viernes, 21 de diciembre de 2012

Optimizando su Cadena de Suministros con Demand Solutions

                               

Muchas empresas creen que con tener un  ERP se llega a la cuspide en cuanto a la utilizacion de sistemas dentro de las organizaciones. Piensan que ya no hay mas nada que implementar, que ya no deben involucrase en otros proyectos ni tratar con los consultores, ni  tener que invertir mas recursos de la organizacion.  Despues del gran esfuerzo que representa implementar un ERP tanto en tiempo como en  dinero y el fuerte cambio de pasar de sus queridos y antiguos sistemas a uno con estrictos procesos y controles,  las gerencias asumen que no necesitan mas herramientas tecnologicas para sus organizaciones.  

Siento decirles que no es asi. Estan equivocados. Si bien un  ERP cubre el tema transaccional y de planificacion de la produccion y compras  ,  tiene vacios que necesitan ser  soportados por otras soluciones de negocio.

Uno de los vacios que usualmente tienen los ERP son los pronosticos de venta. Muchas veces la herramienta con que cuentan los Demand Planners para la estimacion de la demanda futura son hojas de calculo en las que tienen que batallar con cientos o miles de items con diferentes comportamientos. Y si necesitan manejar pronosticos por centros de distribucion, por clientes, etc, el tema se complica mucho mas.

                          


Por suerte los encargados de la SCM en las empresas cuentan con Demand Solutions

Demand Solutions es una suite de SCM, que cubre vacios que tienen los ERP en la planificacion de la cadena de suministros.

Demand Solutions tiene seis modulos:

  • Forecast Management
  • Requirements Planning
  • Sales & Operations Planning
  • Collaboration
  • Retail Planning
  • Advanced Planning & Scheduling 



Demand Solutions Forecast Management 

Vamos a explayarnos sobre el modulo de administracion de pronosticos , el Demand Solutions Forecast Management (DSFM).

Las principales funcionalidades de DSFM son:

Pantalla de Trabajo

DSFM centraliza en una pantalla los datos historicos y pronosticos, graficos, informacion descriptiva del articulo, lista de articulos ,  notas y conjuntos a los que pertenece, lo que facilita el analisis al Demand Planner.



Pronosticos

DSFM  maneja 26 formulas para evaluar la data historica de los item a proyectar. Sugiere, en forma automatica, la formula que arroje el menor error entre los valores reales y proyectados. DSFM libera al Demand Planner de esta tarea, permitiendole dedicarse a tareas de analisis y gestion.


DSFM puede generar pronosticos por SKU, cliente, pais, margen, costos, etc. Se basa en el uso de 26 formulas ejecutadas con la data historica que se carga previamente. La formula que tenga menor error es la sugerida por DSFM.

DSFM puede pronosticar hasta 36 meses para adelante,  e igualmente usar 36 meses de data historica.



Ajuste de pronosticos

 DSFM permite hacer los ajustes a los pronosticos estimados. Situaciones  como promociones, atrazos en entregas de materia prima, etc, pueden distorcionar los numeros proyectados por lo que el Demand Planner tiene la posibilidad de hacer los cambios que crean convenientes y documentarlos adecuadamente.



Productos Nuevos

Uno de los problemas que tienen los Demand Planners es como pronosticar las ventas de los productos nuevos. DSFM le permite crear curvas de variacion o utilizar una de productos similares, de tal forma que se puede administrar mejor las proyecciones de los items recien introducidos.


Filtros e Indicadores Claves

DSFM agrupa articulos con alguna caracteristica excepcional en comun. Esta funcionalidad ayuda a detectar items que cumplan ciertos criterios pre determinados. Por ejemplo todos los items que han tenido un error de pronostico mayor del 50 %, serian los que no pueden ser pronosticables. DSFM hace esto trabajo por nosotros.



Analisis ABC

Asigna hasta 8 códigos de prioridad a los artículos. Pueden agruparse en base a unidades, costo, precio,margen o unidades equivalentes  y considerando distintos períodos (historial y pronóstico).


Agregacion y Prorrateo

Se puede manejar pronosticos a nivel grupal los cuales DSFM los prorratea entre los items includos en los grupos de acuerdo a porcentajes. De igual forma los ajustes que se hagan en formal grupal.


Evaluacion del desempeño

DSFM calcula el error de pronostico para identificar a los articulos dificiles de pronosticar.


Optimizador de Nivel de Servicio

DSFM calcula el Inventario de Seguridad optimo de acuerdo al historial y a un indice de satisfaccion


Lista de Materiales.

DSFM permite trabajar con articulos que tienen demanda dependiente. De esta forma se puede hacer pronosticos de ventas de los items y sus componentes.


Demand Solutions Forecast Management se convertira en una herramienta  muy importante con que cuenten los encargados de la planificacion de la Cadena de Suministros,  logrando ahorros en los inventarios y mejorando los niveles de servicio.  Se complementa con los modulos de Requirement Planning y Sales & Operations Planning.

Con Demand Solutions las hojas de calculo seran cosa del pasado para los Demand Planners.

miércoles, 18 de abril de 2012

Curso de QlikView - 9 de Mayo Grupo Novatech Peru

QlikView One Day





Viendo que hay  un interes de personas  en aprender a usar QlikView, el Grupo Novatech Peru esta organizando un curso de un dia denominado QlikView One Day.

Es la primera vez que se dictara un curso de QlikView para el publico en general.

Dicho curso se dictara el Miercoles 9 de Mayo de 9 am a 5 pm en el Business Tower Hotel.

Mayor informacion en el link:

http://gruponovatechperu.blogspot.com/2012/04/curso-de-qlikview-9-de-mayo.html 






martes, 3 de enero de 2012

QlikView - La Propuesta Innovadora de Inteligencia de Negocios

El exitoso crecimiento de Perú de los últimos tiempos, ha sido un imán para que lleguen empresas de todo el mundo. También ha sido el impulsor para que varias empresas nacionales salgan a competir al exterior. Ambos escenarios tienen en común  un alto nivel de competencia.  Esta dinámica exige que las personas , al interior de la empresas, deban tener la información requerida en el momento correcto, a fin que puedan tomar mejores decisiones. 

La Inteligencia de Negocios

La inteligencia de negocios es , en forma resumida, sistemas que extraen la información de las fuentes transaccionales de la empresa (bases de datos relacionales, hoja de cálculos, archivos planos, etc) y la reordenan de acuerdo a criterios definidos en forma dinámica por los usuarios,  mostrándola en diversas presentaciones (grillas de datos,  gráficos, reportes,  patrones de comportamientos,  modelos de simulación, etc.).  La inteligencia de negocios permite a las personas de las organizaciones aumentar  su independencia con respecto al área de sistemas,  al permitirles hacer infinitas combinaciones de la información. (Ver mi post "La Inteligencia de Negocios" de Setiembre del 2009).
 
La forma convencional de desarrollar un proyecto de inteligencia de negocios pasa por definir las medidas, dimensiones y jerarquías a usar, procedimientos de extracción, transformación y cargada de la información de las fuentes de datos,  construcción de los cubos OLAP, y conexión con la herramienta de análisis con que cuentan los clientes.



De todos estos pasos, el más crítico es el de la definición de las medidas, dimensiones y jerarquías. Si, por ejemplo, no se incluyó dentro de las dimensiones al tipo de cliente, deberemos repetir todo el proceso. Yo recuerdo que cuando desarrollamos, con las herramientas de BI de Microsoft, un cubo para el área de ventas de una empresa donde trabaje,  tuvimos que  pasar por todos los pasos descritos.

Esta forma de trabajar  trae un mayor esfuerzo,  aumentando los tiempos de desarrollo, incrementado los costos y por consecuencia generando un menor valor a la empresa, con proyectos que en promedio duran varios meses.


La propuesta innovadora de QlikView





QlikView (www.qlikview.com) trajo un cambio radical al enfoque con que se desarrollaban los proyectos de inteligencia de negocios. El éxito de su propuesta de valor, se refleja en el crecimiento sostenido en sus ventas. Gartner lo coloca en el cuadrante mágico.  (QlikTech es la empresa propietaria de QlikView)

   
La propuesta de QlikView se basa en dos pilares principales:


Trabajo en memoria RAM





QlikView trajo la innovación de trabajar en memoria RAM.  A diferencia de las soluciones convencionales de BI que usan Datamarts y Datawarehouses guardados en bases de datos en los discos de los servidores, QlikView carga todos los datos necesarios en la memoria de trabajo del servidor y la compacta , permitiendo usar hasta solo un 10 % del espacio de origen. Esto trajo consigo una disminución  dramática de  los tiempos tanto de respuesta de las consultas, como de actualización de la información.  

QlikView llama la Data Cloud a la información cargada en memoria RAM. Los datos que comúnmente se cargan en la Data Cloud son los registros de las transacciones (facturas, kardex, vouchers, etc.) y los de los archivos maestros (Artículos, almacenes, cliente, proveedores,etc) Esto quiere decir que en QlikView se puede llegar hasta a un análisis de documento individuales; lo que también lo diferencia de los cubos OLAP que no llegan a este nivel de detalle. QlikView no necesita construir cubos OLAP. Para cargar la informacion en la Data Cloud, QlikView utiliza scripts sencillos mediante los cuales podemos conectarnos tanto a bases de datos relacionales como a hojas de cálculo.

Una señal que QlikView escogió el camino correcto es el que las demás empresas de BI también están comenzando a hacer versiones que trabajan "in memory" 


Lógica asociativa




La lógica asociativa considero que es la mas fuerte ventaja que tiene QlikView.

Básicamente, QlikView  vincula, mediante nombres de campos similares, las tablas cargadas en memoria. 
(Esta vinculación también puede ser definida por los desarrolladores.)

Mediante la lógica asociativa, QlikView filtra los registros, en forma automática, de acuerdo a los criterios que definamos en la interacción con los aplicativos que manejemos de QlikView. Esta tarea, a diferencia de las soluciones convencionales de BI, que exigen un trabajo de diseño de jerarquías, es realizada en forma automática por QlikView. 

Por decir,  un aplicativo de ventas en  QlikView que tenga como dimensiones  de selección el código de la familia de artículos y también  los meses y años de ventas. Si seleccionamos el año 2011, los meses de enero, febrero y marzo, y la familia de artículos abarrotes, QlikView filtrará la información que iguale el criterio escogido, sin la necesidad de hacer mayor trabajo técnico. De esa tarea se encarga QlikView, quien nos presentará solo los resultados de las ventas del año 2012, del primer trimestre, y de la familia de abarrotes.

La combinación de la lógica asociativa y  la Data Cloud facilita los proyectos de desarrollo de aplicativos de QlikView, lo que permite implementar un proyecto de BI en una fracción del de las soluciones convencionales, reduciendo los costos y aumentando el valor entregado a la empresa.



 Un  proyecto promedio de QlikView puede durar un mes o menos a diferencia de las soluciones convencionales que consumen el doble o mas tiempo en un proyecto equivalente.

Una ventaja adicional es que QlikView no necesita una base de datos, lo que le permite ahorrar en  licencias. 

También tiene un conector para SAP, que facilita la extracción de datos de este ERP.

En definitiva QlikView es un competidor mayor en el campo de la inteligencia de negocios que debe ser evaluado. Si se animan pueden bajar de la pagina de QlikView, una versión personal que tiene todas las funcionalidades de una licencia estándar, (http://www.qlikview.com/us/explore/experience/free-download?ga-link=promo)  pero limitada para una PC. Es una buena opción para ir conociendo QlikView.     

Un video introductorio de QlikView