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Una de las consecuencias de la crisis del COVID-19, con sus limitaciones de movilidad y actividad, ha sido el auge de las compras online.
Esta extraña situación que estamos viviendo, ha provocado un auténtico terremoto que ha empujado muchas pequeñas y medianas empresas a adaptar sus negocios al entorno digital ya que les ofrece la posibilidad de llegar a más clientes eliminando la presencialidad en las compras y aumentando así la seguridad de los compradores.
Sin embargo, y aunque las compras online y las entregas a domicilio son la gran alternativa para muchos negocios, la verdad es que no siempre son una solución factible o económica.
De hecho, los servicios de entrega a domicilio implican una logística obligatoria que incluye la contratación de una empresa de transporte, la preparación de pedidos o la disposición de un espacio de almacenamiento, gastos o infraestructura que no todas las PYMES pueden permitirse. Por otro lado, hay muchos consumidores que prefieren acudir a un lugar físico a realizar sus compras.
Es aquí donde entra en juego el concepto “click and collect”, que une lo mejor del mundo online y el mundo offline.
Aunque tanto el CRM (Customer Relationship Management) como el ERP (Enterprise Resources Planning) se engloban dentro de las herramientas de gestión empresarial, sus usos y funciones son distintas.
Muchas empresas confunden ambos términos, utilizando el termino CRM cuando quieren hablar de ERP,y viceversa.
La principal diferencia entre ERP y CRM es que, mientras el primero sirve para planificar los recursos empresariales, el segundo se utiliza para gestionar la relación con los clientes. Dicho de otra forma, el ERP sería la herramienta que nos permite gestionar el “back office” de la empresa y el CRM sería la herramienta que nos permite gestionar cada interacción con el cliente “Front office”. La verdadera potencia radica en la integración del ERP con el CRM.
Sus beneficios también varían: en el primer caso, hablamos de optimizar la gestión de recursos internos y, en el segundo, de gestionar la consecución de objetivos de marketing/venta y plantear estrategias de negocio que nos ayuden a mejorar desviaciones en caso de cumplimiento.
En todo caso, y a pesar de sus ventajas, trabajar con un ERP y con un CRM de manera conjunta es algo habitual. De hecho, tanto CRM como ERP suponen una excelente inversión si sabemos sacarles partido, y muchos ERP permiten incorporar un módulo CRM totalmente compatible e integrado.
Empecemos por cómo hemos llegado a la industria 4.0. Desde 1800, hemos experimentado tres revoluciones industriales. Cada una estaba impulsada por una nueva tecnología disruptiva: la mecánica del motor a vapor, la innovación de la línea de montaje y la velocidad de la computadora.
La razón por la que se llamaron «revoluciones» industriales es que la innovación que las impulsó no solo mejoraba un poco la productividad y la eficiencia, sino que revolucionaba completamente la forma en que se producían los bienes y cómo se hacía el trabajo.
Ahora estamos en la Cuarta Revolución Industrial, también conocida como Industria 4.0, que lleva al futuro la automatización y la informatización que vimos en la Tercera Revolución Industrial.
La Industria 4.0 está potenciada por el Internet de las Cosas Industrial (IIoT) y los sistemas ciberfísicos, que son sistemas inteligentes y autónomos que utilizan algoritmos para monitorear y controlar cosas físicas como maquinaria, robots y vehículos.
La Industria 4.0 hace que todo en su cadena de suministro sea «inteligente». Desde las fábricas inteligentes hasta el almacenamiento y la logística inteligentes. Pero no se detiene en la cadena de suministro.
Se interconecta con sistemas de back-end, como la planificación de recursos empresariales (ERP), para brindar a las empresas un nivel de visibilidad y control sin precedentes. En definitiva, es una parte importante de la transformación digital de cualquier empresa.
La definición general de Industria 4.0 es el auge de la tecnología industrial digital… Las transformaciones de esta industria nos permiten trabajar junto con las máquinas de formas innovadoras y altamente productivas.
Tecnologías de la industria 4.0
La Industria 4.0 se basa en nueve pilares tecnológicos. Estas innovaciones conectan los mundos físico y digital y habilitan sistemas inteligentes y autónomos. Las empresas y cadenas de suministro ya utilizan algunas de estas tecnologías avanzadas, pero todo el potencial de la Industria 4.0 cobra vida cuando se utilizan juntas.
1. El Big Data y las analíticas de la IA
En esta nueva industria, el Big Data se recopila desde una amplia gama de fuentes, desde equipos de fábrica y dispositivos de internet de las cosas (IoT), hasta sistemas de ERP y CRM.
Las analíticas potenciadas por inteligencia artificial (IA) y machine learning se aplican a los datos en tiempo real y la información estratégica se aprovecha para mejorar la toma de decisiones y la automatización en todas las áreas de la gestión de la cadena de suministro.
2. Integración horizontal y vertical
La columna vertebral de la Industria 4.0 es la integración horizontal y vertical.
Con la integración horizontal, los procesos están estrechamente integrados a «nivel de campo», osea en la planta de producción y en toda la cadena de suministro.
Con la integración vertical, todas las capas de una organización están vinculadas. Los datos fluyen libremente desde la planta de fabricación hasta las oficinas y desde allí al resto. En otras palabras, la producción está estrechamente integrada con procesos de negocio como I+D, garantía de calidad, ventas y marketing, y otros departamentos.
3. Tecnología en la nube
La tecnología en la nube es el «gran habilitador» de la Industria 4.0 y la transformación digital. La tecnología en la nube de hoy en día va mucho más allá de velocidad, escalabilidad, almacenamiento y eficiencia de costos. Proporciona la base para la mayoría de las tecnologías avanzadas.
4. Realidad aumentada
La realidad aumentada superpone el contenido digital en un entorno real. Los empleados utilizan lentes inteligentes o dispositivos móviles para visualizar datos en tiempo real, piezas digitalizadas, instrucciones de reparación o montaje, contenido de capacitación…
5. Internet de las cosas industrial
La mayoría de las cosas físicas de la Industria 4.0 como dispositivos, robots, maquinaria… utilizan sensores para proporcionar datos en tiempo real sobre su estado, rendimiento o ubicación. Esta tecnología les permite a las empresas operar cadenas de suministro más fluidas.
6. Impresión 3D
La impresión 3D se utilizó inicialmente como una herramienta de creación rápida de prototipos, pero ahora brinda una gama más amplia de aplicaciones, desde la personalización en masa hasta la fabricación distribuida.
7. Robots automáticos
Una nueva generación de robots autónomos está emergiendo. Programados para realizar tareas con mínima intervención humana. Estos robots son capaces de realizar tareas difíciles y delicadas, pueden reconocer, analizar y actuar sobre la información que reciben de sus alrededores.
8. Simulación
Esta tecnología central de la Industria 4.0 le permite a las empresas comprender, analizar y mejorar el rendimiento y el mantenimiento de los sistemas y productos industriales. Un operador de activos, por ejemplo, puede utilizar una simulación digital para identificar una pieza específica que funciona mal, prever problemas potenciales y mejorar el tiempo productivo.
9. Ciberseguridad
Con el aumento de la conectividad y el uso de Big Data, la ciberseguridad es primordial. Implementando una arquitectura Zero Trust y tecnologías como machine learning y blockchain, las empresas pueden automatizar la detección, prevención y respuesta ante amenazas, minimizando el riesgo de violaciones a los datos y demoras en la producción en todas sus redes.
Beneficios que experimentan las empresas
1. Mejoras radicales en productividad y automatización
Las empresas están tomando decisiones basadas en datos en todas sus operaciones, mejorando la precisión de las previsiones, dando soporte a las entregas a tiempo y creando planes de optimización de ganancias.
2. Resistencia y agilidad sin importar lo que traiga el mercado o la economía
Las empresas están dando forma a la futura cadena de suministro digital basada en una planificación de vanguardia.
3. Confianza para explorar nuevos modelos de negocio
Gracias a las soluciones de la Industria 4.0, las empresas están reduciendo costos, mejorando la eficiencia del mercado y conectando cadenas de suministro por mar, tierra y aire.
4. Soluciones ecológicas y sostenibles sin sacrificar la rentabilidad
Los clientes se están volviendo más eficientes y rentables digitalizándose y al mismo tiempo cumplen con sus objetivos medioambientales sin comprometer otros objetivos de negocio, como rentabilidad y escalabilidad.
Las empresas deben adaptarse a un mundo que cambia constantemente y centrar sus esfuerzos en conseguir la máxima eficiencia. Estamos acostumbrados a pensar de forma lineal y en ocasiones subestimamos la velocidad y el alcance de los avances en curso. Por ello el grado de necesidad de cambio es elevado y las empresas necesitan detectar a tiempo los obstáculos para el cambio, identificar prioridades, crear nuevos ecosistemas, perfeccionar la arquitectura del negocio y crear un plan (donde todo gire siempre en torno a los clientes).
Este es el objetivo de Six Sigma, aportar una metodología que da respuestas a las necesidades organizativas. Es una estrategia de mejora cuyo objetivo es la detección y eliminación de las causas responsables de los fallos o defectos en los procesos que afectan a las características críticas de los productos o servicios que son de importancia vital para los clientes. Su motor es el potente ciclo de mejora DMAIC: Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar.
Desde un punto de vista funcional, Six Sigma se basa en el análisis de datos empíricos y en el uso de herramientas estadísticas para reducir el riesgo de error en los procesos productivos, algo básico para medir la eficiencia operativa de una empresa.
A grandes rasgos, Six Sigma es un sistema de gestión disciplinado, estructurado y cuantitativo, que incrementa la satisfacción del cliente, reduce costes y optimiza los procesos de fabricación. Un sistema de gestión que va de la mano y tiene muchos puntos de encuentro con Lean Management, donde la mejora continua desde grupos de trabajo resuelve problemas e impulsa los flujos de valor.
Pero, ¿cómo funciona Six Sigma??
En estadística, la letra griega “Sigma” (Σ, σ ó ς, según su ubicación dentro de una palabra) se utiliza para representar la desviación de un resultado esperado.
En los procesos de producción, existen diferentes niveles de sigma, dependiendo del número de productos defectuosos por cada millón de unidades entregadas al cliente final (DPMO). El objetivo de la metodología Six Sigma es mejorar los procedimientos de la empresa hasta llegar a un Sigma 6 (3,4 DPMO). Esto implica un grado de eficiencia superior al 99%. De ahí que el concepto “Sigma” esté asociado a la eficiencia.
Técnicas Six Sigma: DMAIC y DMADV
La metodología Six Sigma suele utilizarse para mejorar procesos o productos que ya existen en la empresa y se basa en el método DMAIC (Define, Measure, Analysis, Improve, Control), que consta de 5 fases:
Definir (Define)
Consiste en encontrar el problema, definirlo de manera detallada (a qué áreas afecta, qué procesos se ven implicados, quién podría encargarse de mejorar dichos procesos, etc.) y validarlo.
Medir (Measure)
En esta segunda fase, se registran todas las actividades realizadas durante el proceso erróneo para entender el funcionamiento del problema (estudiando variables como clientes, características del producto, etc.) y comprobar si la empresa tiene la capacidad para encontrar una solución.
Analizar (Analysis)
El objetivo de esta fase es analizar las causas reales que han ocasionado el problema o defecto. En ella se estudian datos y cifras relativos a los procesos que se quieren optimizar para buscar relaciones de causa-efecto.
Mejorar (Improve)
Las relaciones causa-efecto extraídas permiten determinar qué mejoras son necesarias y cómo optimizar cada fase de la producción, siendo necesario testear varias opciones para encontrar la solución óptima.
Control (Control)
Básicamente, se trata de evitar que se vuelvan a cometer los mismos errores. Esta última fase del método Six Sigma incluye asumir las medidas necesarias para garantizar la continuidad de las mejoras implantadas.
Aplicar el método DMADV
Cuando Six Sigma se aplica a procesos o productos que todavía no existen, se basan en el método DMADV (Define, Measure, Analysis, Design, Verify), que difiere ligeramente del anterior.
Sus fases, en este caso, son:
Definir (Define)
Consiste en definir el proceso que queremos implementar.
Medir (Measure)
Es decir, calcular cómo se desarrollará dicho proceso según todas las variables posibles.
Analizar (Analysis)
Se trata de establecer criterios para medir y diseñar el nuevo proceso, analizando cada una de sus fases, intentando verificar si aportan valor y localizando posibles errores para buscar soluciones preventivas.
Diseñar (Design)
Gracias al análisis previo, es posible establecer los parámetros que nos ayuden a diseñar un modelo de producción acorde a nuestras necesidades y objetivos.
Verificar (Verify)
Para verificar el diseño, es necesario analizar cada una de sus fases prestando atención a las métricas y a los parámetros establecidos.
Qué ventajas ofrece Six Sigma
La principal ventaja de Six Sigma como metodología para el control de calidad de procesos y productos es que está orientada al cliente final.
Además, se trata de un método proactivo porque establece cómo hacer mejoras incluso antes de detectarse defectos en los procesos. Esto es especialmente importante para pequeñas empresas y PYMES, que pueden hacer de la calidad un elemento diferenciador frente a su competencia.
La metodología Six Sigma también busca la rentabilidad y la mayor amortización de las inversiones. Este aspecto se ve reforzado porque involucra a todos los profesionales y áreas de la empresa, obteniendo resultados globales.
Por último, Six Sigma es compatible con la metodología Lean, método de trabajo que contando con los indicadores adecuados ayuda a conseguir el éxito empresarial. Éxito que se trabaja contando con las personas de la organización y que ayuda a optimizar la eficiencia a través de la simplificación y automatización de la producción. De hecho, existe una metodología híbrida llamada Lean Six Sigma y basada en la mejora constante de los procesos productivos de la empresa de manera sencilla.
Estas metodologías, unidas a un cambio de cultura pueden resultar elementos decisivos en una organización. Y es que decía Peter Drucker que la cultura se desayuna a la estrategia. El equipo directivo impulsa el cambio, pasa del yo al nosotros, del control a la confianza, de las directrices a la propia responsabilidad, de evitar errores a probar y aprender y la transformación llega.
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Antes de empezar con la comparativa entre Tableau y Power BI quiero ponerte en situación y adelantarte de que soy usuario muy intensivo de Tableau. Te digo esto porque aunque mi opinión puede que sea algo sesgada, voy a tratar de ser lo más imparcial posible y resaltar las cosas buenas y malas que me encuentro con estas herramientas.
Anteriormente he trabajado con QlikView, PowerPivot (origen de Power BI) y desde hace varios años me he centrado casi en exclusiva en Tableau, pero Power BI ha emergido a una velocidad vertiginosa en los últimos años que incluso se ha posicionado líder y aunque yo sea un enamorado de Tableau, no puedo mirar hacia otro lado.
No considero que mi nivel en Power BI sea tan alto como con Tableau y reconozco que en ocasiones me resulta doloroso pasar de una plataforma a otra (Tableau es estar como en casa 🙂 ) pero Microsoft ha puesto mucho dinero y muchísimos esfuerzos en posicionar Power BI, su producto es muy bueno y para muchos usuarios es la mejor herramienta.
El que no ha trabajado ni con una ni con otra y tiene que decantarse por una te viene al final con la misma pregunta:
“¿Qué es mejor? ¿Tableau o Power BI?”
Odio tener que contestar a esta pregunta, porque no es fácil responder de forma sencilla a una pregunta compleja. Así que con mi mejor sonrisa mi mirada dice seguramente «Tableau», pero de mi boca sale la respuesta «Depende»
Una de las principales características de Tableau es la posibilidad de editar haciendo Drag & drop
NO son herramientas iguales
Efectivamente, aunque puede parecer inicialmente que una es alternativa de la otra, NO es así.
Desde el punto de vista del Business Intelligence, hay 3 bloques o capas:
1. Los datos en bruto que quieres analizar o representar.
2. La transformación de esos datos en un modelo optimizado para poder analizarlos y representarlos.
3. La representación en dashboards (cuadros de mando) o visualizaciones.
Ambas herramientas trabajan con esas tres capas sin problema, pero Tableau hace foco en la tercera, Power BI lo hace en la segunda.
¿Cómo de difícil es hacer cálculos?
Pienso que Tableau a la larga es más sencillo, quizás la curva de aprendizaje es más inclinada al principio pero a poco que das un par de pasos ves que todo encaja.
Los cálculos en Tableau son muy parecidos al lenguaje SQL que es casi un estándar, de forma que es recíproco tener conocimientos de uno para ayudarte con el otro.
Los cálculos en Power BI son en formato DAX, que es un lenguaje propio de Power Bi y requiere de un aprendizaje. También está el lenguaje M pero se utiliza a la hora de extracción y preparación de datos.
Precios y licenciamiento, el cash es el cash
¿Son caras las licencias? ¿Qué es caro y que es barato? ¿Qué vale el tiempo? Lamentablemente el factor precio es un argumento con tanto peso que en ocasiones se antepone ante todo y Microsoft lo sabe.
Empezar con Tableau te cuesta 70$ mensuales para el primer usuario, empezar con Power BI 9,99$
Desde mi punto de vista, basándome en el tipo de clientes con los que trabajo y en el hecho de que en España el número de empresas con una plantilla inferior a 50 empleados es el 99% entiendo perfectamente que el coste de licenciamiento a veces no es que sea un factor importante, es que puede llegar a ser una barrera para empresas pequeñas por el escaso presupuesto dedicado a IT.
Power BI dispone de una gran abanico de gráficos propios y externos que puedes personalizar
Comparativa resumen de Tableau y Power BI
Como habrás podido ver, vas a encontrar cosas buenas en una y en otra y elegir una u otra dependerá del valor que le des a los aspectos donde destaca cada una.
¿Por qué elegiría Tableau?
¿Por qué elegiría Power BI?
• Puedes crear el gráfico que tengas en mente, como un lienzo en blanco para poder representar lo que quieras.
• Galería de gráficos inmediatos, eliges uno y solo tienes que añadirle los datos a mostrar.
• Mejor personalización de cómo interactúan las visualizaciones y el usuario con los dahsboard.
• Los marcadores les dan una versatilidad alucinante a los informes (hacer seguimientos, presentaciones, etc.)
• La flexibilidad a la hora de personalizar, las opciones de formateo son enormes y a todos los niveles.
• El modo enfoque es una pasada poder ampliar momentáneamente una visualización.
• Hay una gran comunidad detrás, puedes encontrar respuesta para cualquier pregunta que tengas del tipo ¿Cómo hago…?
• Que funcione en castellano lo de hacer una pregunta te vuela la cabeza 🤯
• A veces estar limitado a la hora de diseñar-crear puede ser una ventaja.
Entonces, ¿con cuál deberías quedarte? Pues como te he dicho al principio, depende.
And the winner is…
Vamos a olvidarnos de la parte de extracción-preparación-transformación de datos, en ese aspecto Power BI con PowerQuery es muy potente y es Tableau la que ha estado haciendo grandes esfuerzos con Prep, pero eso da para otro artículo. Pensando en el usuario final menos técnico, que solo quiere diseñar e interactuar con visualizaciones de sus datos ya preparados, diría que:
Si lo que buscas es una herramienta con un gran foco en la visualización deberías ir a Tableau. Te permite ser tan creativo como quieras y no me refiero a hacer dashboards bonitos, me refiero a poder convertir datos complejos en visualizaciones fáciles de entender, a poder crear lo que tengas en mente, cualquier tipo de visualización que puedas imaginar la vas a poder hacer con Tableau, no hay límites.
En cambio Power BI es una herramienta estupenda si lo que buscas es crear informes, reportes o dashboards de negocio con agilidad, que sean visuales aunque no excesivamente creativos. Su integración con 365 es alucinante y si tu empresa se apoya mucho en dicha integración Power BI encaja como anillo al dedo.
Ambos son grandes herramientas en lo que hacen, pero lo hacen diferente.
Por mi parte, seguiré trabajando con Tableau y adentrándome con Power BI según los clientes con los que trabajo opten por una o por otra, intentaré vivir con ello. Las visualizaciones en entornos empresariales o cuestiones de negocio tampoco dan mucho pie para ser creativo. Al fin y al cabo siempre tendré Tableau Public para ver datos en forma de auténticas obras de arte 😜
Los sistemas PLM o Product Lifecycle Management (Gestión del Ciclo de Vida del Producto) gestionan la vida útil y el concepto digital de un producto, desde la concepción de la idea hasta su reciclaje, pasando por su diseño, fabricación o distribución/venta.
Los software PLM pueden utilizarse para el desarrollo de nuevos productos o para la mejora de los ya existentes, y permiten gestionar cambios durante el proceso de fabricación, definir flujos de trabajo o autorizar/rechazar avances.
Al igual que otros sistemas como los ERP (Enterprise Resource Planning), los BPM (Business Process Management) o los CRM (Customer Relationship Management), el objetivo de un PLM es gestionar de manera integrada el producto y los procesos generales de una empresa, almacenando toda la información en un mismo soporte.
Concepto, funcionamiento y uso de los sistemas para la gestión del ciclo de vida de un producto
Un sistema PLM no es solamente un software para digitalizar procesos analógicos: permite que flujo de conocimiento digital se convierta un agente proactivo más en la gestión eficiente de la empresa.
Por eso, cuando hablamos de qué es un PLM, no hacemos referencia únicamente a una tecnología o un sistema informático, sino a una estrategia global que aprovecha la tecnología para sacar la máxima rentabilidad a los datos recopilados.
Una de las bases del funcionamiento de los sistemas para la gestión del ciclo de vida de un producto o PLM, es organizar todas las herramientas software de la empresa para centralizar las bases de datos y recorrer toda la vida del producto de manera transversal, recibiendo feedback y facilitando labores relacionadas con la organización, los usuarios o el producto, e incluyendo tareas de fabricación, marketing e incluso servicio posventa.
Desde un punto de vista técnico y organizativo, el funcionamiento de un sistema PLM requiere:
Establecer una estrategia de implementación acorde a los procesos de la empresa y desde una visión global.
Considerar el almacenamiento y definir los flujos de trabajo.
Dimensionar la estructura y la tecnología necesaria para cada proceso.
Definir la interacción del PLM con el resto de sistemas de gestión como ERP, CRM, etc.
Definir las fases de implantación del sistema PLM con objetivos alcanzables y revisables a corto plazo.
Una vez implementado, las principales funciones del sistema PLM son:
Almacenamiento, organización y protección de datos.
Gestión de documentos.
Búsqueda y recuperación de información
Distribución de datos con usuarios y departamentos de la organización de forma controlada.
Ejecución de procesos y flujos de trabajo (workflows).
Visualización de datos y documentos.
¿Por qué instalar un sistema PLM en la empresa?
Un software PLM permite acortar el ciclo de desarrollo de nuevos productos reduciendo su complejidad, concentrando todos los datos en un único sistema, mejorando el acceso a los mismos y previniendo errores, lo que se traduce en una mayor calidad y en un ahorro de recursos económicos, materiales y humanos.
Como plataforma digital cohesionada, un sistema PLM permite:
Optimizar las relaciones y la cooperación de los diferentes departamentos y áreas de la empresa.
Establecer un único sistema de registro para que los d
atos relevantes puedan ser consultados, en tiempo real y actualizados, por las personas adecuadas para su correcta interpretación.
Evitar duplicidad de documentos e información.
Maximizar el valor e incrementar la rentabilidad de cada producto.
Reducir el tiempo de introducción de nuevos productos o servicios.
Rastrear, controlar y valorar cambios durante la vida útil del producto.
Aumentar los ingresos brutos de la empresa estableciendo procesos de control de calidad repetibles y perfectamente definidos.
Aunque implementar una estrategia PLM requiere una inversión de tiempo y de dinero y exige cambios, los beneficios a largo plazo son importantes para todas las áreas de la organización.
Por último, no debemos confundir los sistemas PLM para la gestión del ciclo de vida un producto con los sistemas PDM, que sirven para gestionar documentos o administrar datos. Estos últimos tienen funciones muy específicas y están encaminados a la correcta gestión, análisis y uso de metadatos y archivos.
Elegir un PLM o un PDM depende de muchos factores, aunque en todos los casos debe primar el control de la información para ser más ágiles y adaptarse rápidamente a un entorno en constante cambio.
¿Y cómo trasladar todo esto a nuestra Empresa de Moda/Calzado ?
En el sector Moda/Calzado es fundamental eliminar el gap entre las áreas de Diseño y Fabricación. Es vital que haya una sinergia constante entre ambas áreas, de tal forma que las herramientas nos permitan comenzar el prototipo del Artículo desde sus inicios. Y la cualidad principal es que haya una integración completa con la ERP de la empresa de tal forma que sea accesible la base de datos completa de materias primas, colores, proveedores, etc, y que al mismo tiempo proporcione la flexibilidad suficiente como para ir generando nuevos materiales, nuevos proveedores, etc, sin llegar al detalle que la ERP pueda requerir para el control completo de fabricación y almacén. Y eso, unido a otras funcionalidades importantes como son:
Búsquedas tipo “Google” sobre los datos introducidos que nos permita localizar rápidamente cualquier texto que hayamos escrito. La herramienta tiene que permitir dar una flexibilidad cercana a lo que al final proporciona la Excel.
La posibilidad de adjuntar cualquier boceto, o foto realizada desde cualquier dispositivo móvil.
Histórico de versiones para tener un registro constante de los cambios efectuados, y poder volver en cualquier momento a cualquiera de ella.
Importar fácilmente cualquier desarrollo que se haya realizado desde una plantilla Excel, o incluso de software externo más especializado en diseño gráfico.
Flujos de trabajo para aprobación de los diseños por parte de diferentes perfiles que pueden intervenir en el proceso.
Generación de Órdenes de Fabricación para los prototipos con la información estrictamente necesaria para su elaboración y obtener una muestra del producto que permita posiblemente la aceptación por parte del cliente final.
Manipulación de la ficha del prototipo en múltiples dispositivos. Que podamos tener la facilidad de poder trabajar tanto en un PC, en un portátil, en una Tablet y en nuestro Smartphone Los perfiles que trabajan estos diseños necesitan primordialmente flexibilidad y libertad de movimientos, por los que escenarios BYOD (“Bring Your Own Device”) son los que mejor se adaptan a ellos.
Y por último, que todo este trabajo realizado hasta el momento sea una pasarela importante para la elaboración del Escandallo final del producto, ahora sí con todas las materias primas dadas de alta en el sistema, con sus precios de coste, proveedores que nos las suministran, trabajos relacionados, etc. ¿Por qué no rentabilizar todo el trabajo ya realizado desde Diseño?
Le damos herramientas al Diseñador para facilitar su trabajo, y le facilitamos al Responsable de Producción y Compras la construcción del Producto final, preparado para su fabricación masiva.
Si tienes dudas al respecto, lo mejor es contratar con una empresa especializada.
