La inteligencia empresarial incrementa el valor de PLM

Enfoque del tema:
La inteligencia empresarial
incrementa el valor de PLM
La madurez de PLM permite
obtener un nuevo valor
de los análisis
© Tech-Clarity, Inc. 2009
Índice
Índice ......................................................................................................2
Introducción del tema.............................................................................3
Extracción de valor de los datos de PLM..............................................4
Fuentes de valor de la inteligencia empresarial en PLM......................6
Consideraciones especiales de la inteligencia empresarial en PLM ...7
Conclusión..............................................................................................8
Recomendaciones .................................................................................8
Acerca del autor .....................................................................................8
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Introducción del tema
Al igual que otras aplicaciones empresariales que la precedieron, la Gestión del ciclo
de vida del producto (PLM) ha alcanzado un nivel de madurez que le permite ofrecer
un enorme volumen de valiosa información empresarial. Lamentablemente, y también
al igual que aplicaciones anteriores, los datos por lo general no son accesibles y no se
aprovechan durante las primeras fases de adopción. Ahora, PLM ha madurado en dos
aspectos importantes:
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Los fabricantes han avanzado en la curva de madurez con sus
implementaciones PLM.
PLM ha evolucionado y se ha ampliado para incorporar datos más valiosos
y enfocados a las actividades, además de información técnica.
La mayoría de los fabricantes que han invertido en PLM han cumplido el primer objetivo
de sus implementaciones: controlar los datos de sus productos. Ahora han ampliado
ese espectro y están desarrollando la “única fuente fiable” de datos de productos que
los fabricantes más destacados se plantearon como visión a finales de la década de
los 90. A medida que las implementaciones de PLM han madurado, los fabricantes han
aprovechado las funcionalidades básicas y han obtenido nuevas fuentes de valor de
PLM. El ámbito de PLM se ha extendido para incluir a más personas, más fases del
ciclo de vida del producto y más aspectos del mismo (Figura 1). Además, la solución
ha crecido para incluir más procesos empresariales, como la gestión de conformidad
y de servicio. Al mismo tiempo, la información incluida en PLM se ha ampliado para
ofrecer una visión mucho más completa del producto. En la actualidad suele incluir,
además de las especificaciones técnicas, información comercial. Esta evolución ha
ampliado significativamente el potencial valor de explorar esta información para
adoptar decisiones empresariales mejor fundamentadas.
Figura 1: Expansión y evolución de PLM
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La “tormenta perfecta” de la aplicación y la madurez de implementación ha preparado
el escenario para aprovechar el máximo valor de PLM. Los datos actualmente incluidos
en sistemas PLM son para los fabricantes una fuente de valor sin explotar. Hoy en día,
las empresas están adoptando la inteligencia empresarial (IE) para aprovechar la riqueza
de conocimientos generada por PLM y hacerla disponible en sus repositorios. Al igual
que en ERP, en la gestión de relaciones con el cliente (CRM) y en otras aplicaciones
empresariales del pasado, existe un valor empresarial estratégico y táctico esperando
ser aprovechado.
Los datos actualmente incluidos en sistemas PLM
son para los fabricantes una fuente de valor sin explotar.
Extracción de valor de los datos de PLM
Los datos de PLM son un activo que ha ido creciendo continuamente a medida que las
empresas utilizan y amplían sus implementaciones de PLM (Figura 2). Una vez que
los datos de procesos y productos están disponibles, son fiables y están bien controlados,
pueden utilizarse para obtener información más detallada, lo cual promueve la adopción
de decisiones mejor fundamentadas. Las implementaciones de PLM maduras están
preparadas para ofrecer un mayor valor, a medida que los datos del producto evolucionan
hacia el conocimiento del producto primero, y hacia la inteligencia del producto después.
Consideremos las siguientes definiciones:
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Datos: información capturada y bajo control
Conocimiento: datos disponibles para búsquedas y reutilización
Inteligencia: combinación y análisis de los conocimientos para hacerlos
visibles a la organización
A medida que las empresas avanzan en su progresión lógica, el valor que obtienen
de su información crece exponencialmente. Una vez que las organizaciones adoptan
el concepto de inteligencia del producto, pueden utilizar la información de PLM para
aprender y conocer detalladamente los productos, proyectos y procesos relacionados
con los productos. La combinación de datos puede ayudar a identificar tendencias
y oportunidades de mejora. Los informes de excepción permiten identificar rápidamente
problemas específicos, lo que permite abordarlos antes de que se conviertan en grandes
problemas. Los paneles pueden ayudar a gestionar procesos y equipos. Los análisis ad
hoc pueden aportar la información necesaria para adoptar mejores decisiones estratégicas.
En su máximo nivel de madurez, es posible explorar los datos para identificar tendencias
o excepciones susceptibles de ser analizados para obtener información más detallada
y promover la mejora continua. De esta manera, la IE puede ayudar a descubrir problemas
estratégicos, además de ayudar a identificar y a resolver problemas cotidianos.
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Una vez que las organizaciones adoptan el concepto de inteligencia
del producto, pueden utilizar la información de PLM para aprender
y conocer en mayor detalle los productos, proyectos
y procesos relacionados con los productos.
Figura 2: Mapa del valor de la inteligencia empresarial de PLM
En PLM, la captura de datos puede resultar tan “sencilla” como controlar las listas de
materiales, gestionar archivos CAD y servir como fuente centralizada de datos “limpios”
de los productos, como las especificaciones. La transición hacia el conocimiento ofrece
la oportunidad de buscar productos y componentes, lo que promueve la reutilización
o ayuda a los ingenieros a aprovechar los datos de productos existentes con el objeto
de evitar tener que reinventar la rueda. También supone un mecanismo de búsqueda
de piezas o componentes duplicados, con las consiguientes ventajas en materia de costes
y de calidad que ofrece la consolidación de piezas. La transición hacia la inteligencia
del producto puede implicar la generación de informes de estado que contribuyan
a agilizar el tiempo de lanzamiento al mercado al detectar antes los posibles problemas
de un proyecto, la identificación de componentes faltantes que pudiesen retrasar el
lanzamiento, el análisis de listas de materiales (BOMs) para verificar la conformidad,
la identificación de componentes de alto coste de naturaleza similar a otros de menor
coste, el análisis de los requisitos del producto o el examen detallado de datos de servicio
para detectar problemas técnicos comunes susceptibles de ser solucionados mediante
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la mejora continua. Por ejemplo, la inteligencia empresarial puede emplearse para
analizar fallos y mejorar los actuales y futuros Análisis de modo y efecto de los fallos
(FMEA), o bien para realizar análisis de causa raíz. Los análisis también pueden
emplearse para exponer productos en los que se han producido numerosas peticiones
de cambios e investigar los motivos de los mismos, e identificar mejoras.
La IE de PLM ofrece la oportunidad de mejorar la visibilidad de los actuales programas
y proyectos, así como para gestionar mejor las repercusiones de los cambios en los
recursos, como personal, tiempo y dinero. Los paneles e informes proporcionan datos
detallados de recursos humanos, productos, procesos, materiales e información del
ciclo de vida, lo que mejora la visibilidad del producto y promueve niveles más altos
de rentabilidad. Al hacer visible esta información, los fabricantes pueden aprender de
las innovaciones, del desarrollo de productos y del rendimiento de ingeniería, mejorando
todos estos aspectos.
Los paneles e informes proporcionan datos detallados de recursos humanos,
productos, procesos, materiales e información del ciclo de vida,
lo que mejora la visibilidad del producto y promueve niveles
más altos de rentabilidad.
Fuentes de valor de la inteligencia empresarial en PLM
PLM ya ofrece un significativo valor a los fabricantes, valor que puede incrementarse
con la inclusión de funciones de análisis y de generación de informes. No resulta difícil
identificar las oportunidades de uso de la IE para mejorar la eficacia individual. Por
ejemplo, los informes pueden optimizar la creación de muchos componentes del proyecto.
Solamente estas oportunidades ya pueden ser suficientes para justificar la solidez de la
rentabilidad de la inversión en una iniciativa de IE. Pero es que la inteligencia empresarial
puede aplicarse en un mayor número de áreas, con lo que la rentabilidad es todavía mayor.
Por ejemplo:
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Identificación precoz de los problemas, que reduce las repeticiones de trabajos
en proyectos y productos, y cuyas consecuencias son costes excesivos y retrasos
de lanzamiento.
Cierre del bucle (close the loop) entre servicio e ingeniería para mejorar la calidad
de los productos mediante una mejora del diseño.
Agilización de los plazos de desarrollo de productos y procesos, y mejora de la
eficacia de los análisis de puntos de decisión.
Identificación de oportunidades de ahorro de costes o de problemas de suministro.
Identificación de oportunidades de consolidación de piezas.
Generación de paneles de proveedores para entender y mejorar el rendimiento
de los mismos en materia de costes, calidad y cumplimiento de plazos de entrega.
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Además de estas mejoras, la IE posibilita una mejora continua de los procesos.
Analizando el historial de productos, proyectos y procesos, las organizaciones pueden
identificar las buenas prácticas (qué da buenos resultados) y oportunidades de mejora
(qué no está funcionando bien). Esto se realiza mediante parámetros formales de procesos
en un programa tipo Six Sigma, o sencillamente ofreciendo a los responsables una mayor
transparencia del rendimiento. Tanto con uno u otro método, la clásica frase de
“conocimiento es poder” demuestra su valor en PLM con IE.
La clásica frase de “conocimiento es poder”
demuestra su valor en PLM con IE.
Consideraciones especiales de la inteligencia empresarial
en PLM
Extraer nuevo valor con la IE no es novedad para la mayoría de los fabricantes. Aunque
muchas organizaciones ya cuentan con una infraestructura de IE, es importante reconocer
que PLM supone importantes diferencias en relación con otras aplicaciones empresariales.
La presentación de paneles y gráficos eficaces es importante, pero la decisión de qué
herramienta aplicar debe basarse en el método más pragmático y ágil para aprovechar
el valor. La herramienta de IE es solamente una parte de lo que se requiere para una
satisfactoria implementación de IE. El desarrollo de una IE eficaz dentro de una estrategia
de PLM también requiere conocimientos de los dominios de ingeniería y de desarrollo
de productos, y la exploración de aplicaciones de software específicas. Es posible que
las herramientas de IE más “elegantes” no sean el método más eficiente y económico
para aprovechar los datos de PLM si no satisfacen una serie de requisitos específicos.
Algunos criterios que deberían considerarse al elaborar una estrategia de IE para PLM
incluyen:
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Reconocimiento de que la seguridad de los datos es fundamental para proteger
la propiedad intelectual (PI).
La disponibilidad de componentes estándar, como los que exigen los gobiernos
para contratistas, los informes de proyectos comunes, y las vistas de portfolio.
La herramienta de IE debería reconocer el modelo de datos sin necesidad de
análisis empresariales adicionales, ni personalización de los mismos, uno de
los mayores retos en una implementación de IE.
Lo ideal es que los informes y normativas específicos de cada sector pudiesen
abordarse de manera predeterminada con el software. Por ejemplo, normativas
como el Reglamento Internacional de Tráfico de Armas (ITAR) obliga a las
empresas a limitar el acceso a determinados datos esenciales (y a comunicarlo).
La combinación de información de PLM con datos de otras fuentes (como
ERP) puede jugar un importante papel en la adopción de mejores decisiones.
El desarrollo de una IE eficaz dentro de una estrategia PLM también
requiere conocimientos de los dominios de ingeniería y de desarrollo
de productos, y la exploración de aplicaciones de software específicas.
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Conclusión
Las implementaciones de PLM han madurado hasta un punto y una situación que
el análisis de los datos subyacente ofrece un significativo valor potencial. El acceso
a esta información puede contribuir a identificar excepciones, a gestionar y mejorar
procesos, y a identificar tendencias estratégicas susceptibles de revelar detalles y valor
significativos. Los fabricantes que aprovechen estos conocimientos pueden obtener
valor mejorando las eficacias individuales y el rendimiento empresarial, aunque deben
ser conscientes de la necesidad de tomar en cuenta consideraciones especiales de PLM.
Un concepto integrado de informes y análisis de PLM e IE puede agilizar la obtención
de beneficios y complementar la estrategia de IE de la organización.
Recomendaciones
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Asegurarse de estar capturando datos completos y “limpios” de los productos
mediante una implementación sólida de PLM.
Buscar oportunidades de aprovechar los datos de PLM para adoptar mejores
decisiones empresariales.
Identificar informes y análisis de alta prioridad susceptibles de mejorar la
rentabilidad de los productos.
Asegurarse del cumplimiento de los requerimientos de PI y regulatorios,
protegiendo los datos sensibles de PLM.
Buscar componentes estándar e informes predefinidos.
Considerar soluciones integradas que predefinan modelos y relaciones de datos,
lo que supone un excelente primer paso de cualquier iniciativa de IE.
Aprovechar los informes “enlatados” existentes como punto de partida, y, más
importante, aprovechar los modelos de datos subyacentes de estos informes
para crear nuevos informes o paneles.
Acerca del autor
Jim Brown es presidente y fundador de Tech-Clarity, una empresa independiente de
investigación y asesoramiento especializada en exponer el verdadero valor empresarial
de los servicios y la tecnología del software. Jim cuenta con más de 20 años de experiencia
en la aplicación de software en los sectores de fabricación, con una extensa trayectoria
que incluye ámbitos muy diversos como la fabricación, el asesoramiento directivo,
el sector del software y la investigación sectorial, y comprende aplicaciones empresariales
como PLM, ERP, SCM y otras.
Jim es un experimentado investigador, autor y orador y le gusta dar conferencias
y colaborar con personas dedicadas a mejorar el rendimiento empresarial a través
de la tecnología de software.
Puede escribirle a [email protected], encontrarle en Twitter
(en @jim_techclarity) o leer su blog en www.tech-clarity.com/ClarityonPLM.
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