Pasar de la métrica a la analítica no es algo que solo estén haciendo los gigantes. De hecho, en muchos sentidos, las pequeñas y medianas empresas (Pymes) están en una mejor posición para hacer el movimiento rápidamente, y sin mucha ansiedad. Después de todo, las Pymes no tendrán que preocuparse por reemplazar muchas otras soluciones o por el esfuerzo más problemático de integración con sistemas heredados. El pequeño o mediano industrial es mucho más ágil y puede saltar por encima del grande para poner sus manos en el análisis correcto y obtener su instalación y valor agregado rápidamente.
En nuestro examen más reciente de métricas y analíticas entre empresas industriales, LNS Research descubrió que 40 por ciento de las empresas ya han comenzado a implementar la analítica. Sin embargo, la mayoría de las Pymes aún confía en los paneles para evaluar el estado de su negocio y el rendimiento de sus operaciones. Esa falta de complejidad a menudo se refleja en la arquitectura operativa del pequeño fabricante. De hecho, la arquitectura operativa de las Pymes es y debería ser radicalmente diferente a la de una gran empresa. Existen muchas razones por las que esto es cierto, pero el hecho es que un pequeño fabricante no tiene la necesidad de crear, o los recursos para respaldar, una infraestructura de análisis altamente compleja.
Preparándose para la analítica
A pesar de que la arquitectura operativa de las Pymes es mucho menos compleja que la del gigante de la fabricación, no puede pasar de las métricas a las analíticas de la noche a la mañana, o sin una planificación cuidadosa. Antes de comenzar, es posible que deba educar a otros en toda la compañía sobre las diferencias entre métrica y analítica, porque una complementa pero no reemplaza a la otra, y qué consideraciones debe evaluar la compañía antes de dar el gran salto. Una vez más, las consideraciones son muy diferentes para una empresa de fabricación pequeña o mediana, frente a una grande. Si bien es probable que una empresa grande necesite reunir un equipo multifuncional de 10, 20 o más personas, la compañía más pequeña probablemente tendrá una representación completa con tan solo 3, 5 o 10 personas.
La gran empresa también tendrá que tomar medidas para evitar el "purgatorio piloto", un proyecto piloto que nunca termina y nunca se escala. Es improbable que la Pyme más ágil experimente tal destino, ya que puede apagar o intercambiar una opción analítica con la misma rapidez que elija y active el interruptor de encendido. Como resultado, es menos probable que la Pyme termine en un callejón sin salida sin resultados cuantificables. En lo que respecta a una iniciativa de análisis, los riesgos son mucho menores y el plazo mucho más corto para las Pymes.
Los analistas de LNS aconsejan constantemente a los clientes: “Defina su modelo de datos y trabaje dentro de su arquitectura operativa definida”. Pero, ¿qué significa eso exactamente para las Pymes? No estamos sugiriendo que ninguna Pyme construya una arquitectura operativa compleja, sino todo lo contrario. La arquitectura operativa debe reflejar el tamaño y las necesidades de la organización, el tipo de fabricación que realiza, el mercado al que presta servicios y cualquier otra característica que la haga única. Considere esto: su arquitectura podría estar improvisada, o tal vez no existir, ya que muchos todavía utilizan pizarras blancas, hojas de cálculo o incluso un sistema de ejecución de manufactura (MES) que produce montañas de datos. Existen muchas Pymes que pueden ponerse en marcha con analíticas de alto impacto con solo pequeños ajustes, dependiendo de su arquitectura actual.
Todo el mundo necesita un caso de uso
Aunque para las Pymes es relativamente fácil mejorar con el análisis, todavía debe buscar oportunidades específicas para su mercado y elegir en cuáles capitalizar primero. Esta es su brújula para la iniciativa: la forma de obtener ganancias rápidas para financiar esfuerzos futuros y alimentar el entusiasmo en todos los niveles de la empresa. Pero ese no es el final del camino, ya que defiende el esfuerzo de su empresa desde métricas hasta analíticas.
Si ya tiene un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) o incluso MES, es posible que la organización nunca necesite una plataforma dedicada para analíticas. Mire a sus proveedores de soluciones actuales y eche un vistazo a sus versiones más recientes. Incluso si está utilizando una versión que tiene solo dos o tres años, sus ofertas actuales pueden tener más funciones de análisis que la versión que tiene ahora. Ya sea que el seguimiento de sus métricas sea manual o se esté ejecutando a través de un sistema actual, los proveedores pueden sorprenderlo con análisis que pueden hacer mucho más de lo que puede hacer hoy. "Análisis" no siempre significa tener que invertir mucho o en un sistema o proveedor completamente nuevo. Observe su caso y lo que su empresa quiere lograr para guiar sus elecciones en el camino.
Evaluar la preparación
Lo más importante es preguntarse (y a las personas que lo rodean) si la empresa está lista para las analíticas. Por ejemplo:
- ¿Emplea sistemáticamente un marco de métricas que le ayude a definir la jerarquía y las relaciones entre ellas?
- ¿Está seleccionando las métricas más significativas que miden el valor y el impacto del negocio, no solo el rendimiento y el tiempo de inactividad?
- ¿Sus métricas van más allá de la actividad de la máquina y el taller, e incluyen métricas de calidad, de clientes y de negocios en su panel de operaciones?
- ¿Está confiando en un panel de control multinivel que sirve al equipo de liderazgo así como a las operaciones, y puede usarse para facilitar ajustes de cursos en tiempo real y recomendaciones estratégicas?
- ¿Mejorará su iniciativa de análisis la calidad y disponibilidad de los datos?
- ¿Va a utilizar un proceso formal para recopilar y administrar datos (a menudo conocido como una arquitectura operativa)?
- ¿Ha considerado dónde necesitará mantener los datos y cuánto tiempo necesitará para guardarlos?
- ¿Quién estará en su equipo multifuncional para guiar la iniciativa?
Su empresa no necesita un "sí" para cada una de estas preguntas para indicar una verdadera preparación para la analítica. Sin embargo, estos temas requerirán atención para que tenga éxito y obtenga un valor genuino de la analítica industrial.
Nota acerca de la autora: Diane Murray, [email protected] , es una socia senior de mercadotecnia e investigación en LNS Research, que brinda servicios de asesoría y evaluación comparativa para ayudarles a los ejecutivos de TI y de líneas de negocios a tomar decisiones críticas.
