23/02/2015 - Nueva metodología para mejorar los procesos logísticos

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El Instituto Tecnológico de Aragón (ITAINNOVA) ha desarrollado una nueva metodología para la mejora de los procesos logísticos mediante el uso de modelos de extracción de conocimiento. Esta herramienta, denominada KAJAL,  nace de la experiencia de trabajos realizados con varias empresas, donde la representación visual de las relaciones encontradas en los sistemas de información, en las primeras fases de los proyectos, proporcionaba a las empresas una nueva perspectiva, muy interesante para poder diagnosticar y mejorar los procesos.

Este sistema utiliza información de los sistemas de gestión de la empresa, como ficheros de históricos de ventas, movimientos internos, niveles de stock, muestras de artículos, rutas de trabajo… que se puede complementar con otras fuentes de información externas, como datos de sensores, de otras empresas, indicadores macroeconómicos… A través de la aplicación de técnicas avanzadas de análisis y procesamiento a estos datos (clustering, clasificación, estimación, optimización…), KAJAL permite visualizar y extraer información útil para entender y mejorar el comportamiento de los procesos.

Aplicaciones

KAJAL puede utilizarse en el análisis de diferentes procesos industriales y logísticos, como pueden ser la configuración de un mapa de ubicaciones de un almacén, la clasificación del comportamiento de los clientes un conjunto de referencias, caracterizar la demanda de determinados productos, identificar la influencia de variables de proceso de fabricación en el consumo energético, evaluar niveles de inventario, detectar problemas o errores durante procesos de fabricación, estimar un parámetro en función del resto de variables del proceso, optimizar costes o mejorar el nivel de servicio.

El nombre está inspirado en el trabajo del premio Nobel Santiago Ramón y Cajal. De la misma forma que Cajal descubrió los secretos del sistema nervioso mediante una nueva tecnología de tintado de las neuronas, la metodología KAJAL de ITAINNOVA visualiza complejas relaciones entre las diferentes decisiones mediante la búsqueda de patrones ocultos en los datos.

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