Propuesta de un marco de trabajo para la implementación de sistemas de gestión de datos en empresa tomada como caso de estudio del sector de fármacos en Medellín.

45 páginasEn Colombia hoy hay poca adopción de tecnologías avanzadas por parte de las empresas productivas. En Antioquia tan solo el 10,4% de ellas las han implementado. Esta baja adopción ha hecho que las empresas colombianas sean menos competitivas y que países como China, Alemania y Estados Unidos sean potencias productoras a nivel mundial. Empresas pioneras en estos países en esta adopción de tecnologías se les conoce como Smart Factories. Estas son empresas manufactureras que implementan sistemas de información que integran diversas áreas de la organización para automatizar procesos internos con base en analítica de datos. En este trabajo se muestra un ejemplo de una empresa del sector fármaco en Medellín cuya misión es convertirse en una Smart Factory y ha adoptado diferentes sistemas de información para lograrlo. Para comprender los avances que esta empresa ha tenido, se realizó una investigación cualitativa donde se entrevistó al líder de innovación de la empresa para comprender qué sistemas de información manejan hoy en día y los beneficios que estos han traído a la compañía. Esta información se comparó con una investigación profunda sobre qué opciones existen en el mercado y qué puede hacer la empresa para avanzar en integración se sistemas y automatización de procesos. Se encontró que la empresa actualmente se encuentra en un estado nivel tres de madurez de los datos. Esto significa que organizacionalmente hay una cultura de datos y la empresa ha invertido en diversos sistemas de información para distintas áreas. Con esta información hoy realizan analítica descriptiva y predictiva. Este trabajo propone a la empresa un marco de trabajo que les permita pasar al nivel cuatro de madurez de los datos y puedan realizar analítica prescriptiva para automatizar la compra de materia prima y planeación de la producción de la línea de producción de sólidos. Una vez el sistema funcione en esta línea podrán implementarlo en las demás. Comenzar con una línea y luego seguir con las demás se basa en la metodología Kaizen de mejora continua y disminuye el riesgo del cambio. Se propone a la empresa centralizar la información de los distintos sistemas existentes en una sola base de datos para que el software predictivo considere variables de todas las áreas. La adopción de esta tecnología se debe hacer bajo el ciclo PHVA para constantemente monitorear su correcto funcionamiento. Este trabajo se realiza la actividad de planeación para que la empresa pueda seguir con la implementación.In Colombia today there is little adoption of advanced technologies by productive companies. In Antioquia only 10.4% of them have implemented them. This low adoption has made Colombian companies less competitive when compared against companies in countries such as China, Germany and the United States. Pioneer companies in these countries in the adoption of technologies are known as Smart Factories. These are manufacturing companies that implement information systems that integrate various areas of the organization to automate internal processes based on data analytics. This work shows an example of a company in the pharmaceutical sector in Medellin whose mission is to become a Smart Factory and has adopted different information systems to achieve it. To understand the advances that this company has had, a qualitative investigation was conducted where the company's innovation leader was interviewed to understand what information systems they handle today and the benefits they have brought to the company. This information was compared with an in-depth investigation into what options exist in the market and what the company can do to integrate various information systems and automate processes. It was found that the company is currently in a level three state of data maturity. This means that organizationally there is a culture of data and the company has invested in various information systems for different areas. With this information today they perform descriptive and predictive analytics. This work proposes to the company a framework that allows them to move to level four of data maturity and perform prescriptive analytics to automate the purchase of raw material and production planning of the solid production line. Once the system works in this line, they can implement it in the others. Starting with one line and then continuing with the others is based on the Kaizen methodology of continuous improvement and decreases the risk of failure. The company is proposed to centralize the information of the different existing systems in a single database so that the predictive software considers variables from all areas. The adoption of this technology must be done under the PDCA cycle to constantly monitor its proper functioning. This work is carried out the planning activity so that the company can continue with the implementation