Redefiniendo métricas ante la digitalización

data

La creciente capacidad para generar, recolectar y analizar datos permite contar con nuevos indicadores en tiempo real que deben ser analizados con nuevos algoritmos para mejorar la toma de decisiones en tiempo real.

Imaginemos lo que pasó en la llamada industria 1.0 cuando se pasó de la fuerza impulsada por bestias de carga al uso del vapor, los niveles de productividad debieron haber explotado de forma dramática, lo mismo cuando pasamos al uso de la electricidad y de la electrónica. Pues ahora nos toca vivir un fenómeno similar con la introducción de las nuevas tecnologías digitales del mundo 4.0

Esta nueva revolución industrial impacta fuertemente todas las operaciones ya que se tiene un conocimiento detallado de las demandas, conductas y comportamiento de los clientes finales de los productos y servicios.  Las empresas pueden conocer en tiempo real lo que venden, donde lo venden y a quien se lo venden con la información del punto de venta. Se conoce con mayor detalle el nivel de satisfacción del cliente mediante interacciones y las redes sociales que facilita el diseño y rediseño de las soluciones ofrecidas. Pero esto no es todo, se conoce la rentabilidad de cada cliente y la lealtad que se tiene para con la empresa, por lo que se pueden perfeccionar los puntos de contacto y fortalecer la relación.

Ante esta nueva valiosa fuente de información, las organizaciones deben alinear sus indicadores en aspectos de Servicio al cliente, innovación, uso de tecnologías digitales y velocidad de respuesta al mercado.

Basados en un estudio de Industry week, las 5 principales prioridades de las organizaciones de manufactura son:

  1. Mejorar el desempeño, 58%
  2. Asegurar calidad y consistencia, 49%
  3. Reducir costos, 45%
  4. Incrementar la producción, 36%
  5. Incrementar la participación de mercado, 30%

Para esto se da prioridad a 5 indicadores

  1. Satisfacción del cliente, 79%
  2. Resultados financieros, 75%
  3. Márgenes, 72%
  4. Lealtad del cliente, 70%
  5. Utilización de la capacidad, 67%

Para los indicadores es necesario conocer su valor actual, la tendencia que presenta y su comportamiento con relación a benchmarks de otras organizaciones.

Llenar a la empresa de indicadores no ayuda a mejorarla, posiblemente cause el efecto contrario ya que la mayoría de ellas tiene problemas en rastrear adecuadamente más de 3.

Desde la perspectiva manufactura, el foco de atención debe ser:

  1. Costo de manufactura por unidad
  2. Ingresos por empleado
  3. Tiempo paro con relación al tiempo operativo
  4. Entregas a tiempo
  5. Rotación de los inventarios

Si se desean agregar otros indicadores a estas operaciones, se pueden considerar:

  1. Calidad del material recibido
  2. Suministros a tiempo
  3. Mermas
  4. Utilización de la capacidad
  5. Cumplimiento a programas de fabricación

Un elemento clave para los nuevos indicadores es apoyarse en el internet de las cosas que permite conectar los activos para captura los datos en tiempo real. Sin embargo, se puede estimar que el IoT requiere de una madurez de 5 fases:

  • Fase 1, Conectado. Se tiene acceso remoto pero la información está fragmentada y las respuestas son reactivas.
  • Fase 2, Monitoreo de datos. Se reciben alertas y se actúa con cierta proactividad.
  • Fase 3, Analítica de datos. Se aplica analítica más compleja que conduce al aprendizaje de los equipos y a la emisión de sugerencias accionables.
  • Fase 4, Integrado. Visibilidad total sobre toda la empresa, mejoras en el pronóstico de la cadena de suministro e interacción directa con RPAs
  • Fase 5. Solución Omnicanal. Se trabaja de forma predictiva con procesos completamente automatizados.

 

Todo esto se ve apoyado por un equipo de analítica que apoya para la entrega de valor. El objetivo es mejorar el entendimiento del consumidor final por lo que los modelos más utilizados son híbridos, contando con un solo equipo de gobierno central y equipos descentralizados en cada unidad de negocio. La primera estructura aporta alineamiento estratégico, consistencia en la comunicación y mejores planes de implantación, mientras que las descentralizadas fomentan la implantación de nueva conductas, procesos y responsabilidades en cada una de las unidades.

En las empresas de manufactura, los equipos de analítica de datos reportan a:

  • Un departamento independiente, 31.7%
  • Tecnología de información, 16.7%
  • Mercadotecnia, 15%
  • Finanzas, 13.3%
  • Inteligencia de negocios 8.3%

Para medir el éxito de la aplicación de la analítica se pueden usar indicadores de tres grandes grupos, cambios de conducta, Desempeño de los resultados de la analítica y finalmente los impactos sobre el negocio, pero los 5 indicadores más utilizados son:

  • Utilización, 88.8%
  • Costo/ beneficios en ROI, 87.6%
  • Satisfacción del cliente, 87.6%
  • Satisfacción de los stakeholders, 86.5%
  • Ahorros en costos, 85.4%

La progresiva maduración de tecnologías como la analítica continuará afectando la forma en que se mide el desempeño de las organizaciones de manufactura y en general de cualquier tipo. Identificar los indicadores que demuestran el valor para el cliente y el alcance de los objetivos de la organización es la clave para mejorar el desempeño y construir una cultura guiada por los datos.

Para mayor información consultar: “Form OEE to Aha!. Redfining metrics for the IIoT Age”, publicado por Industry week.

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