IoH, Internet of Horses

Empezamos hablando del Internet de los tomates y luego del Internet de las patatas. Pues ahora viene el Internet de los caballos.

Según cuentan en Techrepublic, en el Derby de Kentucky, una de las carreras de caballos más populares en EEUU, se puede seguir en tiempo real y en 3D el curso de la carrera. Para ello, cada caballo porta, concretamente en la silla, una etiqueta de radiofrecuencia que permite medir su posición (30 veces por segundo) mediante una red de sensores distribuida por toda la pista de carreras.

La tecnología es de la compañía Trakus y en este video se puede ver en acción:

Y no sólo lo hacen en Kentucky, tienen una base amplia de clientes por todo el mundo.

Beneficios del Process Mining

La práctica del Process Mining tiene relevantes ventajas sobre los enfoques tradicionales de Entrevistas+modelado As Is en los proyectos de mejora y reingeniería de procesos:

  • Menor impacto en el día a día de la organización, requiere menos recursos personales, no hay que entrevistar a todas las personas que participan en el proceso analizado.
  • No se depende de que haya un gran conocimiento previo sobre el proceso porque se trabaja sobre la realidad del mismo.
  • La información obtenida, sin filtros ni interpretaciones de entrevistas,  hace que el punto de partida sobre el que se hace el análisis sea más fiable.
  • Es aplicable a procesos muy complejos, donde sea suficiente identificar puntos de mejora localizados, que no dependan de un conocimiento completo del modelo del proceso.
  • Coste contenido: El trabajo de campo es reducido, se pueden utilizar herramientas sin coste y el equipo de proyecto es de menor tamaño que con un enfoque tradicional de Entrevistas+modelado AsIs.
  • Puede acelerar iniciativas de RPA (Robotic Process Automation) ya que permite localizar rápidamente los puntos donde estas iniciativas son más beneficiosas (cuellos de botella, disconformidades, segregación de responsabilidades, etc.)
  • Por todo lo anterior es posible conseguir que los proyectos de mejora de procesos se acorten y se obtengan mejores resultados.

 

¿Te ha resultado interesante? ¿Crees que podrías aprovechar el Process Mining en la mejora de tus procesos? Nos gustaría oir tu opinión en los comentarios. Y si necesitas una orientación más detallada no dudes en contactarnos directamente, nos encantará intercambiar opiniones y experiencias contigo.

Microsoft Dynamics integrado con Linkedin

Microsoft acaba de anunciar la integración de su CRM Dynamics 365 con LinkedIn, una de sus recientes compras.  Empieza así a intentar rentabilizar la adquisición de la red profesional más extendida.

Concretamente anuncian funcionalidades como:

  • Facilitar el contacto directo mediante InMail.
  • Integrar la actividad (cambios de trabajo, menciones, recomendaciones, etc.) de la red de contactos en LinkedIn para disparar acciones en el CRM.
  • Integración de la información y contenidos del perfil de LinkedIn en la ficha de clientes del CRM.

No cabe duda de que una buena red de contactos (y con buena quiero decir relevante y actualizada)  integrada en tu aplicación CRM proporciona grandes oportunidades de potenciar tus acciones comerciales.

Por cierto, hablando de LinkedIn, ¿nos sigues en nuestra página?

 

Actualización de hoy mismo.

Justo hace un momento he recibido un correo de LinkedIn donde me informan de la actualización de sus condiciones de servicio. Y adivinen la novedad. Copio tal cual el texto (las negritas son mías):

Hola, Luis:
El 7 de junio de 2017 vamos a actualizar las Condiciones de servicio de LinkedIn (nuestra Política de privacidad y las Condiciones de uso). Esta actualización de nuestras Condiciones de servicio nos permite introducir nuevas funcionalidades sin que pierdas el control sobre cómo utilizamos tus datos.
Aunque te recomiendo que te leas las Condiciones de servicio completas, a continuación tienes un pequeño resumen de las novedades. Nuestro objetivo es ayudarte a sacar el máximo provecho de LinkedIn, pero, si lo prefieres, puedes autoexcluirte de estas nuevas funcionalidades.
• Mayor visibilidad de tu perfil de LinkedIn. Nuestros socios de servicios podrán mostrar tu perfil a sus usuarios, de forma parecida a la que se muestra en los motores de búsqueda, para que sea más fácil que te contacten acerca de nuevas oportunidades.
Mayor facilidad para compartir tus logros con tu red. Te sugeriremos que añadas a tu perfil tus logros profesionales, como nuevas patentes o publicaciones.

[…]

Lo dicho.

Aplicaciones del Process Mining

El Process Mining, utilizando herramientas tecnológicas que aplican algoritmos avanzados de descubrimiento de procesos y análisis masivo de datos, permite encontrar patrones de comportamiento y estadísticas de los procesos analizados.

De esta manera es posible identificar los puntos problemáticos de un proceso (cuellos de botella, redundancias, reglas de decisión, incompatibilidades, tareas no autorizadas, correlaciones, …) para poder diseñar las mejoras necesarias en el proceso.

Esquemáticamente:

 

 

Pero no en todos los entornos es aplicable esta práctica. Donde mejor encaja sería en:

  • Entornos con procesos intensivos: call centers, servicios financieros, seguros…
  • Entornos con procesos muy poco estructurados y complejos: hospitales por ejemplo
  • Entornos con problemática de control y compliance: procesos de compra descentralizada, servicios financieros, seguros, …
  • Entornos donde es crítico el control de eficiencias y cumplimiento de planificaciones: cadenas de producción por ejemplo

 

¿Te reconoces en alguna de estas problemática? ¿Te ha resultado interesante? ¿Crees que podrías aprovechar el Process Mining en la mejora de tus procesos? Nos gustaría oír tu opinión en los comentarios. Y si necesitas una orientación más detallada, no dudes en contactarnos directamente, nos encantará intercambiar opiniones y experiencias.

 

Process Mining. Seguimos

 

Ya empezamos a obtener resultados en nuestros proyectos de Process Mining. Los cuellos de botella, puntos calientes del proceso, recursos sobrecargados, … empiezan a aflorar de manera que podría parecer magia. Pero de magia nada, detrás ha habido un trabajo importante de aprendizaje de la metodología, evangelización a los decisores, obtención de la información, depuración de logs, interpretación de resultados, …

Y podemos confirmar lo que te explican en los cursos y artículos: lo difícil es obtener un log de calidad, y si lo consigues ya tienes medio proyecto hecho. En este caso nos las prometíamos felices porque el log salía de una herramienta BPM pero a la hora de la verdad hemos tenido que depurarlo mucho.

Para que os hagáis una idea, hemos tenido que trabajar con logs de 3Gb y más de un millón de filas, que inocentemente intentabas abrir con Excel y se te cuajaba el ordenador. Suerte que conocíamos PowerQuery de otros proyectos y eso nos ha salvado.

Como herramientas de Mining estamos utilizando ProM y Fluxicon DISCO (la animación que encabeza esta entrada está hecha con DISCO).

Nos queda bastante por hacer porque el proceso que estamos analizando es complejo (lo que se ve en la animación es un modelo simplificado), pero es gratificante ver que el esfuerzo de tantos meses está obteniendo sus frutos. Seguiremos contando.

Si quieres saber más sobre el tema, en Processmining.pro tienes una introducción.

Ojo a esta sentencia sobre quién debe pagar licencias de SAP

Según ha establecido un juez en UK en una sentencia citada por PCWorld, el coloso de la industria de bebidas Diageo deberá pagar licencias a SAP por cualquier usuario o aplicación que acceda a los datos que residen en la base de datos del ERP, independientemente de cómo acceda. Es decir que todas aquellas empresas que han desarrollado aplicaciones que se integran con SAP tendrían que pagar a SAP.

El conflicto viene de que Diageo había desarrollado sobre su plataforma de Salesforce.com una conexión a SAP para que sus clientes puedan hacer pedidos y su fuerza de ventas pueda seguir esos pedidos. Esta conexión entre salesforce.com y SAP la ha hecho Diageo con SAP Exchange Infrastructure (SAP PI), la plataforma de integración de SAP, y lo que se discute es si la licencia genérica de uso de SAP PI cubre ese uso. SAP cree que no y que los clientes de Diageo deberían pagar como usuarios nominales por lo que reclama 67.8 millones de dólares, nada menos.

En The Register también se hacen eco de la sentencia y analizan los argumentos del juez.

Habrá que estar atento a como evoluciona el tema.

Potato Data Mining

En la Universidad Tecnológica de Eindhoven se lo deben estar pasando bomba. En este artículo explican como analizan los datos de sensores de humedad, temperatura, luz, clorofila, … para mejorar la cantidad y calidad de las cosechas de patatas.

Aplicando un modelo matemático que opera con variables como distancia entre matas, intensidades de riego, dosis de abono, etc. son capaces de obtener las mejores combinaciones de esas variables para maximizar la productividad de las tierras y calidad de las cosechas.

Otra combinación de nuevas y viejas tecnologías. Ya vimos algo parecido en el IoT, Internet of Tomatoes.

Estudio de SoftDoit sobre el estado del software en España

Según  la 5ª Edición del Estudio: Estado actual y futuro del software en España 2017 realizado por SoftDoIT en colaboración con la Asociación de Técnicos de Informática, más del 30 % de las empresas encuestadas en dicho estudio planea hacer un cambio en su sistema ERP. Un 19,2% cambiará para pasarse a la nube, un 4,8% para implantar una solución más económica, y un 17,8% se muestra dispuesto a contratar una solución que no tiene.

Otro dato interesante de ese estudio es que algo más del 70% de las empresas encuestadas creen que van a crecer en 2017.

Por el perfil de las empresas encuestadas que se ve en la infografía resumen [PDF] se puede deducir que la mayoría son PyMES.

¿Qué os parece? ¿Coincide con vuestra percepción del mercado?

Process Mining. Empezamos

Iniciamos con esta entrada una serie de posts sobre Process Mining. Una práctica que hemos empezado a desarrollar en Nodotic y en la que, en el momento de escribir estas líneas, ya estamos envueltos en dos proyectos, uno empezando y otro en fase piloto o prueba de concepto.

Pero empecemos por definir qué es Process Mining:

Process Mining es una práctica orientada a la mejora y optimización de procesos que combina metodologías y tecnologías de disciplinas como el BPM (Business Process Management) y el Data Mining.

La base de la práctica del Process Mining es la explotación de la información contenida en las trazas que los procesos dejan en los sistemas de información que son utilizados en dichos procesos.

El conjunto de esas trazas de un proceso se le conoce como el log de ese proceso. Por ejemplo, en el log de un proceso consistente en una secuencia de tareas estaría trazado, cada vez que se realiza una tarea, qué tarea sucede, quién la realiza y cuándo se produce dicha tarea, entre otros elementos de información.

El Process Mining aprovecha la información contenida en el log del proceso para descubrir, de forma experimental, las características reales del proceso, lo que está pasando en realidad.

En Nodotic creemos que nuestro consolidado offering de consultoría de mejora y reingeniería de procesos se va a ver enormemente enriquecido con esta práctica y en próximas entradas compartiremos nuestro punto de vista sobre los beneficios que nuestros clientes van a poder obtener mediante el Process Mining en la mejora de sus procesos. Permanezcan atentos 🙂

Mientras tanto nos puedes seguir en nuestro grupo de LinkedIn, en nuestra Web específica sobre el tema Process Mining PRO o en un vistazo puedes hacerte una idea con este gráfico:

 

¿Te ha resultado interesante? ¿Crees que podrías aprovechar el Process Mining en la mejora de tus procesos? Nos gustaría oir tu opinión en los comentarios. Y si necesitas una orientación más detallada no dudes en contactarnos directamente, nos encantará intercambiar opiniones y experiencias.

IoT, the Internet of Tomatoes

Me ha encantado este artículo del MIT Technology Review sobre la aplicación de la IoT (Internet of Things) al desarrollo de mejores variedades de tomates. La captura, mediante sensores,  de datos ambientales y del suelo con el tratamiento masivo y transmisión en tiempo real de esos datos, permite a los agricultores tomar mejores decisiones sobre riego, momento de recolección, abono, etc. El objetivo es tener tomates de mejor calidad y por tanto obtener mejores precios y rendimientos de los cultivos.

Este artículo me ha gustado no sólo por su contenido técnico, también porque, acostumbrado a otro tipo de aplicaciones de la tecnología a la gestión, reconozco que me ha sorprendido.  Además el sector me interesa ya que durante dos años trabajé en una multinacional de la biotecnología en semillas.

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