análisis de tendencias y anomalías o, en general, una explotación eficaz de los datos que seguro ya se poseen sobre el proceso.
Sólo con tener datos históricos de los tiempos de fabricación de un elemento, se pueden llevar a cabo estudios de tendencias, anomalías e incluso predicciones que son muy útiles a la hora de determinar las acciones de mejora más adecuadas y óptimas sobre un flujo productivo.




retos & objetivos
¿Es posible obtener información útil sólo con los tiempos de fabricación?
Partimos de la necesidad de estudiar y analizar el comportamiento del proceso de fabricación de elementos específicos, teniendo como datos únicamente los tiempos de fabricación de cada uno de ellos.
¿Es posible obtener información útil sólo con los tiempos de fabricación? Por supuesto que si. El tiempo de fabricación es un indicador claro de multitud de situaciones, pero fundamentalmente se trata de una variable que se ve muy afectada por las posibles anomalías que sufre el proceso en cualquier área.
Tanto si un operario tiene un problema a la hora de ejecutar una operación debido a que no ha sido formado adecuadamente, como si se ha producido un problema logístico a la hora de despachar los materiales necesarios para realizar la tarea, el tiempo de fabricación se verá afectado de manera directa.
Sin embargo, el tiempo de fabricación tiende a ser lo más parecido posible al tiempo estimado de fabricación para cada tarea. Esto hace que, por su propia naturaleza, la distribución de los tiempos de fabricación sea estacionaria, lo que la hace ideal para poder detectar anomalías, tendencias y fluctuaciones, así como para poder predecir sus valores futuros.
El objetivo es analizar y tratar de explicar anomalías y tendencias en el proceso de fabricación de unos elementos contando tan sólo con el tiempo de fabricación como variable principal. Al mismo tiempo, se pretende aprovechar este análisis para poder llevar a cabo previsiones.
estrategia & solución aplicadas
Análisis de la distribución de los tiempos de fabricación de las operaciones de manufactura
Determinando unidades de trabajo análogas
El primer problema a resolver es determinar aquellas unidades de trabajo que sean análogas las unas con las otras, de manera que se puedan comparar. En industria manufacturera se suele trabajar con el concepto de orden de producción que se ejecuta sobre un determinado elemento.
Sin embargo, una orden de producción suele estar formada por un conjunto de operaciones, aquellas que hay que llevar a cabo sobre el material. En este caso, son las operaciones las que determinan la unidad de trabajo y no las órdenes de producción. Es el tiempo de ejecución de una misma operación a lo largo del tiempo lo que podemos estudiar como una serie temporal.
Una serie temporal es un conjunto de valores de una variable ordenados de manera cronológica, no necesariamente en intervalos iguales. En este tipo de variables, se pueden llevar a cabo estudios sobre la dependencia del valor de la variable en un momento dado respecto de sus momentos anteriores. Es lo que se denomina Análisis de Autorregresión, que consiste fundamentalmente en un modelo donde la variable dependiente se explica a través de un determinado número de observaciones pasadas.
Análisis autoregresivo y métodos estocásticos
Existen multitud de métodos para el análisis autoregresivo (AR), pero centrándonos en métodos estocásticos, existen una serie de modelos basados en AR que son muy útiles, fáciles de implementar y que, normalmente, arrojan buenos resultados para este tipo de estudios.
Se trata de los Modelos de Autorregresión con Medias Móviles (ARMA), que añaden un modelo de efecto por medias móviles al básico de autorregresión; los Modelos de Autorregresión Integrados con Médias Móviles (ARIMA), que incluyen un componente para la corrección de series no estacionarias; o los modelos Estacionales de Autorregresión Integrados con Médias Móviles (SARIMA), donde se incluye la posibilidad de estudiar series que fluctúan a lo largo de diferentes estaciones.
Una solución: metodología Box-Jenkins
La solución a nuestro problema pasa por aplicar la metodología Box-Jenkins, fundamentada en la identificación de los modelos candidatos y la estimación de sus parámetros, y en el análisis de la bondad de ajuste del modelo a través del estudio de los residuos, conocido como ruido blanco.
Una vez se ha determinado el mejor modelo para explicar el comportamiento de una serie, así como la estimación de sus parámetros, se usan las predicciones no sólo para anticiparnos al valor del tiempo de fabricación en este caso, sino también para determinar que si una observación real se aleja demasiado de la previsión, es muy posible que se trate de una anomalía en la serie, y por lo tanto sea necesaria una actuación.
Consulta un ejemplo completo del análisis realizado sobre una determinada operación de fabricación




Valor añadido
Predicción de fabricación, detección de anomalías… y toma de decisión
El estudio de series temporales no sólo es útil para la obtención de modelos de previsión de valores, sino también para la detección de anomalías.
En nuestro caso de estudio se obtuvo un método por el cual, para cada una de las operaciones bajo análisis, se obtiene el valor estimado del tiempo de fabricación para la próxima pieza.
Pero, al mismo tiempo, para cada valor observado, y dependiendo de la diferencia entre dicho valor y el previsto por el modelo, se puede establecer un mecanismo muy versátil para la detección de anomalías.
En nuestro caso, se usó este método para la implementación de un mecanismo por el cual, una vez registrado el tiempo real de fabricación de una pieza, y comparándolo con el que en su día se estimó, se considere una anomalía o no dependiendo de si la diferencia es mayor a la estándar.
Pero quizás el valor obtenido más importante en este caso fue conseguir métodos que, usando datos muy comunes, como es el registro de tiempos de fabricación de una pieza, devuelvan información muy útil para la toma de decisiones.
Explora más casos de estudio
Digitalización eficiente para el impulso de tu negocio
Si tienes alguna duda, quieres saber más sobre Sixphere, te gustaría concertar una reunión con el equipo o deseas que te realicemos alguna demo de nuestros proyectos y resultados, ni te lo pienses. Contacta con nosotros y te ayudaremos.






Optimización de la gestión empresarial con ERP Odoo abierto y personalizado
Optimización de la gestión empresarial con ERP Odoo abierto y personalizado
CASO DE ESTUDIO | LIGHT UP YOUR BUSINESS
Optimización de la gestión empresarial con ERP Odoo abierto y personalizado




punto de partida
Optimización de la gestión empresarial con ERP personalizado


Grupo Selentia es un grupo empresarial de ámbito nacional dedicado a la distribución de productos y a la prestación de servicios asociados al sector alimentario. Su negocio está altamente diversificado, lo que deriva directamente en la necesidad de gestionar un alto número tanto de clientes como de proveedores.
Debido precisamente a la cantidad de clientes, proveedores, productos, facturas o albaranes (entre otras muchas cosas) que trataban cada día, precisaban de un sistema de gestión que les ayudase a registrar, organizar y centralizar toda esa información.
Y en este punto, decidieron dar un paso hacia la digitalización y contactar con Sixphere. ¿El objetivo? Diseñar e implantar una solución que sistematizara la gestión administrativa, financiera y comercial de Selentia, olvidando la manipulación masiva de papel y sus consecuentes problemas.




retos & objetivos
- Centralizar y organizar de forma eficiente la gestión empresarial de Selentia a nivel administrativo, financiero y comercial.
- Digitalizar los datos y la información asociada a cada una de las áreas empresariales centrales de la compañía para agilizar su procesado y tratamiento.
- Procedimentar el funcionamiento de la compañía a nivel global y estandarizar sus flujos de negocio elementales.
- Aportar un mayor nivel de control sobre aspectos logísticos y de inventariado de mercancía con el fin de facilitar las labores comerciales y de distribución.
estrategia & solución aplicadas
Implantación, configuración y personalización de ERP Open Source servido íntegramente On Cloud


Está claro: necesitáis un ERP
Como en cualquier proyecto de digitalización que se precie, todo parte de un análisis de procesos de la compañía, con el objetivo de conocer su modo de funcionamiento y ahondar así en sus necesidades y puntos débiles. Así y sólo así se llega a una digitalización eficaz y alineada a una estrategia de negocio.
¿Gestión de facturas? ¿Administración interna? ¿Clientes? ¿Proveedores? ¿Mucho papel? Bajo este escenario, la respuesta llega temprano: es necesario un ERP. Y no por tendencia o gusto. Un sistema ERP es generalmente un sistema central esencial para la gestión empresarial, en primer lugar porque su implantación impulsa y favorece la procedimentación del modo de funcionamiento de una compañía y, por ende, la agilización de sus flujos; y, en segundo lugar, porque supone un paso ideal para la digitalización de dichos flujos y de la información que generan, abriendo la puerta a una digitalización más amplia a medio y largo plazo.
Pero, ¿por qué Odoo?
Al abordar proyectos y problemas en los que creemos que la mejor solución pasa por implantar una plataforma base existente, en Sixphere apostamos en la media de lo posible por sistemas Open Source, no sólo por lo accesible de sus licencias, también porque suelen estar respaldados por una gran comunidad abierta y por las posibilidades de adaptación, personalización y extensión que ofrecen. Y si hablamos de ERP y Open Source, la conclusión es clara: Odoo.
Con la implantación de Odoo, por otro lado una de las herramientas de este tipo más utilizadas a nivel global, se obtiene desde el primer momento un sistema que cubre holgadamente las necesidades básicas de una empresa a nivel administrativo, financiero y comercial. Por si fuera poco, su orientación plenamente modular permite su adaptación a distintas realidades de negocio o bien a través de la instalación de componentes existentes, o bien a través del desarrollo personalizado y a medida.
¡Manos a la obra! El primer paso consistió, siempre tomando como referencia el análisis de procesos realizado, en implantar y adaptar Odoo a la realidad de Selentia a través de la instalación y configuración de módulos que cubriesen sus necesidades, relativas principalmente a core ERP pero también a CRM y logística. Como segundo paso, se llevaron a cabo los desarrollos a medida requeridos para ajustar aquellos puntos más propios y particulares de la realidad de la compañía y su negocio.
Formación, acompañamiento y ¡a la nube!
Una vez puesta a punto la plataforma, incluyendo la importación de datos maestros ya existentes en la organización y recogidos en hojas Excel, ¿por dónde empezar? «No dispongo de infraestructura IT, ¿qué podemos hacer?». La respuesta es Cloud. Sixphere despliegua y sirve de forma segura Odoo en la nube. De este modo, Selentia ya no tiene que preocuparse de servidores, infraestructura o disponibilidad del servicio.
Ahora sí, ha llegado la hora de explotar el sistema. Este tipo de cambios requieren un alto nivel de adaptación y asimilación que no siempre es sencillo superar. Para rebajar la curva de aprendizaje y dotar de «velocidad de crucero» a Selentia, se diseña y ejecuta un plan de formación y acompañamiento para facilitar dicho cambio y afinar al máximo el uso de la herramienta al día a día real de Selentia.




Valor añadido
Optimización de la gestión empresarial con ERP personalizado
Actualmente, el sistema está implantado On Cloud con posibilidad de ampliación, se está usando de manera efectiva, y organiza toda la gestión de la empresa, principalmente en los departamentos de administración y ventas.









Explora más casos de estudio
Digitalización eficiente para el impulso de tu negocio
Si tienes alguna duda, quieres saber más sobre Sixphere, te gustaría concertar una reunión con el equipo o deseas que te realicemos alguna demo de nuestros proyectos y resultados, ni te lo pienses. Contacta con nosotros y te ayudaremos.



