Enfoque del tema: La inteligencia empresarial incrementa el valor de PLM. La madurez de PLM permite obtener un nuevo valor de los análisis

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1 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

2 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 Tech-Clarity, Inc. 2009

3 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: 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 3 Tech-Clarity, Inc. 2009

4 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: 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. 4 Tech-Clarity, Inc. 2009

5 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 5 Tech-Clarity, Inc. 2009

6 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: 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. 6 Tech-Clarity, Inc. 2009

7 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: 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. 7 Tech-Clarity, Inc. 2009

8 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 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 jim.brown@tech-clarity.com, encontrarle en Twitter o leer su blog en 8 Tech-Clarity, Inc. 2009