DESEMPEÑO PREDICTIVO DE OFERTAS DE CONTRATISTA

Las compañías de I+C pueden aplicar herramientas analíticas para mejorar sus tasas de éxito y evitar proyectos de alto riesgo. Una empresa global cuyos proyectos eran muy diversos se había esforzado por identificar los motivos por los que unos tenían un desempeño por debajo de lo esperado y otros habían resultado prósperos. La firma confiaba en el juicio de la dirección, que podía tener fallos o ser vulnerable a sesgos. Para obtener un mejor control de las fuentes de beneficios, analizó cientos de variables (como margen de beneficios, localización y tipo de activo) de más de 100 proyectos anteriores, así como factores externos del mercado, como gasto total del sector, sindicalización, y dimensión de la fuerza laboral local. Usando las percepciones extraídas de este análisis, la organización desarrolló un cuadro de mando de variables de riesgo que podrían afectar a los márgenes de los proyectos. El sistema ya crea una tarjeta de puntuación en la que pueden confiar los equipos durante las reuniones previas a las ofertas para decidir si el proyecto es lo suficientemente atractivo para hacer una oferta, estimar los costes, y calibrar la dimensión de las contingencias.

DISTRIBUCIÓN DE CAPITAL. ASIGNACIÓN OPTIMIZADA DE RECURSOS

La Analítica Avanzada puede ayudar a las compañías de infraestructuras a mejorar de manera significativa la eficiencia durante la fase de entrega del proyecto. Cuando la división de petróleo y gas de una firma global de ingeniería descubrió que sus costes de ingeniería se elevaban y sufrían de una escasez limitante de crecimiento de talento, empleó técnicas analíticas y descubrió que podía mejorar significativamente la productividad y el desempeño cambiando el diseño de los equipos y reduciendo la fragmentación de los procesos.

En concreto, el análisis de seis equipos de distintos productos y de más de 100 ubicaciones geográficas identificó una brecha de productividad de un 13 a un 27 por ciento entre equipos. Además, el análisis sugería que la compañía podía abordar más de dos tercios de esta brecha usando Analítica Avanzada para optimizar la asignación de recursos. Dado que dicha analítica evalúa un rango más amplio de datos (desde características de los recursos hasta especificaciones de trabajos) puede identificar el origen y la dimensión de las ineficiencias con mayor precisión. A los 12 meses de poner en práctica los cambios, la compañía fue testigo de un aumento del 14 por ciento en productividad, con un valor de 35 millones de dólares. 

VISIBILIDAD DE RIESGOS DE PROYECTOS EMERGENTES

En las firmas de I+C, los controles tradicionales de los proyectos a menudo retrasan la información sobre ocurrencias en costes durante días o semanas, haciendo de ellos herramientas eficaces para la generación de informes retrospectivos, pero no para gestionar los proyectos en marcha. Además, los controles no tienen en cuenta la interconectividad de diferentes métricas y las combinaciones únicas que pueden tener tremendos efectos sobre el desempeño. 

La Analítica Avanzada puede ofrecer una mejora importante en este frente al permitir que las compañías analicen rápida y continuamente datos del proyecto y evalúen su progreso, lo que ayuda a que los gestores reaccionen más rápidamente ante problemas potenciales. Los equipos pueden verse, a veces, sobrecargados por la cantidad de datos que genera un proyecto, y tener que esforzarse por identificar los indicadores (KPIs) que deben informar las decisiones. Las soluciones analíticas pueden extraer las métricas que realmente importan a partir de un rango amplio de fuentes.

Una firma de I+C ha creado una lista de más de 40 “tripwires” (sistemas de detección) que se correlacionan estadísticamente con la erosión de los márgenes. Cada noche, el modelo analítico de la compañía procesa los datos diarios del proyecto y busca esas banderas rojas; si aparece un número suficiente, se alerta inmediatamente a la dirección para que intervenga antes, incluso, de que se materialice el problema.

MANTENIMIENTO. MONITORIZACIÓN DE ACTIVOS A DISTANCIA

Los propietarios de activos, de sectores público y privado, deben decidir continuamente si emplear el dinero en mantener un activo, reemplazarlo por uno
mejorado, o adquirir un nuevo activo que cumplaun conjunto nuevo de requisitos. 

La Analítica Avanzada puede potenciar el nivel de precisión a la hora de tomar dichas decisiones, facilitando que los propietarios prioricen la sustitución o la reparación de componentes específicos en vez de un activo completo. 

Por ejemplo, la utilización de sensores puede permitir que un departamento de transporte identifique los puentes que necesitan una reconstrucción completa y los que solo necesitan la sustitución de una o dos vigas que presentan problemas
estructurales. 

El Departamento de Transporte de Carolina del Sur, por ejemplo, ha recibido una subvención de la Administración Federal de Carreteras para evaluar el valor de una tecnología de monitorización del estado estructural que complemente la inspección visual y otra información relacionada con puentes concretos.

Las aplicaciones analíticas utilizadas en otros sectores también pueden destacar oportunidades para actores de infraestructuras.

En la industria ferroviaria, por ejemplo, el uso de sensores para monitorizar la geometría de las vías, la corrugación de carriles, y mediciones de superficie de las vías facilita el mantenimiento y las decisiones de inversión a largo plazo. Una compañía ferroviaria pasó de usar comparativas del sector ligadas a un amplio rango de categorías de activos a analizar sus propios datos de monitorización de estado para desarrollar una lista de tareas priorizadas de mantenimiento anual. 

El cambio ayudó a ahorrar más de 30.000 horas-persona al año, y permitió que la compañía redirigiera 20 millones de dólares de gasto anual en reparación de motores a inversiones de ampliación de capital.

LAS TÉCNICAS DE ANALÍTICA AVANZADA SERÁN CLAVE EN EL DESARROLLO DEL SECTOR DE INFRAESTRUCTURAS EN ESPAÑA 

De acuerdo al estudio de McKinsey aprovechar métodos basados en análisis de datos que permitan la monitorización de activos a distancia, o la predicción de riesgos emergentes, puede generar ahorros de hasta un 15%.

El sector de las infraestructuras ha tardado en incorporarse a la era digital tal y como muestra el Índice de Digitalización de McKinsey Global Institute, que sitúa la construcción entre los sectores menos avanzados en la adopción de nuevas tecnologías, un aspecto que impacta significativamente en la productividad del sector.

El estudio de McKinsey “Potencial de la Analítica Avanzada en la industria de Infraestructuras en España” revela como las empresas de infraestructuras españolas se enfrentan a circunstancias difíciles; Entre 2015 y 2018 su margen de EBITDA ha descendido en medio punto porcentual, que aunado con los retrasos de inversiones en el sector, ha provocado que muchas empresas de infraestructuras españolas hayan optado por apostar en mercados extranjeros, exponiéndose a nuevos riesgos, competencia y una base de contratistas fragmentada. 

En este nuevo estudio presentado en el marco de la celebración del Barcelona Building Construmat 2019, McKinsey da claves para generar oportunidades entre las empresas de infraestructuras españolas para que revierta esta tendencia y aprovechen el poder de la Analítica Avanzada en cada etapa del ciclo de vida del proyecto. 

“Los propietarios de proyectos pueden basar sus decisiones sobre inversión y mejorar las operaciones y mantenimiento de los activos a través del análisis de la información generada. Las empresas de construcción pueden realizar ofertas más adecuadas, llevar a cabo negociaciones basadas en datos con los subcontratistas y anticipar problemas en los proyectos antes de que surjan demoras y sobrecostes” explica Antonio De Gregorio, Socio de la oficina de Madrid. 

Ingresar en la era del big data es un desafío, los principales líderes deben realizar cambios significativos en su estructura operacional, talento y cultura. Todo un reto teniendo en cuenta las grandes cantidades de información recopilada a lo largo de los años que es necesario reconciliar y analizar digitalmente para avanzar en la adopción de la tecnología de datos. Sin embargo, hay importantes beneficios en juego. 

En palabras de De Gregorio: “Nuestra investigación sugiere que aprovechar métodos basados en datos puede generar ahorros en cartera de hasta un 15 por ciento: dinero que propietarios y operadores pueden reasignar a proyectos más atractivos”.

El estudio identifica además las cuatro fases principales del ciclo de vida de los activos en las que las compañías de infraestructuras deberían explorar el uso de la Analítica Avanzada:

1. Planificación estratégica: Los propietarios de infraestructuras pueden aprender de experiencias en sectores adyacentes en los que las organizaciones están utilizando datos para estimular un mayor desempeño y mitigar riesgos a través de técnicas como la Planificación predictiva de capital o el Desempeño predictivo de ofertas de contratista.
2. Distribución de capital: La Analítica Avanzada puede ayudar a las compañías de infraestructuras a mejorar de manera significativa la eficiencia durante la fase de entrega del proyecto, permitiendo la Asignación optimizada de recursos y una mayor Visibilidad de los riesgos de proyectos emergentes.
3. Operaciones: Analizar los datos puede ayudar a que propietarios y operadores de activos obtengan importantes incrementos en los ingresos derivados de servicios de infraestructuras como es el caso del Cobro dinámico de peajes o el análisis de las Tendencias de consumidores en aeropuertos.
4. Mantenimiento: Los propietarios de activos, de sectores público y privado, deben decidir continuamente si emplear el dinero en mantener un activo, reemplazarlo por uno mejorado, o adquirir un nuevo activo que cumpla un conjunto nuevo de requisitos, en este sentido, las técnicas como la Monitorización de activos a distancia permiten ganar eficiencia y reducir plazos en la toma de decisiones