En un entorno en el que ya llevamos a\u00f1os hablando de la Transformaci\u00f3n Digital y hemos avanzado de mejor o \u201cmenos mejor\u201d manera digitalizando nuestros procesos e integrando los sistemas implantados, toca tomar medidas que nos permitan ser eficientes con nuestras decisiones. Aprovechando la huella digital que dejan estos sistemas integrados, podemos tener un detalle preciso de cada uno de los pasos, tiempos, caminos alternativos y bloqueos que nos encontramos en los procesos del almac\u00e9n o fuera de \u00e9l en el d\u00eda a d\u00eda. Si somos capaces de conocerlos, podremos dar el siguiente paso que es medirlos y, a partir de aqu\u00ed, podremos tomar acciones para optimizarlos. Esto es un proceso de mejora continua que maneja grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n. Sin embargo, es viable llevarlo a cabo mediante el uso de herramientas que combinen la Miner\u00eda de Procesos, que nos permiten obtener el detalle de lo que buscamos, y Machine Learning, que nos ayudar\u00e1n a automatizar este ciclo de mejora constante y recurrente.<\/p>\n
Algunos casos de uso que mostraremos durante la presentaci\u00f3n tocar\u00e1n la mejora en la sostenibilidad y consumo de energ\u00eda, mejoras en el proceso de picking o la integraci\u00f3n real de CELONIS con DITWUIT WMS.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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