PLM en la industria de la moda.

backbone plm

Cuando hablamos de industria de la moda ¿Qué es lo primero que se te viene a la cabeza?

Lo más común cuando reflexionamos sobre este sector, es pensar en establecimientos con estructuras típicamente verticales como H&M, Zara o C&A. Sin embargo, estos gigantes de la industria no son los únicos que se reparten el mercado. Cada vez son más las compañías de menor tamaño (S. Oliver, Tom Tailor…) que intentan competir y a su vez posicionarse en mercados más especializados en un intento por diferenciarse.

Y es que, el mundo de la moda puede ser de los más exigentes y cambiantes del panorama global.

Un dato relevante sobre cómo ha evolucionado el sector es cómo se han acortado los ciclos en el desarrollo de las colecciones. Si antes había 4 al año, ahora lo más común es hablar de 12 colecciones al año (y esta cifra aumenta si consideramos a los minoristas verticales).

El ciclo de vida del desarrollo de productos en la industria de la moda

¿Alguna vez te has detenido a pensar cómo funciona el ciclo de vida de producto en moda? ¿Cómo es posible que puedas comprar lo más trendy y a un precio razonable, cuando hace tan solo semanas se estrenaba en las pasarelas?

Pues bien, la clave para llevar a cabo este proceso completo se basa en el empleo de las tecnologías de la información. Y como esta no es posible con simples archivos Excel, es aquí donde el PLM cobra sentido en la industria moda.

El siguiente post está escrito con la intención de hacer más fácilmente comprensible el ciclo de vida de producto en el sector de la moda, y por qué es importante que este se apoye en un buen sistema de PLM. ¡Allá vamos!

Primeros pasos en el desarrollo del producto

Comenzaremos con la creación de los informes de la última colección para los artículos más vendidos. Posteriormente estos se retirarán del sistema de PLM del mes/temporada anterior.

Seguidamente, el productmanager convocará una reunión inicial o kick off meeting, es decir, una sesión informativa de las nuevas tendencias de las últimas pasarelas.

En este momento y tomando como referencia el target, se desarrollará la colección.

La estructura de un departamento será idealmente dividida según el grupo de productos que lo conformen.
Cada equipo está formado por al menos 3 personas: el diseñador, el desarrollador del producto y el encargado de compras.

En primer lugar, el diseñador comienza elaborando los bocetos y patrones. Después, para cada producto, se genera un artículo nuevo en el sistema PDM y de esta forma los datos son recopilados durante todo el ciclo de vida.

La definición del producto en la industria de la moda.

En la industria de la moda, un producto está definido por estos cuatro atributos principales:

  • Rango de tamaño.
  • Color.
  • Tela.
  • Grupo de productos.

Estos atributos nos sirven para definir de forma bastante amplia el artículo. Sin embargo, muchas compañías agregan información adicional que completa la definición. Esta información puede ser por ejemplo referida a la temporada, el género o el departamento, etc.

Administrar los datos del producto a través del ciclo de vida de la colección.

La mayoría de los datos disponibles durante el proceso de desarrollo de producto se gestionan en un sistema PDM. Este es un proceso ágil (agile designprocess) y la descripción del producto en el sistema PDM facilita a los diseñadores, desarrolladores y gestores de compras una comprensión común de cómo se ve el artículo.

Las imágenes o bocetos generalmente se crean en un programa de diseño (CAD) y se publican en el sistema PDM. De esta manera, todos los integrantes tienen acceso a los diseños y existe menos riesgo de generar confusión en los implicados. La colaboración con este sistema se desarrolla en tiempo real, es decir, todos los integrantes de un equipo pueden trabajar al mismo tiempo, ¡imagina todo el tiempo que se ahorra!

Posteriormente y basándose en estos diseños, el desarrollador de producto (también conocido como Técnico) define la especificación técnica del producto. Detallar un producto implica modificar el patrón básico, calificarlo y ajustarlo en diferentes tamaños. Además, se deben añadir las instrucciones de cuidado, del lavado, etc.

El técnico o desarrollador de producto debe estar presente igualmente en el muestreo hasta que el producto quede finalizado para su puesta en producción o para su seguimiento.

Por último, usando como referencia la información contenida en el sistema PDM, el gestor de compras adquiere la tela, los tintes y ordena los accesorios tales como las cremalleras, las etiquetas, etc. El gestor de compras también participa en la planificación y coordinación del proceso, desde la fase de muestreo hasta la fase de producción.

Hacer un seguimiento del desarrollo del producto.

Una vez producida la colección, tendrán lugar diferentes reuniones hasta su completa revisión. Todos en el equipo, y por supuesto el product manager, deberán aprobar la producción final. Como hemos visto, el proceso de desarrollo y parte del proceso de compra se gestionan dentro del sistema PDM. Sin embargo, la mayoría de las empresas utilizan un sistema diferente para realizar el seguimiento de los datos financieros de la colección: el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP).

En la industria de la moda, PDM y ERP son los dos sistemas principales para administrar el ciclo de vida completo del producto. Hay un intercambio constante de información entre los dos: principalmente PDM es para el diseño y desarrollo, mientras que ERP cubre la planificación, compras, inventario, ventas, marketing, finanzas y recursos humanos.

El responsable de compras planifica el inventario y, basándose en los cálculos, compra la tela (u otros accesorios necesarios para el ensamblaje del producto) utilizando ERP. El gestor de compras es igualmente la persona encargada de controlar y gestionar la tela desde las fábricas hasta la producción final, utilizando herramientas de seguimiento (SCM) y planificación.

Por tanto, a menudo debemos sumar la utilización de dos sistemas más en la industria de la moda: SCM y CRM.

Gestionar la cadena de suministro a través del ciclo de vida.

Las siglas SCM (SupplyChain Management) hacen referencia a la gestión de la cadena de suministro. Este sistema es utilizado para administrar el flujo de bienes y servicios, el transporte y el almacenamiento de materias primas. También permite la creación de los inventarios de trabajo, que permiten gestionar estos productos desde el punto de origen hasta el punto de consumo.

De esta manera, el gestor de compras puede realizar el seguimiento del ciclo de vida desde la fabricación hasta la entrega del producto en el punto de venta. Este sistema de seguimiento hace que el flujo de trabajo sea transparente y ofrezca la posibilidad de actuar a tiempo si se retrasa la entrega de los productos. La información de las ventas será posteriormente reportada al sistema ERP.

Mantenerse cerca del cliente para desarrollar mejores productos.

CRM son las siglas de Customer Relationship Management. El empleo de un CRM sitúa al cliente en el centro, cerrando el ciclo de desarrollo del producto en base al feedback sobre el mismo: al final, se trata de dar voz al cliente. Esta información se recopila principalmente de las redes sociales y las plataformas de comercio electrónico donde el cliente normalmente puede manifestar su opinión. El CRM conecta el producto con el cliente, proporcionando comentarios que van a resultar claves a la hora de planificar nuevas colecciones, enumerar los productos más vendidos o hacer visibles las quejas.

Para concluir, el sistema PLM brinda la oportunidad de aglutinar todos los insights de un producto que permiten la configuración y el pronóstico de la nueva colección. Y en este punto, nos situamos de nuevo al comienzo del ciclo de vida.

En publicaciones futuras, discutiremos acerca de las amenazas del sector y cómo las tecnologías futuras están dando forma a la industria de la moda.

Así que ya sabéis, si queréis saber más sobre el tema… ¡estad atentos!

El ascenso del Data Product: un activo estratégico clave

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ESTAMOS RODEADOS DE DATOS

Los datos son como el amor, están en todas partes. Darles la importancia que merecen acompañada de una buena gestión, permite a las empresas alcanzar objetivos extraordinarios. Entre ellos, la posibilidad de reinventar tu negocio, mejorar la eficiencia y ayudar a los empleados a desempeñar mejor su trabajo.

Los datos te dicen entre otras cosas, quiénes son tus clientes, qué los atrae para serlo y cómo utilizan los productos que ofreces en tu empresa. Te permiten tomar decisiones más inteligentes en base a la información que facilitan, y del mismo modo, te ayudan a identificar los productos, servicios y procesos en los que tu empresa no ofrece los mejores resultados posibles.

DEFINIENDO NUESTROS PRODUCTOS CON DATOS

Usamos datos para describir nuestros productos a lo largo de todo su ciclo de vida. Durante todo este proceso, se crean grandes cantidades de información y esta es utilizada para desarrollar, vender, entregar y dar servicio al producto.

Desde listas de materiales (Bills Of Materials, denominadas como “BOMs”) hasta reglas de configuración del producto o modelos analíticos, tener acceso a una gran variedad de datos es más que relevante para la correcta gestión del ciclo de vida. Esta información se maneja en diferentes sistemas: desde en el diseño asistido por ordenador, pasando por los ERP y sistemas de ejecución de fabricación, hasta los sistemas de automatización en fábrica.

Cada uno de estos sistemas está diseñado para admitir diferentes actores y fases del ciclo de vida del producto. No se trata de simplemente volcar todos nuestros datos de productos en un solo sistema y esperar que funcionen correctamente en cada parte de su ciclo de vida. El objetivo es unirlo todo para alcanzar el máximo aprovechamiento. Por otro lado, cada empresa es única y, por lo general, no hay disponible una solución de software comercial.

EL VALOR DE LA CALIDAD EN EL DATA PRODUCT

Cuando hablamos de «Good Data», hablamos de información fiable y manejada bajo control. Se trata de datos de calidad, fáciles de encontrar y disponibles cuando es necesario. Sin embargo, los depósitos de datos que no cumplen con estas características, siguen siendo un problema común en la mayoría de las organizaciones. Estos depósitos echan por tierra la capacidad de las empresas para compartir, colaborar y adoptar la tenencia de datos como ventaja competitiva.

Y además, los datos no son baratos. El desafío que supone el fin de los depósitos de datos sin sentido, la mejora de las habilidades en los empleados y los avances reales en materia de tecnología (a menudo deficiente), pasan a primer plano cuando hablamos de convertir los datos en ideas accionables.

Organizar toda la información del producto y proporcionar acceso a datos limpios y confiables son desafíos importantes en PLM. Si los datos del producto no se gestionan correctamente, es probable que encontremos problemas de calidad y eficiencia, y no podamos aprovechar todo el potencial de los análisis avanzados.

PERO, ¿QUÉ CLASE DE DATOS ESTÁN AHÍ FUERA?

Antes de seguir adelante, es importante estandarizar parte del vocabulario que usaremos mientras hablamos sobre datos. De esta manera resultará más sencillo comprender todo el proceso.

DATOS ESTRUCTURADOS

Son los datos presentes en las bases de datos tradicionales de filas y columnas. Los datos estructurados pueden ser datos transaccionales o maestros.

  1. Datos transaccionales.

Los datos transaccionales describen los asuntos de carácter comercial; por ejemplo, comprar productos de proveedores o vender productos a clientes son ambos asuntos comerciales.

  1. Datos maestros.

Los datos maestros son datos que permanecen inmutables a lo largo del tiempo. Describen entidades empresariales clave, así como productos, proveedores o clientes.

 

Espera por favor… ¡Dame un ejemplo!

 

Ok, imagina que vas a comprar un ordenador. Los datos maestros que describen el ordenador incluirían entre otros datos, el nombre del fabricante, la serie del modelo y el tamaño del monitor. Los datos maestros que te describen a ti como cliente, incluirían tu nombre, correo electrónico y dirección de facturación.

Sin embargo, la información transaccional involucrada aquí sería el precio del ordenador, el descuento o el método de pago.

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DATOS NO ESTRUCTURADOS

Los datos no estructurados son datos que no están específicamente estructurados para que las máquinas los entiendan fácilmente. No se ajustan a un modelo de datos específico y predefinido. Los datos no estructurados pueden ser mensajes de correo electrónico, documentos, videos, fotos, archivos de audio, presentaciones, etc.

Continuando con el ejemplo del ordenador, si después de haber realizado la compra, llamas a un amigo para explicarle qué modelo has adquirido y por qué, el archivo de audio de tu conversación sería un ejemplo de datos no estructurados.

DATOS SEMIESTRUCTURADOS

Algunos expertos confirman que el término «datos no estructurados» es engañoso, ya que los archivos generalmente contienen metadatos producidos por el software con el que se crearon. Sin embargo hay algo evidente, lo que se refiere a la parte interna del documento no está estructurado. Chuck Densinger y Mark Gonzales, en No hay datos desestructurados discuten este tema en detalle.

Para que se entienda mejor, continuamos con el ejemplo. En este caso, si tomaras una foto de tu ordenador nuevo, tu cámara probablemente almacenará la fecha y tal vez la ubicación de dónde se tomó la fotografía. Imagina que más tarde decides subir esa misma imagen en tus redes sociales y la etiquetas con las palabras #ordenador o #newtoy. En cierto sentido, el hacer esto ya está categorizando el archivo y facilitando a las máquinas la extracción de información de sus datos.

Un buen resumen de todo esto sería que para obtener valor comercial de los datos, las organizaciones deben combinar sabiamente los datos no estructurados y estructurados.

DETRÁS DEL HYPE: DEMOLIENDO LOS DEPÓSITOS DE DATOS

Usar el conocimiento oculto dentro de nuestros datos para tomar mejores decisiones y mejorar el rendimiento: Este es sin duda el objetivo universal en PLM. Sin embargo, la realidad es muy diferente.

La “Revolución de la Información” no ha cumplido sus promesas para la mayoría de las empresas. Las islas aisladas de datos inconexos, y la falta de habilidades y talento se encuentran entre los principales desafíos de cara al futuro, entre los que se espera tener respuesta a preguntas como ¿Qué puedo hacer para desbloquear toda la información de datos disponible para mi empresa?

La receta para el éxito comienza con un plan estratégico bien estudiado. En primer lugar, el poder de la información debe consolidarse como activo vital de la estructura empresarial. Una buena manera de comenzar es hacerse las preguntas correctas: ¿Qué información ayudará a mis empleados a hacer mejor su trabajo? ¿Dónde podrían los datos proporcionar un beneficio tangible que se traduzca en más y mejores ventas? Para ello, debes identificar qué datos requiere tu empresa, de dónde puedes obtenerlos y cómo los vas a usar.

Los siguientes 8 pasos proporcionan una lista de verificación simple para ayudarnos con la tarea de rescatar datos relevantes de los depósitos de datos.

 

  1. Establece objetivos claros para una buena iniciación en la gestión de datos.

Roma no se hizo en un día. Todos conocemos el dicho, pero a menudo no aplicamos esta lección cuando se trata de gestión de datos. A veces, por querer ir demasiado rápido olvidamos lo importante y terminamos frustrados y perdidos en un mar de datos desordenados. ¿Resultado? Fracaso. Nos quedamos sin presupuesto y no conseguimos ningún resultado tangible, lo que termina decepcionándonos. Quizás esta sensación te resulta familiar, ¿verdad?

 

  1. Divide tus datos en elementos clave.

Divide tus datos en elementos clave. Estos pueden ser datos sobre clientes, productos, empleados, inventario, proveedores, ubicaciones, etc.

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  1. Identifica los datos y clasifícalos según cuáles se utilizan, dónde y por qué.

Analiza cuál de los elementos clave es estratégicamente más importante y aprende qué datos se usan para el mismo elemento, dónde se usan, por quién se usan, cuándo se usan y por qué se usan. Es de vital importancia analizar el proceso completo, ya que los mismos datos pueden ser creados o usados en diferentes fases del ciclo de vida del producto. Averigua qué atributos describen esos elementos en según qué etapa del ciclo de vida, y probablemente descubrirás que los mismos datos tienen nombres diferentes en los diferentes sistemas. Por último, documenta todo el flujo de información tal y como es, al tiempo que identificas las incoherencias que puedan existir, los puntos débiles y las posibles mejoras.

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  1. Crea un diccionario de atributos comunes corporativos.

Un diccionario de atributos reúne el conjunto de atributos comunes en múltiples sistemas y partes interesadas. El diccionario de atributos administra el ID de los mismos junto con el nombre, la definición, el tipo de datos y otros metadatos considerados relevantes para la compañía (como por ejemplo, unidades de medida presentes).

La estandarización de atributos y definiciones comunes a múltiples sistemas, facilita la integración y potencia la interoperabilidad.

En la siguiente tabla, extraída de los servicios de datos de la POSC Caesar Association, se muestra un ejemplo práctico de definición de atributo:

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  1. Añade los atributos ya existentes al diccionario de atributos corporativos.

Este paso implica hacer un repaso de todos los atributos identificados para un elemento, y asignarlos a los atributos comunes del diccionario. Como ya hemos visto, a menudo estos tendrán un nombre diferente en cada sistema. Incluso, en ocasiones dentro del mismo sistema, múltiples atributos se usan a menudo para definir una propiedad idéntica en diferentes etapas o procesos del ciclo de vida.

 

  1. Cataloga los conjuntos de atributos y define su propiedad.

Una vez completados los pasos 4 y 5, y habiendo desarrollado una definición común para todos los atributos que se refieren al mismo elemento, es el momento de volver a redactar el flujo de información. Esta vez hazlo utilizando los atributos comunes del diccionario que has creado previamente. Del mismo modo, intenta agrupar los atributos lógicamente, en función del proceso, la actividad o la etapa del ciclo de vida.

Finalizado ese proceso, y tan pronto como adquieras un flujo de información limpio, formúlate la siguiente pregunta: ¿Quiénes son los productores de datos y los consumidores de datos en cada etapa del ciclo de vida? El objetivo principal para buscar respuesta será definir qué conjuntos de atributos del sistema están controlados y por quién. También es importante identificar quién consume esa información, y las diferentes aplicaciones posibles para los conjuntos de atributos una vez han sido creados.

En el siguiente ejemplo, el desarrollador del Producto controla el atributo del material establecido en PDM, a través de la investigación y el diseño. Esta información se publica en CRM, ERP y CPQ. Más tarde, el gerente de fabricación observa el conjunto de atributos del material y lo verifica en ERP, publicándolo en CRM, MES y PDM.

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  1. Planifica la implementación, estima sus costes y programa un análisis de viabilidad.

Ahora que ya tienes una idea más o menos clara de cómo debería fluir la información, es hora de planificar la implementación. Como ya sabes, los atributos deberán ajustarse al diccionario y las interfaces entre los sistemas deberán rediseñarse. Para ello deberás trazar un plan y llevar a cabo un análisis de viabilidad del mismo.

Una vez más, necesitarás dividir la implementación en partes y priorizar estratégicamente. ¿Qué áreas reportarán a nuestra compañía triunfos más rápidos? Una vez que el proyecto obtiene luz verde, todo se reduce al trabajo más pesado pero imprescindible: ajustar los sistemas y asegurarse de que la información fluya sin problemas.

 

  1. Documenta e informa de los cambios.

Finalmente, documenta el flujo de información, los nuevos modelos de datos y todas las instrucciones pertinentes. Es muy importante comunicar los cambios de manera correcta, y así poder estar seguros de que todos los interesados ​​asimilarán el nuevo modelo de trabajo con datos.

RECONOCE LOS DATOS DEL PRODUCTO COMO LO QUE SON: UN ACTIVO ESTRATÉGICO CLAVE

Transformarse en una compañía impulsada por los datos es una prioridad en la agenda de las empresas líderes que aspiran a superar a su competencia. Como se suele decir, “la información es poder” y esta tiene la capacidad de impulsar a las organizaciones y diferenciarlas de sus competidores. Sin embargo para que esto suceda de manera correcta, los datos deben considerarse como un verdadero activo corporativo.

La empresa deberá asegurar los recursos necesarios para aprovechar los nuevos modelos de negocio, y apoyar así sus estrategias basadas en la utilización de datos.

La gestión eficaz de la información requiere un gran compromiso desde arriba.