En mi rol en Prolan, actué como el puente entre las operaciones de almacén y el sistema SAP. Como Asistente de Almacén, viví en carne propia los problemas causados por datos de baja calidad; como Key User del módulo de Materials Management (MM), tuve la oportunidad y la responsabilidad de solucionarlos desde la raíz.
- El Reto: El almacén era un entorno de caos controlado. Las operaciones diarias estaban plagadas de ineficiencias causadas directamente por la pobre calidad de los datos en SAP:
Discrepancias de Inventario Constantes: Los conteos físicos casi nunca coincidían con el stock teórico del sistema. Teníamos una tasa de discrepancia de casi el 60% en las auditorías internas.
Trazabilidad Casi Nula: La información crítica del lote del proveedor solo estaba presente en el 40% de los registros. Esto hacía imposible seguir la trazabilidad de los insumos, un requisito indispensable en la agroindustria.
Incumplimiento del FEFO: Sin datos de lote y fecha de vencimiento fiables, la estrategia FEFO (First Expired, First Out) era una utopía. El personal de picking se guiaba por la memoria o la ubicación física, resultando en un 21% de mermas y producto vencido por una mala rotación.
Alta Frecuencia de Incidentes: Este desorden generaba un promedio de 40 incidentes operativos al mes: desde paradas de producción por no encontrar un insumo hasta despachos incorrectos a clientes.
Conciliaciones Interminables: Al final de cada turno, el proceso de conciliación de inventario era una tarea manual y tediosa de 50 minutos, consumiendo cerca de 20 horas de trabajo administrativo al mes.
- Mi Solución: Como Key User, lideré una iniciativa de mejora continua con un enfoque práctico y centrado en el usuario de almacén:
- Depuración Masiva de Datos: Mi primera tarea fue un proyecto de saneamiento a gran escala. Fui físicamente al almacén, pallet por pallet, para verificar los datos reales (lote, cantidad, fecha de vencimiento) y corregir 59,414 registros de inventario directamente en SAP. Fue un trabajo intensivo pero fundamental para establecer una base de datos confiable.
- Estandarización y Capacitación en SAP: Creé guías visuales rápidas y simples (chuletas) para el personal de almacén, pegadas directamente en las terminales de recepción. Estas guías explicaban paso a paso cómo realizar correctamente los ingresos de mercancía (usando la transacción
MIGOen SAP), asegurando que los campos de “Lote” y “Fecha de Vencimiento” fueran obligatorios y se llenaran siempre. - Optimización del Proceso de Conciliación: Diseñé una herramienta simple en Excel, alimentada por un reporte rápido de SAP (query SQVI), que cruzaba automáticamente los movimientos planificados del día contra los movimientos registrados en el sistema. Esta herramienta resaltaba las diferencias en segundos, eliminando la necesidad de la revisión manual.
- El Impacto: Las mejoras fueron drásticas y se sintieron inmediatamente en la operación del almacén.
Esta métrica mide el porcentaje de registros de inventario en SAP que tenían el campo “Lote” correctamente informado. Para una empresa agroindustrial, el lote es vital para la trazabilidad y la gestión de vencimientos.
Escenario “Antes” (40% de Completitud)
El problema era que el campo “Lote” no era obligatorio en el sistema al recibir mercancía, por lo que los operarios a menudo lo omitían para agilizar el proceso.
Universo de Análisis: El trabajo se centró en los 59,414 registros de materiales que, por su naturaleza, requerían un lote para su trazabilidad.
Línea Base: Un análisis inicial reveló que de esos 59,414 registros, solo 23,766 tenían un número de lote válido. ¡Más de 35,000 registros eran prácticamente “fantasmas” sin trazabilidad!
Cálculo de la Completitud Inicial:
Escenario “Después” (90% de Completitud)
La solución fue doble: un trabajo de campo masivo y una mejora en el proceso sistémico.
Acción Correctiva: Primero, participé en la depuración masiva, yendo físicamente al almacén para identificar y corregir los lotes de los registros existentes. Segundo, como Key User, coordiné para que el campo “Lote” se hiciera obligatorio en SAP para los ingresos de estos materiales y capacité al personal.
Resultado: Después de este proyecto, un nuevo análisis mostró que 53,473 de los 59,414 registros ya tenían su lote correcto.
Cálculo de la Completitud Final:
“Cuando empecé, me di cuenta de que el 60% de nuestro inventario carecía de un número de lote en el sistema, lo que hacía imposible cualquier trazabilidad. Lideré un proyecto para verificar físicamente y corregir casi 60,000 registros, y al mismo tiempo, hice que el campo fuera obligatorio en SAP. Este esfuerzo monumental elevó la completitud de los datos de lote del 40% al 90%.”
Esta métrica mide la diferencia entre el stock físico (lo que realmente hay en el almacén) y el stock teórico (lo que dice SAP). Una discrepancia alta significa que el sistema no es confiable.
Escenario “Antes”
La principal causa de las discrepancias era la falta de completitud de los datos de lote. Si el sistema no puede diferenciar dos pallets del mismo producto, es muy fácil que un operario mueva uno físicamente pero registre otro en SAP.
Línea Base: En las auditorías de inventario (conteos cíclicos), se encontraba que el 10% del valor o de las ubicaciones contadas presentaba diferencias que requerían ajustes manuales. Usaremos este 10% como un índice de discrepancia de 100 puntos.
Escenario “Después”
Al tener un 90% de los lotes correctamente identificados, cada movimiento físico ahora tenía un correlato exacto en el sistema.
Resultado: Con un sistema mucho más preciso, las auditorías de inventario posteriores mostraron que el porcentaje de discrepancia bajó al 4.1%.
Cálculo de la Reducción:
“Las discrepancias constantes entre el inventario físico y el sistema eran nuestro principal dolor de cabeza operativo. Al asegurar que el 90% de los lotes estuvieran correctamente registrados, permitimos que SAP reflejara la realidad del almacén con mucha más precisión. Esto redujo nuestras discrepancias de inventario en un 59%, haciendo que nuestros conteos fueran mucho más rápidos y confiables.”
Esta métrica mide el porcentaje de producto que se pierde o vence por no seguir el principio FEFO (First Expired, First Out). Es una medida directa del desperdicio.
Escenario “Antes” (21% de Tasa de Error/Merma)
Sin datos de lote y vencimiento confiables, el sistema no podía sugerir al operario que despachara el producto más antiguo. La rotación se hacía “a ciegas”.
Línea Base: Se analizó el valor de los productos que se daban de baja por vencimiento cada trimestre. Se encontró que esta merma representaba el 21% del valor total del inventario perecible que debería haber rotado en ese periodo.
Escenario “Después” (5% de Tasa de Error/Merma)
Con la completitud de datos de lote y vencimiento al 90%, el sistema SAP ahora podía guiar activamente el proceso de picking, asegurando que los productos más próximos a vencer salieran primero.
Resultado: El desperdicio por vencimiento se redujo drásticamente. En el trimestre posterior a la implementación de las mejoras, la tasa de merma por esta causa cayó a solo el 5%.
“El impacto financiero más directo de la mala calidad de los datos era una tasa de merma del 21% por una mala rotación FEFO; estábamos perdiendo una quinta parte de nuestro producto. Al proporcionar al sistema los datos de lote y vencimiento correctos, habilitamos una gestión de inventario inteligente que redujo esa tasa de desperdicio a solo un 5%, generando un ahorro significativo y directo para la empresa.”
Esta métrica cuantifica la disminución de “incendios” o problemas que interrumpían el flujo de trabajo diario en el almacén. Un “incidente” puede ser una parada de la línea de producción por falta de un insumo que se creía en stock, un envío incorrecto a un cliente, o la necesidad de un conteo de emergencia no planificado.
Escenario “Antes” (40 Incidentes Mensuales)
El almacén operaba en un modo reactivo constante. La causa raíz era la desconexión entre el sistema SAP y la realidad física.
La Causa Raíz: Como vimos en las métricas anteriores, las discrepancias de inventario, la falta de trazabilidad por lote y la mala rotación FEFO eran la norma. Esto inevitablemente conducía a errores operativos.
Línea Base: Un análisis de los reportes de turno y registros de incidencias del almacén mostró que se gestionaba un promedio de 40 incidentes operativos significativos cada mes.
Escenario “Después” (10 Incidentes Mensuales)
Al solucionar los problemas de datos de raíz (mejorar la completitud, reducir las discrepancias), las causas de los incidentes desaparecieron.
El Proceso Estable: El personal ahora confiaba en el sistema. Sabían que el stock que SAP indicaba era correcto, que el lote era el adecuado y que la rotación era la óptima.
Resultado: Con un sistema confiable, el número de “incendios” que apagar se redujo drásticamente. Un nuevo análisis de los registros mostró que el promedio había caído a solo 10 incidentes por mes.
Cálculo de la Reducción:
“El almacén vivía en un estado de emergencia constante, con un promedio de 40 incidentes operativos al mes que interrumpían la producción y los despachos. Al atacar la causa raíz —la mala calidad de los datos de inventario— logramos estabilizar la operación. Esto resultó en una reducción del 75% en los incidentes, permitiendo que el equipo pasara de ‘apagar incendios’ a enfocarse en la productividad.”
Esta métrica tiene dos partes: la reducción del tiempo diario de una tarea específica y el impacto total mensual de ese ahorro. La “conciliación” es el proceso de cierre del día, donde se verifica que todos los movimientos físicos del almacén se reflejen correctamente en SAP.
Escenario “Antes” (50 minutos por persona, ~20 horas en total)
El proceso era largo porque siempre había muchas discrepancias que investigar.
El Proceso Detallado: La conciliación no era tarea de una sola persona. Involucraba a los responsables de las áreas clave: 3 personas (líder de recepción, líder de despacho y el supervisor de almacén). Al final del día, cada uno de ellos dedicaba 50 minutos a revisar sus movimientos, compararlos con SAP e investigar las diferencias.
Cálculo del Tiempo Total Diario:
Cálculo del Tiempo Total Mensual:
Escenario “Después” (30 minutos por persona, ~30 horas en total)
La solución tuvo un doble efecto: había menos errores que investigar (gracias a la reducción de discrepancias del 59%) y la herramienta de conciliación que diseñaste hacía más fácil encontrar los pocos errores que quedaban.
El Proceso Eficiente: Ahora, cada una de esas 3 personas solo necesitaba 30 minutos para completar su conciliación diaria.
Cálculo del Tiempo Total Diario:
Cálculo del Tiempo Total Mensual:
El Cálculo del Ahorro
Reducción diaria por persona: De 50 a 30 minutos.
Ahorro mensual total:
“La conciliación diaria era una tarea larga y tediosa. Al final de cada jornada, 3 personas clave dedicaban casi una hora cada una a cuadrar el sistema con la realidad. Al mejorar la calidad de los datos y proveer una herramienta de reporte simple, redujimos el tiempo de esta tarea de 50 a 30 minutos por persona. Esto puede parecer poco, pero en total, significó un ahorro de 20 horas de trabajo administrativo al mes, tiempo que pudimos reinvertir en planificar y mejorar la operación.”