Tener un sistema de datos de producto bien estructurado es fundamental para una implementación exitosa de la gestión del ciclo de vida del producto (PLM, por sus siglas en inglés). Sin él, las empresas luchan con silos de información e inconsistencias que ralentizan las operaciones a través de errores y obstáculos para la colaboración. Afortunadamente, hay tres métodos clave que las empresas pueden implementar para lograr una estructura de datos de producto exitosa; estos incluyen el establecimiento de definiciones de datos estandarizadas y una única fuente de verdad, el desarrollo de una base sólida con una estructura central, y la adopción de técnicas que mejoren la accesibilidad de los datos y la optimización de procesos.
Mediante los siguientes métodos, las empresas pueden asegurarse de que sus sistemas PLM funcionen de manera óptima y mejorar la experiencia de toma de decisiones diaria de los interesados relevantes a medida que avanzan a través de todo el ciclo de vida del producto.
Según la investigación de Think with Google, el 86% de los ejecutivos senior considera que la eliminación de silos organizacionales es “crítica para expandir el uso de datos y análisis en la toma de decisiones”. Los silos de datos son comunes, pero perjudiciales para las operaciones fluidas dentro de las corporaciones multinacionales, y con eso en mente, un sistema PLM central actúa como una única fuente de verdad para todos los interesados, independientemente del departamento, que proporciona información actualizada. Con datos precisos al alcance de la mano, los equipos pueden colaborar y reducir el riesgo de errores causados por datos desactualizados o contradictorios.
Mediante el establecimiento de definiciones claras y consistentes para todos los puntos de datos, desde las propiedades de los materiales hasta las especificaciones de ingeniería, dentro del sistema PLM de una empresa, los interesados obtienen un entendimiento común de lo que cada uno representa, lo que garantiza que los datos no puedan ser malinterpretados, reduciendo la confusión y mejorando la comunicación y consistencia a través de los silos.
Todos los productos requieren una especificación de ingeniería que forma la base del diseño de un producto. En cada iteración del diseño, las especificaciones pueden relajarse o cambiar, y la especificación debe ser llevada a lo largo de cada producto. A medida que la especificación se lleva adelante, el BOM correspondiente, datos de diseño del producto, y el paquete de fabricación serán llevados junto con la especificación. Una especificación bien definida muestra a los interesados el diseño central y la intención de fabricación para un producto.
Las empresas deberían estructurar sus datos de producto para reflejar las diferentes etapas del ciclo de vida de un producto, desde el diseño hasta la fabricación y más allá. Los datos de diseño, por ejemplo, podrían incluir modelos CAD en 3D y especificaciones de ingeniería asociadas, mientras que los datos de fabricación podrían abarcar instrucciones de producción, detalles de órdenes de trabajo y procedimientos de control de calidad. La adopción de este enfoque dirigido ayudará a los interesados a acceder a los datos específicos que necesitan en cada etapa, reduciendo el tiempo perdido en la búsqueda de información irrelevante.
El seguimiento de los cambios de datos a lo largo del ciclo de vida del producto mediante el control de versiones permite a los interesados ver la evolución de un diseño o proceso de fabricación, identificar quién hizo cambios y, en caso de revisiones, volver a iteraciones anteriores. Tener la capacidad de hacerlo es esencial para facilitar la colaboración entre equipos y mantener la trazabilidad y el cumplimiento regulatorio. En el escenario en el que un ingeniero se encuentra con un problema inesperado durante la fabricación, el control de versiones le permitiría rastrear el problema hasta un cambio de diseño específico, identificar la causa y potencialmente volver a una versión del producto que funcionaba según lo previsto.
Dentro de bibliotecas de partes, los datos de componentes se enriquecen con etiquetas de metadatos que actúan como palabras clave para funciones de búsqueda y categorización. A través de estas etiquetas, un sistema PLM inteligente puede buscar y filtrar fácilmente a través de vastos inventarios de partes, por ejemplo, utilizando tipos de componentes, valores y tamaños de paquete. Dentro de los sistemas PLM modernos, una integración con MRP, fuentes de datos de la cadena de suministro y aplicaciones IMS brinda a los interesados una visibilidad completa de los datos de los componentes y dónde se utilizan esos componentes en todo un portafolio de productos.
Una interferencia de sistema PLM amigable para el usuario puede mejorar la experiencia de navegación de los equipos. Una interfaz bien diseñada que permite a los usuarios encontrar, de manera eficiente y sencilla, los datos que necesitan. La implementación de características como funcionalidades de búsqueda intuitivas, herramientas claras de visualización de datos y paneles específicos para usuarios puede agilizar el proceso de acceso a los datos y mejorar la experiencia del usuario en general. Cuando pueden buscar los datos necesarios de manera eficiente, es más probable que los interesados se inclinen y adopten nuevos sistemas PLM, lo que resulta en una mejor cultura colaborativa y un proceso de desarrollo de productos basado en datos.
Una vez cubiertos los fundamentos de estructuración de datos de productos para el éxito, las empresas pueden explorar métodos adicionales para optimizar sus sistemas PLM y desbloquear aún mayor eficiencia.
Las empresas podrían considerar la incorporación de gemelos digitales. Los sistemas PLM con una representación de gemelo digital de un producto permiten que la fabricación, el control de calidad y los equipos en el campo cierren el ciclo sobre la identificación de defectos, actualizaciones de productos y solicitudes de cambios. La mejora continua es ahora posible a lo largo del ciclo de vida del producto a medida que las condiciones reales en el campo cambian.
Las capacidades de un sistema PLM pueden expandirse mediante la integración con sistemas empresariales adicionales como ERP, MRP o CRM. Dichas integraciones abren la puerta a una visión más holística de los datos del producto que podría agilizar los procesos y mejorar la eficiencia operativa general de las empresas.
Internamente, las empresas que siguen estos métodos de estructuración de datos pueden desbloquear una mejora en la colaboración entre silos y equipos dispares, una reducción en los errores causados por inconsistencias y, en última instancia, un tiempo de comercialización más rápido y productos de mayor calidad. A través de estas técnicas, las empresas se posicionan para adaptarse al cambiante paisaje de PLM, lo que asegura que permanezcan a la vanguardia de la innovación y la competitividad.
Mirando hacia el futuro, a medida que PLM continúa influyendo en los procesos, también lo harán las técnicas de estructuración de datos disponibles; las empresas que abracen estos cambios estarán bien posicionadas para optimizar sus ciclos de vida de desarrollo de productos y obtener una ventaja competitiva. A medida que la tecnología avanza y las demandas del mercado evolucionan, la capacidad de gestionar y aprovechar eficientemente los datos de los productos será una piedra angular del éxito. Al priorizar los datos de productos estructurados y adoptar técnicas emergentes de optimización de PLM, las empresas no solo pueden prosperar hoy, sino también mañana.