A través de un estudio realizado en el área de Supply Chain (Cadena de suministro) de la empresa Telefónica S.A, se demostró que hay un valor tangible y potencial en aprovechar los datos a lo largo de la cadena de suministro y adquisiciones, dos áreas que hasta el momento funcionaban de manera independiente.
El objetivo principal de el proyecto de Fin de Grado (PFG) es integrar técnicamente (a través de los datos) las áreas de compras y cadena de suministro. Esto permitirá tener una visión global de los procesos de compras, especialmente después de haber identificado discrepancias entre lo que se acordó y lo que realmente se llevó a cabo. Además, se busca abordar la falta de trazabilidad adecuada para justificar estas diferencias, así como otros problemas identificados en el proceso.
El PFG se enfoca en la recopilación, preparación, unificación de los conjuntos de datos y su validación, así como el desarrollo de modelos de predicción ML para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones de la compañía e identificar posibles ineficiencias y oportunidades de mejora.
Una de las barreras más significativas (y desafío fundamental de este PFG) para la integración efectiva de estos procesos radica en las diferencias tecnológicas inherentes a cada área. Es importante resaltar que estas áreas operaban de manera independiente, con sistemas y bases de datos heterogéneas que no estaban normalizadas ni estandarizadas.
Además de sus objetivos prácticos, el proyecto también aspira a contribuir al avance de la investigación en gestión de datos y procesos en el contexto empresarial. Se espera que los resultados y metodologías desarrollados durante este estudio puedan servir como un caso de estudio útil y aplicable para futuros proyectos de integración y optimización de procesos en otras organizaciones empresariales.
Abstract:
A study conducted in the Supply Chain area of Telefónica S.A demonstrated the tangible and potential value in leveraging data throughout the supply chain and procurement areas, which had previously operated independently.
The main objective of this Final Degree Project (PFG) is to technically integrate (through data) the procurement and supply chain areas. This will provide a global view of the procurement processes, especially after identifying discrepancies between what was agreed upon and what was actually carried out. Additionally, it aims to address the lack of adequate traceability to justify these differences, as well as other problems identified in the process.
The PFG focuses on the collection, preparation, unification of datasets, and their validation, as well as the development of ML prediction models to improve the company’s efficiency and decision-making, and to identify possible inefficiencies and opportunities for improvement.
One of the most significant barriers (and fundamental challenge of this PFG) to the effective integration of these processes lies in the technological differences inherent in each area. It is important to highlight that these areas operated independently, with heterogeneous systems and databases that were neither normalized nor standardized.
In addition to its practical objectives, the project also aims to contribute to the advancement of research in data management and processes in a business context. The results and methodologies developed during this study are expected to serve as a useful and applicable case study for future integration and process optimization projects in other business organizations.
A través de un estudio realizado en el área de Supply Chain (Cadena de suministro) de la empresa Telefónica S.A, se demostró que hay un valor tangible y potencial en aprovechar los datos a lo largo de la cadena de suministro y adquisiciones, dos áreas que hasta el momento funcionaban de manera independiente.
El objetivo principal de el proyecto de Fin de Grado (PFG) es integrar técnicamente (a través de los datos) las áreas de compras y cadena de suministro. Esto permitirá tener una visión global de los procesos de compras, especialmente después de haber identificado discrepancias entre lo que se acordó y lo que realmente se llevó a cabo. Además, se busca abordar la falta de trazabilidad adecuada para justificar estas diferencias, así como otros problemas identificados en el proceso.
El PFG se enfoca en la recopilación, preparación, unificación de los conjuntos de datos y su validación, así como el desarrollo de modelos de predicción ML para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones de la compañía e identificar posibles ineficiencias y oportunidades de mejora.
Una de las barreras más significativas (y desafío fundamental de este PFG) para la integración efectiva de estos procesos radica en las diferencias tecnológicas inherentes a cada área. Es importante resaltar que estas áreas operaban de manera independiente, con sistemas y bases de datos heterogéneas que no estaban normalizadas ni estandarizadas.
Además de sus objetivos prácticos, el proyecto también aspira a contribuir al avance de la investigación en gestión de datos y procesos en el contexto empresarial. Se espera que los resultados y metodologías desarrollados durante este estudio puedan servir como un caso de estudio útil y aplicable para futuros proyectos de integración y optimización de procesos en otras organizaciones empresariales.
Abstract:
A study conducted in the Supply Chain area of Telefónica S.A demonstrated the tangible and potential value in leveraging data throughout the supply chain and procurement areas, which had previously operated independently.
The main objective of this Final Degree Project (PFG) is to technically integrate (through data) the procurement and supply chain areas. This will provide a global view of the procurement processes, especially after identifying discrepancies between what was agreed upon and what was actually carried out. Additionally, it aims to address the lack of adequate traceability to justify these differences, as well as other problems identified in the process.
The PFG focuses on the collection, preparation, unification of datasets, and their validation, as well as the development of ML prediction models to improve the company’s efficiency and decision-making, and to identify possible inefficiencies and opportunities for improvement.
One of the most significant barriers (and fundamental challenge of this PFG) to the effective integration of these processes lies in the technological differences inherent in each area. It is important to highlight that these areas operated independently, with heterogeneous systems and databases that were neither normalized nor standardized.
In addition to its practical objectives, the project also aims to contribute to the advancement of research in data management and processes in a business context. The results and methodologies developed during this study are expected to serve as a useful and applicable case study for future integration and process optimization projects in other business organizations. Read More
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