Projeart

Resultados obtenidos:

• Actualizado en tiempo real a información crítica para decisiones más rápidas;
• Mejora significativa en la eficiencia y velocidad con la que se procesan y analizan los datos;
• Optimización en la gestión y seguimiento de propuestas, resultando en un proceso más ágil y eficaz;
• Incremento en la captura de leads calificados;
• Mejora en la identificación y aprovechamiento de oportunidades de negocio;
• Mejora de la gestión financiera y seguimiento de las obras;
• Creación de bancos de imágenes de todos los trabajos realizados;
• Mejora en la coordinación y gestión de las actividades de ingeniería y procesos operativos de fábrica;
• Gestión más eficaz de inventarios y recursos.

Projeart es una empresa brasileña especializada en el desarrollo, fabricación y montaje de estructuras metálicas, destinadas a atender diversos sectores de la construcción civil e industrial. Fundada en 1993, Projeart trabaja en proyectos personalizados, que van desde pequeños almacenes hasta obras complejas de gran escala.

Hoy la empresa cuenta con un parque industrial con una superficie total de 95.000 m² y una fábrica de 28.000 m², dividida en dos unidades, que ofrece más de 630 empleos directos e indirectos.

Mejor uso de los recursos

Desde 2022, el equipo de Investigación y Desarrollo de Projeart ha estado transformando el método de análisis de datos, estableciendo un legado utilizando Looker Studio de Google Cloud. El principal objetivo al utilizar la solución fue crear procesos bien definidos para asegurar un flujo eficiente de información, especialmente entre sectores, y buscar mejoras continuas para optimizar los procesos internos.

Looker Studio fue adoptado inicialmente por el equipo comercial, que utilizaba una hoja de cálculo para gestionar toda la información de las propuestas recibidas. La hoja de cálculo indicaba el estado de cada propuesta, los responsables, si se realizó el cálculo, si las estimaciones estaban completas, entre otra información. Antes de implementar la solución Google Cloud, el equipo de ventas utilizó otro panel para realizar un seguimiento de los datos, pero enfrentó problemas con el nivel limitado de actualizaciones del sistema.

El equipo comercial necesitaba información en tiempo real para monitorear el progreso de las propuestas, y Looker Studio era la solución más adecuada, ya que ofrecía actualizaciones y permitía al equipo de presupuesto realizar un seguimiento eficiente del estado de las propuestas.

La implementación de la nueva solución fue fácil y rápida, aportando agilidad a varios procesos. “Antes, generar un informe tardaba una semana. Ahora tenemos estos datos listos al instante. El equipo puede consultar y aplicar filtros de forma rápida y eficiente. Además, la solución nos ha ayudado a captar más clientes potenciales, ya que hemos podido acceder a información valiosa más rápidamente. Esto representa una enorme mejora respecto al tiempo que nos llevaba antes realizar estas tareas”, afirma Natanael.

A partir de los primeros resultados positivos obtenidos con Looker Studio, el equipo de montaje de Projeart también comenzó a utilizar la herramienta para controlar costes y seguir el montaje de las obras. El equipo desarrolló un panel en Looker Studio que recopila toda la información necesaria y permite el seguimiento diario de la información relacionada con las obras.

Implementación de mejoras en el proceso

Projeart también adoptó herramientas de Google Workspace, como Google Sheets y Google Forms, para mejorar varios procesos internos. Estas herramientas se integraron al Informe Diario de Trabajo (RDO), que cubre la planificación de Ingeniería, control de liberaciones de procesos de ingeniería, listado de trabajos de montaje y planilla de presupuesto. Las hojas de cálculo están conectadas a múltiples fuentes de datos externas, lo que permite que la información se actualice automáticamente.

Los ingenieros completan una plantilla detallada que incluye información sobre los plazos de construcción, el estado del día, si están dentro o fuera del cronograma, las condiciones de trabajo, así como planes de acción si hay retrasos. El modelo también permite registrar si hubo alguna imposibilidad de realizar trabajos durante el día. También detalla la mano de obra utilizada, incluyendo tanto el equipo propio como el de contratistas de estructuras y baldosas, y genera automáticamente valores diarios para analizar los costos de la obra. La información está organizada para generar alertas tanto para los empleados involucrados como para el cliente, destacando puntos relevantes y sucesos internos que son específicos del equipo interno.

Además, el modelo registra información sobre el equipo en el sitio, como la cantidad, el costo diario y el tiempo de inactividad de la máquina. También se registran las actividades realizadas, tales como posicionamiento de la estructura, premontaje, saneamiento, recubrimiento de la estructura y cierre, indicando el tramo correspondiente.

Los ingenieros también suben imágenes relacionadas con el proyecto. Pueden cargar hasta seis imágenes por formulario, clasificando cada una de ellas según la etapa de montaje y el tipo de estructura, como estructura de cubierta o cerramiento. El formulario también extrae automáticamente datos como el nombre del cliente, ciudad, dirección, ingeniero responsable y contratistas involucrados, que se integran con la base de datos del equipo de montaje. El banco de imágenes tiene dos propósitos principales: apoyar la construcción del Informe Diario de Trabajo (RDO) y alimentar el sistema de Business Intelligence (BI). La información del banco de imágenes se utiliza para crear informes y también para enriquecer el análisis de datos en BI.

Cada página de la base de datos corresponde a un elemento específico, como máquinas, problemas de los clientes, condiciones del proyecto y planes de acción. A medida que el ingeniero completa el RDO en Google Sheets, los datos se actualizan automáticamente en diferentes páginas de la base de datos. Estas páginas se utilizan para recopilar información sobre las obras, y la hoja de cálculo se guarda en formato Excel para su posterior procesamiento.

En la intranet, desarrollada por el equipo de TI de Projeart, existe un proceso para importar el archivo Excel generado por Google Sheets. Esta importación actualiza la base de datos interna, que se divide en tablas específicas para diferentes elementos. La base de datos alimenta el sistema BI, permitiendo la visualización y análisis detallado de la información recopilada de las obras.

El equipo de montaje desarrolló un panel en Looker Studio, utilizando las imágenes y los datos compilados. Este tablero permite filtrar y analizar información por obra, ingeniero, período y tipo de actividad, como levantamiento o cierre de estructura. El equipo también organizó todos los datos e imágenes en la intranet, facilitando el acceso y el análisis.

El proceso de integración implicó construir un modelo RDO detallado, hablar con varios sectores para garantizar la precisión de la información y desarrollar la integración con Google Forms y otras herramientas. Aunque la integración fue laboriosa, el resultado es un sistema eficiente que facilita la gestión de la información y la toma de decisiones.

Este proceso proporciona un flujo de trabajo eficiente y una gestión más eficaz de la información e imágenes relacionadas con las obras.

Dando forma al mañana

Para seguir mejorando sus procesos, Projeart está trabajando para eliminar pronto las hojas de cálculo y crear un entorno de desarrollo integrado directamente en su sitio web. Este enfoque tiene como objetivo optimizar el flujo de trabajo y proporcionar una experiencia más eficiente y cohesiva para los equipos al alinear todos los datos y la funcionalidad en una plataforma centralizada. Y aunque la empresa de estructuras metálicas no utiliza Inteligencia Artificial (IA), hay planes de incorporar tecnologías similares en el futuro para mejorar aún más sus procesos.