Gestión de datos maestros de la cadena de suministro
Construya la base de datos confiable de la que dependen sus operaciones.
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El buen desempeño de la cadena de suministro depende de datos confiables. Implementación Engineers implementa procesos, gobernanza, estándares y controles de Gestión de Datos Maestros (MDM) que mejoran la precisión, la coherencia y la usabilidad de los datos que respaldan la planificación, las compras, el inventario, la producción, la logística y los sistemas empresariales, como parte de una gestión eficaz de los datos de la cadena de suministro.
Trabajamos con los procesos, sistemas y personas responsables de la creación y el mantenimiento de los datos maestros, desde los maestros de materiales y artículos hasta las rutas de producción, los centros de trabajo, los parámetros de inventario, los proveedores y otros registros críticos. IE establece una clara responsabilidad, estyariza la creación y modificación de datos, limpia y valida los datos existentes e implementa la gobernanza necesaria para mantener la calidad de los datos a lo largo del tiempo.
Cuyo sea apropiado, también podemos implementar una gobernanza de datos maestros habilitada por IA para identificar continuamente datos faltantes, inconsistentes, duplicados o anómalos en todos los sistemas y acelerar la transición de la limpieza reactiva de datos al control proactivo.
Lo que implementamos
Evaluación de datos maestros y calidad de los datos
Comprender cómo los datos deficientes están afectyo la cadena de suministro y el rendimiento operativo.
IE evalúa los datos maestros, los procesos, los sistemas y los controles existentes para identificar registros incompletos, inexactos, duplicados, obsoletos o inconsistentes mediante una sólida gestión de la calidad de los datos.
Conectamos los problemas de calidad de los datos con los procesos a los que afectan, de modo que las organizaciones puedan priorizar las correcciones en función del riesgo operativo y empresarial, en lugar de tratar todos los problemas de datos por igual.
Estándares y estyarización de datos
Establecer estándares coherentes sobre cómo se definen y mantienen los datos empresariales críticos.
IE establece convenciones de nomenclatura, campos obligatorios, definiciones, clasificaciones, unidades de medida, estructuras de codificación y otros estándares necesarios para crear datos maestros coherentes en todas las funciones y sistemas como parte de la estyarización de datos maestros.
La estyarización mejora la capacidad de los sistemas ERP, MRP, de planificación, de inventario, de compras, de análisis y otros sistemas para operar a partir de una base de datos común.
Gobernanza y propiedad de los datos maestros
Establecer una clara rendición de cuentas respecto a los datos de los que depende la empresa.
IE define quién posee, crea, revisa, aprueba y mantiene los datos maestros críticos mediante una gobernanza eficaz de los datos maestros.
Implementamos estructuras de gobernanza, matrices RACI, controles de acceso, procesos de aprobación, vías de escalamiento y procedimientos de gestión de cambios para que la calidad de los datos se convierta en una responsabilidad empresarial continua en lugar de una tarea de limpieza periódica.
Datos maestros de materiales, artículos y cadena de suministro
Mejorar los datos fundamentales que impulsan la planificación y la ejecución.
En función de la operación, IE puede gestionar datos críticos relacionados con materiales y piezas, parámetros de inventario, rutas de producción, centros de trabajo, proveedores, compras, producción y transacciones, incluidos los datos maestros de materiales.
Validamos cómo se estructuran y utilizan los datos dentro de la empresa y corregimos los procesos subyacentes que permiten que entre información inexacta o incompleta en el sistema.
Limpieza, validación y migración de datos
Corrija los datos existentes y establezca una base sólida para el futuro.
IE admite la limpieza, validación, mapeo y migración de datos para mejorar la calidad de los datos maestros existentes y preparar a las organizaciones para implementaciones, actualizaciones, integraciones o transformaciones digitales más amplias de ERP mediante la limpieza de datos maestros.
En lugar de limitarnos a limpiar la base de datos, abordamos los procesos y la responsabilidad necesarios para evitar que los mismos problemas se repitan.
Preparación de los datos maestros de ERP y MRP
Lograr que los sistemas empresariales funcionen como fueron diseñados para funcionar.
El rendimiento de los sistemas ERP y MRP depende en gran medida de la calidad de los datos maestros subyacentes, incluidos los datos maestros de ERP y los datos maestros de MRP.
IE alinea las estructuras de datos maestros y los procesos de negocio con los requisitos operativos, de modo que las funciones de planificación, programación, compras, inventario, producción e informes dispongan de la información necesaria para operar de forma eficaz.
Monitoreo, métricas y control de cambios
Mantener la calidad de los datos después de la implementación.
IE implementa métricas de calidad de datos, rutinas de monitoreo, auditorías, paneles de control y controles de cambios para identificar problemas y mantener la integridad de los datos maestros.
Las rutinas de gestión definidas garantizan que los problemas de datos se asignen, corrijan, escalen y se evite que se repitan.
Gobernanza de datos maestros habilitada por IA
Pasar de la limpieza periódica de datos a la gobernanza continua de datos.
Para organizaciones con entornos de datos complejos, IE + Vooban puede implementar una gobernanza basada en IA que supervisa y valida continuamente los datos en los sistemas existentes sin necesidad de que las organizaciones reemplacen sus plataformas actuales mediante una gobernanza de datos habilitada por IA.
Los agentes de IA pueden identificar información faltante, detectar inconsistencias entre sistemas, hacer cumplir los estándares, armonizar valores conflictivos, priorizar problemas en función del riesgo empresarial y canalizar las excepciones a los equipos apropiados.
La tecnología se implementa junto con el modelo operativo, que incluye la propiedad de los datos, los estándares, los flujos de trabajo, la integración del sistema, las vías de escalamiento y la capacitación, de modo que la IA se convierte en parte de la forma en que se gobiernan los datos maestros, en lugar de ser otra tecnología independiente.
Por qué es importante la gestión de datos maestros
Cada decisión de la cadena de suministro depende de los datos que la respaldan.
Aunque los datos maestros pueden permanecer ocultos, influyen en prácticamente todos los procesos de la cadena de suministro.
Los plazos de entrega incorrectos pueden distorsionar la planificación. Los parámetros de inventario deficientes pueden provocar escasez o exceso de existencias. Las rutas y los centros de trabajo inexactos pueden perjudicar la capacidad y los cronogramas de producción. Los registros de materiales duplicados o inconsistentes generan confusión. Los problemas con los datos de los proveedores afectan a las compras. Y los datos maestros inexactos pueden impedir que los sistemas ERP y MRP generen resultados fiables.
El impacto se vuelve aún mayor a medida que las organizaciones invierten en análisis avanzados, automatización, transformación digital e inteligencia artificial . Estas tecnologías dependen de datos precisos, estructurados y controlados para generar resultados útiles.
Una gestión eficaz de los datos maestros crea una base de confianza al establecer estándares, propiedad, gobernanza, controles y una gestión continua en torno a los datos empresariales críticos.
Cada vez más, las organizaciones pueden ir más allá de las auditorías periódicas y las correcciones manuales. La gobernanza basada en IA permite supervisar continuamente los datos e identificar problemas a medida que surgen. En el ejemplo del sector de alimentos y bebidas, los posibles problemas incluían discrepancias en la formulación, información incompleta sobre alérgenos, falta de atributos de cumplimiento para el comercio minorista, deficiencias en la certificación de proveedores, inconsistencias en las unidades de medida y registros de SKU duplicados.
El objetivo no es simplemente tener datos más limpios. Se trata de una mejor planificación, mejores decisiones, sistemas más fiables y una ejecución operativa más consistente.
IX ® en acción | Fabricación de equipos agrícolas
Establecimiento de la gobernanza de datos maestros para respaldar la implementación de SAP.
Un fabricante mundial de maquinaria agrícola se estaba preparyo para una importante implementación de SAP, pero carecía de los controles sistémicos necesarios para gestionar eficazmente sus datos maestros de MRP.
La organización necesitaba una gobernanza más sólida sobre cómo se creaban, mantenían y modificaban los datos maestros, junto con controles de propiedad y acceso más claros. Las transacciones de inventario inconsistentes y las deficiencias en los procesos de datos maestros existentes generaban riesgos adicionales para la implementación exitosa y el rendimiento continuo del nuevo sistema.
Los ingenieros de implementación trabajaron con la organización para establecer un marco de gestión de datos maestros más disciplinado y mejorar la calidad y la gobernanza de la información que respalda a SAP.
La implementación incluyó:
- Mapeo de campos y requisitos de datos maestros críticos
- Establecer la gobernanza y la propiedad de los datos maestros.
- Definición de la responsabilidad RACI a nivel de campo
- Fortalecimiento de los permisos y controles de acceso del sistema
- Estyarización de los procesos para la creación y modificación de datos maestros.
- Mejorar la calidad y la exhaustividad de los datos maestros.
- Establecer controles de transacciones de inventario
- Implementación de documentación estándar de trabajo y procesos.
- Desarrollo de métricas y procesos de seguimiento
- Establecer procedimientos de control de cambios continuos
Este trabajo creó una base de datos más sólida para la implementación de SAP, al tiempo que estableció los procesos, los controles y la responsabilidad necesarios para mantener la calidad de los datos maestros después de la puesta en marcha.
Más fuerte
Gobernanza de datos maestros
Mejorado
Calidad y control de datos
Mayor que
Preparación para ERP/MRP
Preguntas frecuentes
What is master data management in supply chain operations?
La gestión de datos maestros en las operaciones de la cadena de suministro es el conjunto de procesos, estándares, gobernanza y controles que garantizan la precisión, la coherencia y la usabilidad de los datos críticos que respaldan la planificación, las adquisiciones, el inventario, la producción, la logística y los sistemas empresariales.
Which types of supply chain master data should be governed?
Entre los tipos de datos críticos se incluyen los maestros de materiales y artículos, los parámetros de inventario, las rutas de producción, los centros de trabajo, los proveedores, los datos de compras, los datos de producción y otros registros que impulsan la planificación y la ejecución.
How does poor master data affect ERP y MRP performance?
Los datos maestros deficientes pueden distorsionar la planificación, generar escasez o exceso de inventario, socavar la capacidad y los programas de producción, causar confusión debido a registros duplicados e impedir que los sistemas ERP y MRP produzcan resultados fiables.
What is involved in master data cleansing y styardization?
Implica evaluar la calidad de los datos, establecer convenciones de nomenclatura y campos obligatorios, corregir registros incompletos o inconsistentes, validar los datos e implementar estándares para que los sistemas operen a partir de una base de datos común y fiable.
How can AI improve master data governance?
La IA puede supervisar continuamente los datos en todos los sistemas, identificar información faltante o inconsistente, hacer cumplir los estándares, armonizar valores contradictorios, priorizar los problemas según el riesgo empresarial y dirigir las excepciones a los equipos adecuados para un control proactivo.
How can organizations sustain master data calidad after implementation?
Mediante la implementación de métricas de calidad de datos, rutinas de monitoreo, auditorías, paneles de control, controles de cambios, una clara definición de la responsabilidad y rutinas de gestión que asignen, corrijan, escalen y prevengan problemas recurrentes con los datos.
Servicios relacionados con la cadena de suministro
- Planificación de Ventas, Inventario y Operaciones (SIOP)
- Optimización de la red de la cadena de suministro
- Gestión de datos maestros
- Planificación y programación de la producción
- Optimización de ERP
- Reingeniería de procesos de la cadena de suministro
- Plan para cada pieza (PFEP) y reabastecimiento
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- Distribución y logística
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