El EDI (Intercambio Electrónico de Datos) es una tecnología clave para aumentar la eficacia de la comunicación entre empresas. Una supervisión sofisticada de los procesos EDI es esencial para mejorar la calidad de los datos y garantizar la rentabilidad a largo plazo. Nos gustaría ilustrar con ejemplos prácticos cómo las empresas han logrado mejoras gracias a la supervisión específica del EDI.
Ejemplo práctico de la industria del automóvil: mejora de la calidad de los albaranes
Un cliente del sector de la automoción tenía inicialmente una calidad de los albaranes en torno al 86%. Dado que en este sector la cadena de producción está meticulosamente sincronizada y sólo se dispone de bajos niveles de existencias, la puntualidad y la exhaustividad de los Avisos Anticipados de Expedición (ASN) son cruciales.
Los datos ASN incorrectos o retrasados conllevan un esfuerzo manual, mayores costes y el riesgo de reservas incorrectas.
Gracias a medidas específicas de mejora de la calidad basadas en la supervisión estructurada del EDI y la información sistemática a los proveedores, pudimos aumentar la calidad de los albaranes hasta casi el 98%. Estas mejoras se lograron con la ayuda de un modelo de garantía de calidad en tres etapas para los proveedores:
- Identificación de errores e información de retorno: los sistemas automatizados reconocían los errores e informaban detalladamente a los proveedores sobre su naturaleza.
- Formación voluntaria para prevenir errores: se ofrecía formación voluntaria en caso de errores repetidos para eliminar las causas y prevenir futuros errores.
- Formación obligatoria para problemas persistentes: Si seguían produciéndose los mismos errores, se obligaba a los proveedores a asistir a cursos de formación de pago. Esto contribuyó a garantizar una alta calidad de los datos a largo plazo y a reducir la carga de los procesos internos.
Este enfoque no solo permitió reducir el trabajo de corrección manual, sino también mejorar la planificación de la producción y optimizar toda la cadena de suministro.
Ejemplo práctico de la industria de la moda: análisis eficaz de errores tras el cambio de ERP
Otro ejemplo muestra cómo la supervisión del EDI también contribuye a la optimización en otros sectores. Un cliente del sector de la moda llevó a cabo un cambio de ERP que provocó un aumento de los costes de soporte EDI.
Al principio, las causas no estaban claras: el equipo de ERP culpaba a los sistemas EDI, mientras que el equipo de EDI consideraba que la causa era el sistema ERP.
Las lagunas y deficiencias en el proceso de pedidos y envíos sólo pudieron identificarse y rectificarse mediante la introducción de un seguimiento exhaustivo del EDI. Además, se integraron funcionalidades como el envío automatizado de listas de precios (PRICAT), la supervisión de toda la cadena de procesos y las alertas en caso de interrupciones del proceso. El resultado fue una tramitación más eficaz de los pedidos y una reducción significativa de los errores.
Perspectivas de futuro: integración de IoT e IA
El futuro de los procesos EDI reside en la combinación con tecnologías como el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA). Estas tecnologías permiten trabajar de forma aún más precisa y eficiente y realizar nuevas optimizaciones:
Supervisión en tiempo real mediante IoT
La integración de sensores IoT permite realizar un seguimiento en tiempo real de las entregas y supervisar los procesos de producción. Esto permite una planificación más precisa y reduce los retrasos que, de otro modo, podrían tener un impacto negativo en la producción.
Análisis predictivo y medidas proactivas
El análisis predictivo asistido por IA ofrece la oportunidad de reconocer posibles problemas en una fase temprana antes de que surjan. Por ejemplo, se pueden predecir los retrasos en las entregas o el mal funcionamiento de las máquinas para tomar medidas a tiempo.
Detección y corrección automática de errores
Los algoritmos de aprendizaje automático reconocen automáticamente los errores en los documentos EDI y generan sugerencias de corrección. Esto reduce el esfuerzo manual y aumenta significativamente la precisión de los datos. Además, la supervisión permite un seguimiento continuo del rendimiento de los proveedores para seleccionar y promocionar a los mejores socios.
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