Indicadores del procesamiento de semillas en planta: mejorando su representación y automatizando su carga

La gestión, manejo y representación de los datos, ha cobrado gran importancia en todas las industrias y empresas. La industria de la producción de semillas de calidad no es la excepción. Para conocer el estado de situación de cualquier proceso es necesario contar con Indicadores, que deben obtenerse a través de mediciones. Más aún, “no se puede mejorar lo que no se mide”. La recolección de datos por sí sola no es de mucha utilidad, pero su correcto procesamiento puede generar información clave, que conducirá a la toma de decisiones acertadas para alcanzar los objetivos definidos, mejorando y haciendo más eficientes los procesos. Existe actualmente una tendencia a la automatización de tareas, dentro de las cuales se encuentra el manejo de datos, enmarcado dentro del concepto de “Negocio Inteligente” (Business Intelligence o BI). Este trabajo se basó primero en el análisis inicial y posterior mejora de las tareas y procedimientos de procesamiento de datos para obtener los Indicadores para relevar: - calidad, costo, entrega y personas en las cinco plantas de procesamiento de semillas de la empresa Satus S.A. empresa prestadora de servicios a terceros, inscripta en una filosofía de gestión organizacional de servicio al cliente. Primero se realizaron los flujogramas, que constaron entre cinco y seis pasos para describir los procesos de obtención de los Indicadores de cada pilar. La carga y el cálculo de los Indicadores se realizaba en forma manual, se mostraba en diferentes pestañas y en diferentes archivos Excel, uno por cada planta de procesamiento. Con el objeto de - reorganizar la estructura de los datos para permitir y facilitar la automatización de su carga, - modificar su representación gráfica para agilizar su lectura e interpretación, se creó una planilla única, se crearon, diseñaron y programaron fórmulas que realizaran las operaciones de cálculo y carga de datos de forma automática, disminuyendo el número de errores tanto en la carga de datos como en los cálculos. Los resultados de estas intervenciones permitieron obtener nuevos flujogramas para los mismos Indicadores, aunque sólo de tres pasos para describir los procesos. Con el software Power BI se representaron los datos y se visualizó gráficamente toda la información de forma simultánea y a lo largo del tiempo, lo que contrasta inequívocamente con la situación previa; la simplicidad de la nueva presentación en una sola pantalla y su facilidad de interpretación resultan obvias, demostrando que el proceso era perfectible y la automatización factible.