El fabricante de camiones Oshkosh toma decisiones basado en datos

El fabricante estadounidense Oshkosh, especializado en camiones y vehículos militares, aprovecha los datos para optimizar su negocio.

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El fabricante estadounidense Oshkosh Corp. lleva más de un siglo diseñando y construyendo camiones especiales. Pero en los últimos años, la empresa con sede en Wisconsin ha aumentado el uso y la explotación de los datos para impulsar la toma de decisiones. «Nos estamos centrando en el desarrollo de modelos predictivos para nuestros negocios y áreas funcionales», afirma Anupam Khare, vicepresidente senior y CIO de Oshkosh. «En los últimos 18 meses, hemos desarrollado unos 35 modelos analíticos».

Estos modelos han repercutido en los ingresos operativos en millones de dólares. Oshkosh, fundada en 1917, fabrica camiones especiales, vehículos militares, unidades especiales para bomberos de aeropuertos y equipos de acceso. Opera 147 plantas de fabricación en 22 países y vende sus equipos y vehículos en más de 150 países.

Cuando Khare se unió a la compañía en 2018 para supervisar su transformación digital, las capacidades de datos y análisis de Oshkosh consistían solo en un pequeño grupo de inteligencia empresarial (BI) en JLG Industries, una empresa de Oshkosh que se especializa en el diseño, la fabricación y la comercialización de equipos de acceso, como plataformas y manipuladores telescópicos.

Decidido a ayudar a Oshkosh a orientarse más hacia los datos, Khare contrató en 2019 a Marina Pashkevich-Zayed en el cargo de vicepresidenta de analítica avanzada e inteligencia artificial, procedente de una consultora, para centrarse al desarrollo digital, analítica avanzada y la automatización de procesos robóticos (RPA). Su llegada puso en marcha un equipo de científicos de datos, ingenieros de datos y arquitectos de datos casi inmediatamente.

«Hemos tenido mucha suerte de contratar a gente estupenda en la zona de Wisconsin, lo que no es fácil», dice Khare. «Hemos creado un equipo lo más diverso posible. También tenemos dos o tres personas a las que hemos formado internamente y que se han incorporado al equipo de ciencia de datos.»

Revisión de las operaciones de datos
Una de las primeras iniciativas de Khare fue evaluar la cartera de aplicaciones y datos de la empresa para determinar su valor comercial. Esta evaluación encontró una serie de ineficiencias. Por ejemplo, muchas de las aplicaciones de la empresa no estaban integradas en su sistema ERP, lo que obligaba a los empleados a transferir manualmente los datos de las hojas de cálculo a otras aplicaciones o a enviar datos a los proveedores por correo electrónico (hasta 200 por semana). El equipo de Khare descubrió que estos procesos manuales consumían unas 8.000 horas de trabajo al año.

Como resultado, Khare se centró en utilizar RPA para conectar las aplicaciones clave y el sistema ERP, automatizando todo el proceso. A partir de ahí, la empresa se centró en la creación de capacidades predictivas para ayudar a predecir los márgenes de los pedidos y los clientes, decidir dónde licitar en nuevos negocios y optimizar su cadena de suministro.

Uno de los proyectos más recientes de la empresa (Digital Buying Experience) utiliza modelos analíticos avanzados integrados con una herramienta de configuración para predecir los costos de material y mano de obra en función de las configuraciones exclusivas de un camión, con el fin de ofrecer a los clientes presupuestos más precisos y puntuales. El proyecto le valió a Oshkosh el premio CIO 100 a la excelencia informática.

«La analítica avanzada se ha convertido en un objetivo del director general y cada año reviso los avances con el consejo de administración», afirma Khare. Además, una vez al trimestre, el equipo realiza una revisión conjunta de los proyectos de análisis con las unidades de negocio.

Poner el valor como prioridad principal
Para garantizar que la analítica de datos tenga un impacto, el equipo de Khare sólo crea proyectos que tengan un patrocinador realmente interesado, y luego prioriza los proyectos en función de los beneficios esperados. «Un patrocinador ‘apasionado’ indica una persona de negocios que tiene un problema o debilidades que la analítica de datos puede ayudar a resolver. La pasión es el primer elemento», dice Khare. «El segundo elemento es cuantificar los beneficios del proyecto en la cuenta de resultados de la empresa, es decir, los ingresos de explotación o el crecimiento de las ventas».

Para ayudar a los posibles patrocinadores a entender cómo pueden ayudarles los datos y la analítica, el equipo de Khare ha desarrollado un catálogo de unos 100 casos de uso para diferentes áreas funcionales. «Nuestro equipo básicamente realiza talleres en múltiples empresas y áreas funcionales y explica en profundidad las posibilidades que aporta la analítica de datos».

Khare también señala que el equipo trata de alinear a sus científicos de datos con las líneas de negocio de la empresa, dando a los científicos de datos una visión mucho más profunda de cada empresa y sus necesidades. El resultado es que los científicos de datos han empezado a hablar en el lenguaje de la empresa y los empresarios han empezado a adoptar el lenguaje de los datos, lo que ha dado lugar a interacciones más intuitivas y a la generación de más ideas.

Culturalmente, Khare dice que el equipo tiene una cultura CARE, que es sinónimo de obsesión por el cliente, agilidad, resultados y espíritu empresarial. Los equipos de TI y de análisis hacen hincapié en estas cualidades mediante métricas y debates. Khare señala que existe un incentivo para los miembros del equipo que muestran estos comportamientos.

«Lo que hemos aprendido es que centrarse en las oportunidades de negocio reales y ser un buen storyteller es la clave del éxito», concluye Khare. «Ser un narrador capaz te ayuda a expandirte y crear impulso, y centrarte en las oportunidades reales de negocio no sólo ayuda al negocio, sino también a tu capacidad de TI como negocio».

Redacción CambioDigital OnLine – CWI.it

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