Lis Solutions: “Creamos un ‘gran hermano’ que vela por las cadenas de suministro”

Asier Barredo, CEO de Lis Solutions.

La característica esencial de la startup Lis Solutions es la combinación entre la analítica de datos y una amplia experiencia en consultoría logística para compañías de gran tamaño. La empresa cuenta con sedes en Vitoria-Gasteiz, Barcelona y Ulm, en Alemania, y desde su creación, en 2013, ha trabajado con empresas industriales de sectores muy diversos. Es una de las startups seleccionadas dentro de la segunda edición de Bind 4.0, y en el marco de esta aceleradora, tiene en marcha un proyecto con la empresa guipuzcoana Elay.

¿Cuál es el valor diferencial de vuestra empresa?

Somos expertos en analítica avanzada de datos en los procesos industriales y nuestro valor diferencial es que unimos los dos mundos, el de las operaciones, la rentabilidad y el producto, con el mundo intangible de los datos. Tenemos amplia experiencia tanto en consultoría tradicional como en analítica avanzada de big data, y lo que nos hace conseguir los proyectos es ese doble enfoque, porque hablamos el mismo lenguaje que los clientes. Con las tecnologías tenemos grandes hypes, y a menudo desde el ámbito empresarial no se acaba de entender el valor que pueden aportar a su día a día. Yo mismo he sido responsable de logística y director de operaciones durante varios años, así que antes de ofrecer soluciones he sufrido la parte de no tener un modelo analítico avanzado para gestionar el negocio.

¿Qué beneficios principales ofrecen vuestras soluciones?

Desde el principio vimos que teníamos que enfocarnos a empresas medianas y grandes, con un volumen de datos realmente masivo donde podamos hacer nuestra analítica de datos. Hablamos de redes de distribución tan complejas que no se pueden gestionar de manera aislada. Te pongo un ejemplo, si yo realizo una mala compra, esta llegará al almacén y quien esté ahí seguirá transmitiendo el error aguas abajo a lo largo de toda la cadena, perdiendo muchísimo dinero. Nosotros creamos redes digitales inteligentes donde los algoritmos detectan las desviaciones en cualquier punto de la cadena de suministro, incluso antes de que ocurran, y en caso que no puedan evitarse, automáticamente sugiere cambios para que el error se minimice. Es una especie de gerente-robot que está constantemente viendo toda la información del sistema, detecta cuando es falsa y vela por la seguridad del suministro. La tecnología para conseguirlo ya está ahí, para nosotros lo realmente importante es el conocimiento del negocio.

¿Nos cuentas algún ejemplo de cómo habéis implementado esas soluciones de consultoría en empresas industriales?

Ahora estamos digitalizando toda la cadena de suministro de Volkswagen, incluyendo todas las redes y subredes de distribución para que esos datos estén en un solo sistema de información capaz de gestionar de manera visual el tránsito de todos los vehículos del grupo. Esto permitirá saber a tiempo real dónde está cualquier coche utilizando una aplicación. Otro ejemplo: el año pasado realizamos un proyecto para Mango donde estuvimos una semana encerrados en nuestros centros tecnológicos analizando a tiempo real el Black Friday. De esta forma, pudimos detectar dónde tenían los cuellos de botella, si estaban garantizados todos los suministros, si los barcos con prendas llegaban a tiempo…

En 2017 realizamos también un proyecto con BMW en su fábrica de Munich que consistió en crear un algoritmo capaz de detectar cuándo una persona no está trabajando en el puesto adecuado. Recogimos la información sobre los limitantes de cada trabajador y las características de cada puesto, con una matriz de más de 200 millones de combinaciones diferentes. A partir de ahí, creamos un programa que sugería los cambios a realizar para mejorar la satisfacción y la ergonomía de la plantilla, lo que supuso un aumento del 25% en la productividad de la línea.

¿En qué consiste el proyecto que estáis llevando a cabo con Elay en el marco de Bind 4.0?

Es un proyecto de ingeniería inversa. Elay tiene unas máquinas de fabricación de componentes para la automoción con unos códigos muy cerrados de fabricación. Para fabricar esas piezas tienes que pasar por el proveedor principal, con plazos de entrega de nuevas piezas muy alejados a lo que el cliente quiere y precios desorbitados. Nosotros hemos desarrollado un sistema para extraer toda esa codificación compleja de la máquina y crear un simulador, de forma que ellos tengan la autonomía para crear sus propias piezas.

¿Y en qué punto de desarrollo está?

Hemos realizado una primera fase que ha consistido en comprobar la viabilidad, acceder al código, entenderlo, descodificarlo y organizarlo. Ahora estamos en la parte de desarrollo de la herramienta de simulación que ayude a los operarios de Elay a fabricar las piezas nuevas.

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