SmartGauge: Aplicación móvil de toma de medidas volumétricas de productos de consumo para mejorar los procesos de comercio B2B Autor: Daniel Warner Director: Juan Pablo Garzón Modalidad: Aplicación Práctica

Marco Institucional

El Proyecto  Antecedentes:  El proyecto comenzó como una iniciativa desarrollada durante el transcurso de la asignatura Computación Móvil del programa MISyC para mejorar la calidad de la información dentro del catálogo CABASnet.

Calidad de Datos (Data Quality) Tener una buena calidad de datos significa que la información acerca de los bienes y servicios se encuentra completa, es consistente, acertada, tiene vigencia y está basada en estándares.

No es consciente del problema Mayores costos Productos agotados Se debe realizar un esfuerzo conjunto Demasiados cambios Gran esfuerzo para mantener actualizada la información Requiere de personal capacitado Solicitudes bajo supuestos Pérdidas por almacenamiento Almacenes / Comerciantes Fabricantes / Productores Cliente finalGS1 (Sponsor) Simplificación y facilidad en la administración de datos de productos Coherencia Precisión Integridad Reducción de precios Encontrar siempre el producto Fortalecer la confianza en el catálogo Identificación de Stakeholders 7 Estudio de necesidades

Percepción del beneficio: los stakeholders 8 Estudio de necesidades

Impacto de la solución Costo de corrección de datos Costo administrativo Ventas perdidas por datos incorrectos 23%47% 30% £ 200 M / año COP 459,570 m 80% de datos Inconsistentes HOY Estudio cadenas top 4 en UK 9

23% Costo de corrección de datos Descripción Costo Valor * (unidades) Personal 31 Instrumentos de medición y Herramientas empleadas 22 Costos fijos 47 TOTAL 100 * Unidad: representa la relación entre cada ítem y el total en una escala 100 Relación de costos diarios del proceso actual de captura de información Cuadrilla de 2 o 3 personas Báscula Calibrador Portátil 60 productos 10 Impacto de la solución

11 23% Costo de corrección de datos Descripción Costo Valor * (unidades) Ahorro Personal 15 50% Instrumentos de medición y Herramientas empleadas 15 31% Costos fijos 47 0% TOTAL 78 22% * Unidad: representa la relación entre cada ítem y el total en una escala 100 Relación de costos diarios del nuevo proceso de captura de información Cuadrilla de 1 o 2 personas Báscula (Calibrador) Tablet 90 productos 18% Impacto de la solución

Innovación y oportunidades 12 * Lectura de código de barras * Reconocimiento de voz * Teclado de arrastre Interfaz de diseño natural Captura de medidas mediante imágenes Explotar Smartphones Captura de Datos

Beneficiados 13 80% de la información dentro de CABASnet es inconsistente con la información real. Mejores estimaciones para almacenar las compras en bodega (retailers). Mejores estimaciones de espacio requerido por parte de los transportadores.

El Proyecto  Desarrollo:  Objetivo General: Desarrollar una aplicación móvil que permita tomar medidas volumétricas de diferentes objetos para poder obtener información logística que sea útil a los procesos de transporte y almacenamiento en bodega asociados a su venta.

 Desarrollo:  Objetivos específicos:  Investigar los cinco métodos de análisis de imágenes que más tengan aplicabilidad dentro de la solución al problema planteado.  Plantear un modelo de toma de datos que permita que se mejore la calidad del contenido dentro del catálogo CABASnet en un 30%.  Construir un prototipo funcional de la aplicación propuesta.  Validar cuantitativamente el aporte que brinda la aplicación al ser implantada en un ambiente productivo real. El Proyecto

Fase metodológica 1. Investigar los cinco métodos de análisis de imágenes que más tengan aplicabilidad dentro de la solución al problema planteado.

Llevar a cabo reuniones con expertos en el área de tratamiento de imágenes. Plantear una técnica que solucione el problema planteado. Modelar el método más apropiado a implementar sobre la plataforma Android. Fase metodológica 1.

Algoritmo de medición Algoritmo de Canny: ▫“binarizar la imagen”. ▫Encontrar los bordes del objeto dentro de la fotografía. ▫Detectar los contornos de la imagen y definir el contorno del objeto. ▫Calcular el rectángulo que bordee el objeto para obtener su tamaño en pixeles.

Imagen binarizada

Bordes del objeto

Contornos del objeto

Tamaño en pixeles

Modelo geométrico

Fase metodológica 2. Plantear un modelo de toma de datos que permita que se mejore la calidad del contenido dentro del catálogo CABASnet en un 30%.

El Proceso Actualmente… Cada uno de los industriales es el encargado de los datos de sus propios productos. De una muestra de 451 productos, solo el 10.9% contaba con información acertada referente a sus dimensiones. Datos presentes el algunos productos y ausentes en otros.

El Proceso Propuesto Tercerizar la labor de introducir/actualizar datos de productos. Utilizando un dispositivo móvil. Realizar un filtrado de productos por categoría. El proceso se estandariza asegurando una calidad mínima.

Fase metodológica 3. Construir un prototipo funcional de la aplicación propuesta.

Herramientas utilizadas

Diseño

Visión Global de la Arquitectura

Capa de Servicios

Categorización NingunaVestuarioAseo – A. PersonalHogarAutopartes - HerramientasPapeleríaElectrodomésticosAlimentos - Medicinas

Fase metodológica 4. Validar cuantitativamente el aporte que brinda la aplicación al ser implantada en un ambiente productivo real.

De la muestra de 451 productos… El máximo grado de completitud de un producto era del 60%. El promedio de completitud de los productos era del 42%. En promedio, 7% de los productos contaba con información completa de sus dimensiones. 50% de los productos clasificados como medicinas cuenta con alguna información de registro sanitario.

Mejorar como mínimo en un 40% la información contenida en el catálogo. Del 93% de productos que carecen de información completa sobre sus dimensiones, la oportunidad es aún mayor. 50% de productos farmacéuticos con información incompleta de su registro sanitario evidencia un gran vacío en la estandarización del proceso. SmartGauge permitiría:

Post-mortem  Metodología propuesta vs. Metodología realmente utilizada.  Actividades propuestas vs. Actividades realizadas.  Efectividad en la estimación de tiempos del proyecto.  Costo estimado vs. Costo real.  Efectividad en la estimación y mitigación de riesgos.

Conclusiones Data Quality es un aspecto transversal a todas las actividades llevadas a cabo a lo largo de la cadena de valor. Al trabajar sobre datos reales, se hicieron presentes problemas no contemplados respecto a la forma de consumir servicios web. Android funcionó como una excelente plataforma de desarrollo. El algoritmo de medición requiere de la consideración de demasiadas variables para ser efectivo.

Conclusiones El modelo propuesto hace que la solución sea bastante atractiva de implementar por las diferentes empresas. También va de la mano con las políticas a implementar en el corto plazo por GS1, de manera que la aplicación puede ser un recurso valioso en la implementación de las mismas.

Lo que sigue…