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El por qué de la recopilación de datos

Escrito por: Olin Thompson
Publicado: noviembre 3 2005

Introducción

Los sistemas de recopilación de datos sirven; sin embargo, requieren una inversión en tecnología. Antes de que se pueda justificar la inversión, se necesita entender el por qué un sistema de recopilación de datos le sirve a la gente con portapapeles.

¿Qué es la recopilación de datos? En un sentido general, es la adquisición manual o automatizada de datos. Dicha definición ha evolucionado para significar varios métodos automatizados de adquisición de datos. Los ejemplos de recopilación de datos incluyen tiempo y dispositivos de asistencia, escaneo del código de barras, identificación por radio frecuencia (RFID) y dispositivos basados en sensores como escalas automatizadas, flujómetros, contadores de casos, etc.

Cuando se decide invertir en la recopilación de datos, la primera pregunta que debe hacerse es ¿Por qué? El objetivo no es tan sólo “recopilar data”, sino tener un inventario más pequeño, una mejor calidad, un mejor servicio al cliente, o costos más precisos. Se pueden lograr estos objetivos sin un sistema de recopilación de datos. Por ejemplo, se puede tener el personal para escribir los datos en portapapeles y luego capturarlos. La pregunta de la recopilación de datos es "¿Se obtendrán mejores resultados con la recopilación de datos automatizada que los obtenidos con personal con portapapeles?

La visibilidad es una motivación frecuente para los sistemas de recopilación de datos. Es decir, se quiere tener más información, y se quiere tenerla lo más pronto posible. Una definición de visibilidad es tener disponible la información correcta y precisa, en el momento en que se necesita.

Exactitud

Los errores pasan. Por ejemplo, la Grocer Manufacturers Association (GMA) reportó que el 36% de todas las órdenes contenían errores. Cuando menos, esto significa que un artículo de la línea tuvo la cantidad equivocada o incluso se envió un producto que no era. Estos errores pasan porque los humanos son humanos. La gente seguirá cometiendo errores al leer un número, al contar, al escribir un número diferente del que era, o seguirá teniendo una letra que otros no entienden. Otros, no entenderán dichos números, y los capturarán en el sistema de forma incorrecta. Los editores del software pueden captar algunos de estos errores, tales como números erróneos de lugares o de artículos, pero no puede captar todos. Por ejemplo, no siempre se pueden ver algunos errores en las cantidades. Los errores no son intencionales, son un producto de la naturaleza humana.

Los errores cuestan dinero. El costo de los errores es real. Si se detectan a tiempo, es posible que sea tan sencillo como mandar a alguien para determinar la información correcta y corregir el informe. Sin embargo, este proceso cuesta tiempo y dinero.

Si los errores no son detectados, el impacto y por lo tanto el costo es mucho mayor. Algunos errores en los inventarios significan que el balance y el lugar de un artículo son erróneos. Con algunos errores en el inventario, se pueden tener en realidad dos errores, el balance de un artículo se contabilizó de más y el de otro de menos. En ambos casos, se toman decisiones con base en una información incorrecta. Por ejemplo, si hay un error en el inventario y no se detecta, se pueden tomar decisiones que afectan el negocio. Se le dice a un cliente que no hay un producto en existencia cuando sí lo hay, o peor aún, se le promete a un cliente un producto, que no hay en existencia. También se puede programar la producción o la orden de compra de un artículo, cuando éste se encuentra en los anaqueles del inventario.

¿Cuál es el valor de una exactitud mejorada? Es muy difícil asignarle un número al valor de la exactitud mejorada. A los contadores les gusta hablar acerca de los ajustes a los valores del inventario y eso es importante; sin embargo, el impacto en la exactitud se encuentra en la mejoría de las decisiones que se pueden tomar, y del impacto financiero de las mismas.

Tiempo

La frase “el tiempo es dinero” es muy conocida; sin embargo, una buena pregunta es ¿Cuándo queremos saber? por lo general la respuesta es “inmediatamente”. Para ganar “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 se lleva a cabo el evento. Un ejemplo de esto sería reenviar las cuentas de los casos al sistema de control de producción al tiempo que el caso pasa por el escáner. Otro ejemplo puede incluir una selección del inventario para un envío a través de un lector de código de barras, y se puede utilizar inmediatamente para actualizar tanto el inventario como el estatus de la orden. Por otro lado, cuando a la necesidad se le llama “tiempo real”, se debe 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 que los sistemas del proceso sean capaces de manejarlo. Es bueno obtener los datos precisos en el tiempo requerido, 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 más frecuencia que una vez al día. 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 de tiempo real para sus plantas. El objetivo era realizar un mejor trabajo al hacer compromisos den envío con sus clientes. Luego se descubrió que el departamento de ventas seguía haciendo compromisos con base en un sistema de reporteo que se realizaba una vez al día durante la noche. El gasto añadido de un inventario de tiempo real y la recopilación de datos asociada no le agregó ningún valor a la compañía.

Costos

La recopilación de datos cuesta dinero. Una persona de producción en el almacén que tenga que registrar de forma manual los datos es menos productiva en su rol principal que es crear el producto o trabajar 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 cada minuto de cada día.

Un sistema de recopilación de datos evita algunos de estos costos laborales, sin embargo, tal sistema también cuesta dinero. El personal de producción y de almacén son más productivas debido a la mayor eficacia en recopilar los datos, ya sea al armarlos con un dispositivo como un lector de código de barras, o al hacer la recopilación de datos completamente automatizada al utilizar un contador de casos, un flujómetro u otro instrumento similar.

Los costos relacionados con un sistema de recopilación de datos son muy diferentes. Se requiere una sola inversión en equipo, software y entrenamiento. La justificación por lo general no es de cuántas horas se ahorran, sino el impacto comercial de una mayor información con mejor calidad y tiempo.

Resumen

Los sistemas de recopilación de datos necesitan justificarse al igual que cualquier inversión comercial. La justificación viene de dos fuentes: una información mejorada y la reducción de costos o su evasión.

Un sistema de recopilación de datos puede mejorar el valor de los sistemas existentes o planeados. El valor del sistema de recopilación de datos depende de estos otros sistemas. Hay que pensar en el impacto en estos otros sistemas al recibir una información más precisa y a tiempo. ¿Una mejor información significa mejores decisiones y con ello mejores resultados comerciales?

Un sistema de recopilación de datos puede reducir o eliminar el costo de juntar 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 evadir 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.

 
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