Inicio
 > Informes e investigaciones > Blog de TEC > El por qué de la recolección de datos

El por qué de la recolección de datos

Escrito por: Olin Thompson
Publicado: marzo 14 2008

Publicado originalmente - Noviembre 03, 2005

Introducción

Los sistemas de recolección de datos funcionan bien; sin embargo, implican una inversión en tecnología. Antes de que se pueda justificar dicha inversión, hay que entender por qué es mejor tener un sistema de recolección de datos en lugar de tener mucha gente con blocs de notas.

¿Qué es la recolección de datos? De forma general, es adquirir datos de forma manual o automatizada. Dicha definición ha evolucionado para abarcar varios métodos automatizados de adquisición de datos. Algunos ejemplos de recolección de datos son dispositivos para medir la puntualidad y la asistencia de la gente, escaneo de código de barras, identificación por radio frecuencia (RFID) y dispositivos con sensores, como escalas automatizadas, medidores de flujo, contadores de casos, etc.

Cuando se toma la decisión de invertir en la recolección de datos, lo primero que hay que preguntar es ¿por qué? El objetivo no es tan sólo recolectar datos, sino reducir el inventario, mejorar la calidad, mejorar la atención a clientes o aumentar la exactitud con la que se asignan costos. En muchos casos, es posible lograr estos objetivos sin un sistema de recolección de datos. Por ejemplo, es posible tener muchos empleados que toman notas sobre los datos en blocs para después introducirlos en el sistema. La pregunta que hay que hacer es “¿cómo obtendremos mejores resultados, con un sistema de recolección automática de datos o con empleados que escriben los datos en blocs?”

Uno de los factores que motivan a las empresas a usar sistemas de recolección de datos es la visibilidad. En pocas palabras, queremos saber más, y queremos saberlo pronto. Podemos definir la visibilidad como tener la información correcta y exacta en el momento adecuado.

Exactitud

No podemos evitar que se cometan errores. Por ejemplo, según la Grocer Manufacturers Association (GMA), el 36% de todos los pedidos tenían errores. Esto quiere decir que, por lo menos una partida tenía la cantidad incorrecta o que hasta se embarcó el producto equivocado. Es humano cometer errores. La gente va a seguir cometiéndolos al leer un número, hacer una cuenta o registrar una cantidad, o simplemente habrá quien no pueda leer lo que escribió otra persona. Habrá otras personas que no entiendan esos números o que se equivoquen al introducirlos en el sistema. Hay algunos errores que los editores de software pueden detectar, por ejemplo, los errores en los números de artículos o ubicaciones, pero no pueden identificarlos todos. Lo que hay que recordar es que estos errores no son intencionales, son producto de la naturaleza humana.

Sin embargo, los errores representan costos reales para una empresa. Si se detectan a tiempo, la solución puede ser tan sencilla como enviar a alguien a que obtenga la información correcta y que corregir entonces el registro. De cualquier forma, es un proceso que toma tiempo y dinero.

Si no se detectan los errores, el impacto y, por lo tanto, el costo son mucho mayores. Algunos errores en el inventario pueden significar que el saldo o la ubicación son incorrectos. En otros casos, puede ser que un error en realidad sean dos: se exagera el saldo de un artículo y el de otro se subestima. En ambos casos, se están tomando decisiones basadas en información errónea. Por ejemplo, si hay un error con el inventario y no se detecta, puede llevar a decisiones que afecten a la empresa. Se le puede decir a un cliente que no hay cierto producto que en realidad sí hay, o peor aún, podemos prometerle un producto que no tenemos. También puede implicar programar producción o colocar una orden de compra cuando ya hay existencias de ese artículo en el inventario.

¿Qué implica aumentar la exactitud de la información? Es muy difícil decirlo con precisión. A los contadores les gusta hablar de los valores de los ajustes al inventario, y eso es importante; sin embargo, el mayor impacto de la exactitud de la información se ve en que se pueden tomar decisiones más acertadas, y en el impacto financiero que éstas tienen.

Tiempo

La frase “el tiempo es dinero” es muy conocida; sin embargo, hay que preguntar ¿cuándo queremos saber? Por lo general la respuesta es “inmediatamente”. Para poder tener información en “tiempo real” (un término muy utilizado que con frecuencia significa "lo más pronto posible"), los datos se deben recolectar y capturar en el sistema en el momento en que tiene lugar el evento. Un ejemplo sería reenviar las cuentas de los casos al sistema de control de producción justo cuando el caso pasa por el escáner. Otro ejemplo puede ser seleccionar inventario para un envío usando un lector de código de barras, y utilizar esa información inmediatamente para actualizar tanto el inventario como el estatus de la orden. Por otro lado, cuando a la necesidad implica “en tiempo real”, hay que preguntar qué es lo que realmente significa; por lo general quiere decir “tan pronto como lo necesite la persona”, lo cual puede ser de manera inmediata o una vez al mes.

En lo que se refiere al factor del tiempo, hay que asegurarse de que los sistemas del proceso sean capaces de manejarlo. Es bueno obtener los datos precisos en el tiempo correcto, pero, el valor de los datos depende del sistema que los procesa. Por ejemplo, si se corre un sistema una vez al día, los datos de tiempo real no le agregan ningún valor a los resultados del sistema. Quizás la respuesta es correr el sistema con mayor frecuencia. La pregunta debe ser “¿Si el sistema se corriera más de una vez al día, se tomarían mejores decisiones?”

Por ejemplo, un fabricante de comida para mascotas quería un inventario para sus fábricas en tiempo real. El objetivo era mejorar la forma en que se comprometía a hacerles envíos a sus clientes. Luego se descubrió que el departamento de ventas seguía haciendo compromisos con base en un sistema de generación de reportes que se corría una vez al día, durante la noche. El gasto añadido de un inventario en tiempo real y la recolección de datos asociada no le aportó ningún valor a la compañía.

Costos

La recolección de datos cuesta dinero. Una persona de producción en el almacén que tenga que registrar manualmente los datos es menos productiva en su rol principal que si estuviera creando el producto o trabajando en el inventario. El siguiente paso, el de capturar los datos (y luego corregir los errores), también cuesta tiempo y dinero. Estos costos variables ocurren constantemente durante el día.

Un sistema de recolección de datos ayuda a evitar algunos de estos costos laborales, sin embargo, también cuesta dinero. El personal de producción y de almacén es más productivo cuando puede recolectar datos con mayor eficacia, ya sea al armarlos con un dispositivo como un lector de código de barras, o al hacer la recolección de datos completamente automatizada conun contador de casos, un flujómetro u otro instrumento similar.

Los costos relacionados con un sistema de recolección de datos son muy diferentes. Se requiere una sola inversión en equipo, software y entrenamiento. La justificación, por lo general, no será el ahorro en tiempo, sino el impacto comercial que tiene contar con más y mejor información, en menos tiempo.

Resumen

Como cualquier otra inversión, los sistemas de recolección de datos necesitan justificarse. La justificación viene de dos fuentes: una mejor información y la reducción o la eliminación de costos.

Un sistema de recolección de datos puede mejorar el valor de los sistemas existentes o planeados. El valor del sistema de recolección de datos depende de estos otros sistemas. Hay que pensar en la forma en que recibir información más precisa y a tiempo afectará estos otros sistemas. ¿Mejor información significa mejores decisiones y con ello mejores resultados comerciales?

Un sistema de recolección de datos puede reducir o eliminar el costo de reunir datos. Puede mejorar la productividad de los trabajadores de producción, por ejemplo, al darles más tiempo para agregarle valor a sus productos en lugar de registrar la información. ¿Puede el sistema propuesto mejorar la productividad, eliminar los costos y eliminar la necesidad de incrementar los costos?

Acerca del autor

Olin Thompson es el director de Process ERP Partners. Tiene más de 25 años de experiencia como ejecutivo de la industria del software, con los últimos diecisiete en la industria de procesos relacionados con la planificación de los recursos de la empresa (ERP), sociedad con la cadena de suministro (SCP) y los segmentos relacionados con e-business. Thompson ha sido nombrado “el padre de Process ERP". Es autor y conferencista, ganador de diferentes premios, de temas relevantes como SCP, comercio electrónico y el impacto tecnológico en la industria. Se le puede contactar en:Olin@ProcessERP.com.

 
comments powered by Disqus

Búsquedas recientes:
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z Others