5 ventajas del rastreo por GPS
A continuación compartimos un artículo de nuestro equipo en Australia. Su autor Matt Minor es actualmente el director de inteligencia de negocios y un apasionado del análisis de datos y de inteligencia orientada a datos. También es un creyente de que la forma de obtener y presentar la información puede ayudar a una empresa a incrementar su Retorno de Inversión y reducir los costos mejorando procesos para lograr resultados.
A muchos líderes de negocio les gusta respaldar su propio juicio. Para muchos de ellos, su instinto ha jugado un papel importante para hacerlos llegar a donde están hoy. Después de pensar y actuar de esa manera durante muchos años, la toma de decisiones basadas en el análisis de datos es un salto difícil de hacer.
Un informe reciente de The Economist Intelligence Unit sugiere que en el caso particular de los australianos ellos, son más dependientes de sus sentimientos que en otras poblaciones, con más de dos tercios (68 por ciento) de los ejecutivos locales diciendo que confían en su propio instinto o la de un colega de confianza. El promedio global de 1135 ejecutivos de nivel C y miembros de comités que tomaron parte en el estudio fue de 58 por ciento.
Solo el 29 por ciento de los ejecutivos globales, y el 22 por ciento en Australia, suelen tomar decisiones importantes basadas en análisis de datos. Sin embargo, cualquier persona con intención de mejorar se da cuenta de que hay enormes beneficios en confiar en lo que dicen los números. Permítanme darles tres ejemplos del mundo real:
Permítanme darles tres ejemplos del mundo real:
Escenario 1: Digamos que usted está trabajando en el negocio de la construcción. Dentro de un proceso de excavación y retiro de tierra, los camiones de transporte de tierra llegan a ser llenados, en cuanto el conductor llega a la posición de llenado se pone en modo de espera, en seguida la excavadora llena el camión y cuando está listo para salir, el chofer regresa a modo de conducción. Con tantos camiones en un sitio de construcción repitiendo este ciclo en un momento dado, la gestión no tiene manera de rastrear el número de horas que están en modo de espera. ¿De qué manera se compara la eficiencia entre un sitio y otro? Cuando una gran cantidad de camiones llegan a servirse al mismo tiempo que tienen que esperar en una cola, la quema de combustible y los motores en inactividad crece. Esto podría generar cerca de 30 minutos por camión, por día. Si usted está funcionando una flota de 100 camiones, eso es 50 horas por día de consumo de combustible e inactividad.
Solución: El análisis de datos puede ser utilizado para construir un indicador de rendimiento clave (KPI) ) para supervisar el rendimiento de los camiones individuales, turnos o diferentes sitios. Se pueden establecer objetivos para que la administración reciba alertas cada vez que un camión acumule más de 30 minutos por día en el modo de espera. Los datos mostrarán que tiene demasiados vehículos en un mismo lugar al mismo tiempo. Tal vez ellos pueden ser redirigidos a un sitio alternativo. Proporcionar información más detallada acerca de las operaciones significa que usted puede minimizar el tiempo de inactividad en la planificación de un gran trabajo, asegurándose de que la flota se distribuye uniformemente a través de sitios disponibles. Utilice datos históricos para planificar mejor su próximo trabajo.
Escenario 2: Ahora imagine ser el administrador de la flota nacional de una empresa de transporte, el exceso de velocidad es un problema para su negocio, ya que puede incurrir en fuertes multas y si ocurre accidente grave, usted está expuesto a daños y perjuicios que afectarían a su negocio. Usted también tiene la responsabilidad de garantizar la seguridad de sus conductores. Imagine que ha instalado un software de análisis para medir el problema y encontrar que es peor de lo que pensaba – la flota está duplicando constantemente el parámetro de sobre-aceleración que ha establecido.
Solución: Con el uso de análisis de datos, se puede comparar el rendimiento de todos los conductores de una semana a la siguiente. Si el mismo conductor opera fuera de los rangos establecidos en dos semanas, usted puede aplicar un correctivo. Los datos también se pueden utilizar para el desarrollo de planes de compensación para conductores, en base al rendimiento recompensando a quienes logren ciertos objetivos. Por ejemplo, puede establecer objetivos para el ahorro de combustible, exceso de velocidad, inactividad y tiempo de conducción, el uso de estos parámetros le da la oportunidad de desarrollar un sistema de puntuación que determina la cantidad de bonificación que cada conductor se lleva a casa cada mes. Todo esto puede ser conectado a la plataforma de análisis.
Escenario 3: ¿Qué sucedería si estuviera administrando una gran patio de vehículos de gobierno, con cientos de vehículos almacenados? ¿Cómo saber si están siendo utilizados de manera eficiente? En un extremo de la escala, algunos de estos vehículos podrían estar inactivos durante semanas o incluso meses. Por otro lado, si un empleado quiere viajar a otro sitio, no hay ningún incentivo para ellos en averiguar si pueden compartir un vehículo con alguien que está planeando hacer el mismo viaje.
Solución: Utilizando un software de análisis de datos podría ser capaz de inmediato de detectar si 60 de éstos vehículos no fueron utilizados durante el mes pasado. Con esta información claramente la flota es demasiado grande por lo que podría decidir en reducir el número de coches en patio por 30 para ver el impacto que esto tiene, el problema ahora es que hará con tantos vehículos que no se utilizan constantemente. ¿Qué pasa si los datos también muestran que 50 personas viajaban en la misma ubicación a las 8:00 a.m. y 09 a.m. el lunes, pero todo el mundo utiliza un vehículo separado? Eso es una oportunidad para poner las políticas en su sitio y aumentar aún más la eficiencia.
Las métricas que apoyarán a generar el mayor impacto en su negocio varían de una organización a otra. El conocimiento es crucial para el éxito de cualquier negocio y existen un montón de ventajas competitivas en la toma de decisiones sustentadas con análisis de datos y criterio en base a la prevención y detección de medidas con programas o recursos administrativos.
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