Claves para la toma de decisiones en las empresas

Claves para la toma de decisiones

Sin importar el tipo de empresa de la que se esté hablando, la toma de decisiones es un factor fundamental para su funcionamiento y crecimiento. Existen diferentes modelos en los que se apoyan los tomadores de decisiones para realizar su gestión en las empresas actuales, pero para este caso nos guiaremos por los 7 pasos claves para la toma de decisiones. En cada paso exploraremos qué se debe tener en cuenta y cómo la tecnología puede ser de gran ayuda para potenciar el valor derivado de la toma de decisiones. 

  1. Identifica la decisión que necesitas tomar 

Es importante que la decisión esté bien definida para que el resto de los pasos se puedan llevar a cabo adecuadamente. Uno de los principales puntos a tener en cuenta es que la pregunta que se busca resolver o el resultado que se busca obtener no debe ser tan amplio ya que esto dificulta su abordaje. Un planteamiento acotado de la necesidad es un ingrediente fundamental.  

¿Cómo te puede ayudar el Business Intelligence (BI)? 

Por medio del BI puede identificar tendencias, cambios de tendencia y patrones en los datos que le pueden ayudar a discernir en medio de todos los datos qué es aquello que necesita atención. Algo de gran ayuda en este punto es el análisis jerárquico que ofrecen herramientas como BI4Web, ya que te permiten ir tan profundo en los datos como necesites para acotar el análisis.  

  1. Reúna la información relevante 

Una vez la decisión está bien definida, es importante reunir solo la información relevante ya que tener muy poca información es como tomar una decisión a ciegas y tener demasiada puede complicar mucho las cosas. La tecnología puede ser de gran ayuda en este punto ya que una solución de business intelligence (BI) le puede ayudar a consultar la información que necesita con un par de clics. De esta manera puede visualizar los datos que son relevantes sin necesidad de pasar una solicitud de información a cada área de la empresa. Además de ahorrar tiempo, tendrá datos de calidad, ya que las integraciones que usan las soluciones de BI eliminan los errores propios de la manipulación manual de los datos.  

¿El BI facilita esta labor? 

Claro que sí. En un proyecto de BI bien elaborado se han mapeado y conectado correctamente todas las fuentes de datos del ecosistema digital de la empresa, por lo que desde una sola plataforma como BI4Web, podrás tener acceso a todos los datos que necesites para ampliar tu visión del problema que estés abordando.  

Otra ventaja que ofrece el BI en este sentido es que te ayuda a descubrir las relaciones que hay entre los datos de modo que puedas establecer causalidades que te ayuden a orientar la toma de decisiones.  

  1. Identifica las alternativas 

En pocas ocasiones existe una única alternativa a la hora de tomar una decisión. Por eso es importante tener una mente abierta para identificar las posibilidades y no quedarse con la primera opción que aparezca en el panorama.  

Identifica alternativas reales con el Business Intelligence (BI) 

Navegar entre todas las alternativas disponibles puede ser abrumador, pero con las representaciones gráficas del BI es mucho más fácil identificar las alternativas que pueden pasar desapercibidas en grandes volúmenes de datos.  

  1. Sopese la evidencia 

Parte del listado elaborado en el punto anterior, asignando los aspectos positivos y negativos que implicaría cada decisión. Aquí es importante contar con la ayuda de fuente internas y externas de información que ayuden a construir escenarios más precisos.  

Ve más allá de las suposiciones con el BI 

Explora el histórico de datos de las alternativas que has elegido y evalúa cuidadosamente lo que los datos tienen para mostrarte. De esta manera, evitarás basar tus decisiones en elementos distintos a los datos.  

  1. Escoge entre muchas alternativas 

Con las alternativas sopesadas, procede a elegir la que mejor se adapte a la realidad de tu empresa. Puedes usar como criterios la congruencia con los lineamientos corporativos y el equipo de trabajo, y el nivel de conflicto que puede generar. Este conflicto puede ser tanto a nivel interno como externo.  

¿Qué puedes utilizar para mejorar esta elección? 

Puedes utilizar herramientas como la matriz de decisión, que te ayudará a calificar de manera más objetiva cada alternativa asignando un puntaje a cada una. Este puntaje se obtiene dándole puntos a las características de cada alternativa en función del peso que tienen en términos de relevancia.  

  1. Toma acción 

Pon en acción la decisión que tomaste. Elabora un plan de trabajo que permita llevar a cabo la decisión tomada y asigna tareas a tu equipo de trabajo. Es importante que las decisiones se conviertan en acciones de manera oportuna, ya que el escenario en el que fueron tomadas puede cambiar y esto puede afectar los resultados.  

¿Alguna recomendación antes de poner la decisión en marcha? 

Es muy importante que establezcas los KPI que te van a ayudar a evaluar el desempeño de la alternativa seleccionada. En este caso una solución de BI es de gran ayuda ya que permite hacer seguimiento en tiempo real y hacer los ajustes que sean necesarios. 

  1. Revisa tu decisión 

Define un tiempo prudente para realizar la revisión de la decisión tomada. Evalúa si los efectos de la decisión han sido los esperados. En caso de que el resultado haya sido el que esperaba, toma nota de los factores que lo hicieron posible. En caso contrario, toma nota de las lecciones aprendidas para que puedas tenerlas en cuenta en decisiones futuras.  

La revisión es un aliado de la mejora continua 

La toma de decisiones es una tarea continua. Es por eso que después del tiempo establecido, se debe hacer una revisión a la luz de los KPI establecidos para generar el conocimiento necesario para futuras decisiones de la empresa.  

Si deseas empezar a tomar mejores decisiones, contáctanos y te ayudaremos a empezar tu camino con BI4web.  

Mejora tus estándares de producción con IIoT

La cuarta revolución industrial está trayendo muchas cosas nuevas, sin embargo hay cosas que no cambian, por ejemplo la definición de métricas clave y la búsqueda de eficiencias. En este contexto, las soluciones o herramientas IIoT juegan un papel muy importante a la hora de recolectar datos directamente desde las máquinas y proporcionar información relevante.

Sin embargo, la recolección de dicha información no es suficiente. Es necesario tener un panorama claro y definir las acciones necesarias para llevar a cabo una mejora completa. Un paso clave en este camino es la definición de métricas clave, por ejemplo la eficiencia general de equipos o OEE, por su siglas el inglés, que consiste en el porcentaje del tiempo en que una máquina está produciendo a su máxima capacidad con calidad óptima.

Esta métrica cuenta con tres factores centrales: la disponibilidad, el desempeño y la calidad. Por lo que el seguimiento y reducción de pérdidas de estos tres elementos, genera un impacto positivo en la OEE. Por este motivo, contar con aliadas tan importante como las herramientas y soluciones IIoT ofrece una gran ventaja. Algunas de las mejoras son las siguientes.

Disponibilidad: Del mantenimiento correctivo al preventivo e inteligente

Es imposible evitar que las máquinas tengan que dejar de estar disponibles debido al mantenimiento que necesitan, sin embargo es posible reducir dicho tiempo de indisponibilidad si se generan agendas de  mantenimiento preventivo que estén alineadas con la información que se deriva del funcionamiento y desgaste propio de las máquinas.

Con soluciones como las que ofrece DataGate, es posible recoger los datos de funcionamiento de las máquinas, almacenarlos y analizarlos. De esta manera se puede saber de manera anticipada, cuando será necesario realizar un mantenimiento y así evitar el mantenimiento correctivo que normalmente tarda más, ya que hay que invertir tiempo en saber qué falló, solicitar las piezas necesarias para realizar la corrección y luego proceder a realizarla.

Esto es posible gracias a que se pueden recoger datos como temperatura, vibración del motor y otros parámetros, que analizados con machine learning, pueden funcionar como síntomas de una falla en el futuro cercano.

Igualmente los sensores de IIoT pueden dar cuenta en tiempo real de la cantidad de insumos disponibles y así estar seguros que las máquinas no tendrán que detenerse por falta de estos.

Desempeño: Alcance y mantenga niveles óptimos

Además del mantenimiento periódico que tienen las máquinas, hay algunas paradas breves en la producción que suelen relacionarse con situaciones como atascos de materiales o desalineación de las partes. Estas suelen pasar desapercibidas debido a su rápida resolución y pequeño impacto en la percepción inmediata. Sin embargo, la acumulación de este tipo de eventos puede resultar en una reducción del desempeño o encubrir un problema mayor.

Con IoT es posible conocer de manera más precisa en dónde se ha presentado la falla, qué parámetro esta fuera de rango y así llegar a un diagnóstico y una solución más oportuna, tanto en tiempo de respuesta como en la visión completa del problema. Además, el contar con un histórico de los datos generados permite tener un panorama más completo de frecuencia de los incidentes y tiempo requerido para resolverlos. Esta información ayuda al personal a tomar decisiones informadas que contribuyan a mejorar el desempeño, al eliminar o mitigar situaciones crónicas.

Por otro lado, contar con IIoT ayuda a mantener una velocidad de producción adecuada, ya que es posible saber si algún factor como la falta de lubricación, la temperatura ambiente o el polvo, está ralentizando las máquinas. De esta manera, se tiene una respuesta certera a los motivos por los que las máquinas no están trabajando al 100% de su capacidad.

Calidad: Producción de calidad de principio a fin

La calidad es otro elemento a la hora de estimar la OEE, teniendo en cuenta que depende de múltiples factores es muy importante poder cuantificarlos y medir el impacto de estos en el resultado final. Es en este apartado que herramientas como DataGate, aportan un gran valor ya que permiten medir variables propias de las máquinas y otras externas como la temperatura ambiente que puedan influir en la calidad del producto.

Un momento importante en el que se pueden implementar mejoras, es en el arranque de las máquinas, ya que es cuando usualmente se producen productos defectuosos. Esto se puede reducir con el conocimiento generado a partir de la recolección y análisis de datos propios de la operación de la máquina.

En conclusión, contar con una solución de IIoT como DataGate, posibilita una mejora radical en la OEE, ya que permite contar con información de primera mano, tanto en tiempo real como histórica, que brinda un conocimiento relevante de los frentes de trabajo mencionados. Este conocimiento es la base fundamental para tomar decisiones informadas y oportunas que lleven la OEE lo más cerca posible del 100%.