El maestro de materiales en SAP es la base a partir de la cual se originan toda la cadena de suministro, producción y procesos de ventas. Un solo error en el dato maestro puede desencadenar un efecto dominó que impacta múltiples áreas del negocio. Por ejemplo, en industrias reguladas como la farmacéutica, un artículo con un período de validez mal definido puede llevar a que se bloquee un lote completo debido a una exclusión incorrecta.
Estos errores no solo causan retrasos y costos innecesarios, sino que también pueden derivar en incumplimientos normativos y problemas de trazabilidad, afectando la capacidad de la empresa para cumplir con estándares de calidad y requisitos regulatorios.
En las secciones siguientes, analizaremos los principales desafíos encontrados en SAP relacionados con la calidad de datos y la gobernanza para industrias reguladas. Exploraremos cómo el uso de la inteligencia artificial y herramientas complementarias pueden ayudar a las empresas a abordar estos problemas y resolver los casos más comunes.
Desafíos en la calidad de datos y gobernanza para industrias reguladas
Desafío 1 – Materiales incompletos o con errores críticos
La creación de textos de materiales con vistas faltantes (como planta, ubicación de almacenamiento o ventas) o con valores incorrectos en campos críticos es un problema común que afecta la calidad de los datos y la gobernanza en todo tipo de industrias. Esto puede causar retrasos en procesos clave (por ejemplo, impedir la facturación o la creación de pedidos de compra) y requerir retrabajo para corregir la información faltante.
- Ejemplo: Un caso frecuente es omitir la vista de clasificación en una materia prima, aunque es esencial para la gestión por lotes (características de clasificación como fechas de fabricación y vencimiento). Su ausencia genera importantes demoras en el procesamiento. Otro error crítico es definir mal una unidad de medida o no asignarla correctamente, lo cual puede pasar desapercibido hasta que causa problemas graves, como errores de precio o cantidades mal calculadas.
- Cómo resolverlo: Definir reglas de negocio sólidas que garanticen la entrada completa y correcta de datos desde el momento en que se crea el material. En la práctica, esto significa configurar validaciones para asegurar que todas las vistas requeridas estén presentes según el tipo de material y unidad organizativa, y que todos los campos críticos contengan valores válidos. Las estrategias pueden ir desde reglas simples en hojas de Excel hasta programas de validación personalizados, pero el enfoque más eficaz es una implementación sistemática de reglas de negocio para eliminar datos incompletos o erróneos desde el origen. Esta lógica debe ejecutarse dentro de SAP sin necesidad de intervención manual sobre datos inconsistentes. Hoy en día existen herramientas que se integran nativamente con SAP para facilitar este proceso, como SIDM Materiales.
Desafío 2 – Duplicados y falta de estandarización
En organizaciones grandes, múltiples departamentos pueden crear materiales usando diferentes criterios, lo que genera inconsistencias en los nombres y descripciones. El problema es claro: un mismo artículo puede ser creado más de una vez por distintas áreas sin identificar que se trata del mismo, generando duplicados, y en el peor de los casos, compras e inventarios duplicados. La falta de estandarización en los nombres y códigos complica la gestión de inventario y puede ocultar problemas de trazabilidad, generando obsolescencia o costos innecesarios por exceso de stock.
- Ejemplo: Imaginar un empaque de cartón registrado por el Departamento A como “Caja de cartón 20×20” y por el Departamento B como “Caja de cartón 20cm”. Aunque se refieren al mismo artículo, la diferencia en la descripción y código puede hacer que se consideren duplicados. Esto puede causar confusión en las órdenes de compra y en el control de inventario, duplicando stock y potencialmente generando errores de planificación.
- Cómo resolverlo: Implementar herramientas de gestión de datos que incluyan funcionalidades para detectar duplicados tanto durante la creación de registros como al analizar los ya existentes. Estas herramientas deben estar integradas al proceso de creación para emitir alertas inmediatas sobre posibles duplicados. Soluciones avanzadas como SIDM Materiales utilizan inteligencia artificial (IA) para mejorar esta detección mediante el análisis de patrones de datos complejos. Un motor de IA puede identificar registros duplicados y sugerir consolidarlos en un único registro maestro —una capacidad que supera las comparaciones tradicionales. Además, SIDM Materiales integra pruebas de estandarización y plantillas de nomenclatura para reducir inconsistencias entre departamentos.
Desafío 3 – Falta de gobernanza y trazabilidad en las solicitudes
Sin una adecuada gobernanza del dato maestro para la creación y modificación de materiales, cualquier usuario puede introducir cambios sin autorizaciones o aprobaciones previas. La falta de un flujo formal de aprobación suele traducirse en procesos manuales desorganizados (vía correos, llamadas telefónicas o formularios aislados) y en visibilidad limitada sobre quién hizo qué cambio y cuándo.
En muchas empresas, diferentes departamentos son responsables de distintas vistas de un material, y sin coordinación, involucrar a todos los interesados se vuelve burocrático e ineficiente —a veces incluso excluyendo actores clave o generando retrasos en la cadena de suministro. En industrias altamente reguladas como la farmacéutica, esta falta de control no solo afecta la eficiencia, sino que además pone en riesgo el cumplimiento normativo: las normas GMP/FDA requieren evidencia del control del dato maestro, y un proceso de creación sin trazabilidad puede impedir auditorías.
- Ejemplo: Imaginemos una auditoría en una empresa del sector de ciencias de la vida. El auditor pide el historial de cambios de un material crítico (como un producto farmacéutico) y quién lo aprobó. Si la empresa no cuenta con un flujo de aprobación definido en SAP, esa información podría estar dispersa en correos electrónicos —o peor aún, podría no existir en absoluto. Esto representaría un riesgo serio de incumplimiento normativo.
- Cómo resolverlo: La solución está en establecer flujos de trabajo estructurados para la creación y modificación de materiales, donde cada solicitud sea registrada y pase por los responsables apropiados en cada etapa. En lugar de depender de hojas de cálculo o correos electrónicos, un flujo de aprobación totalmente integrado (idealmente dentro del propio SAP) debe unificar este proceso. Los flujos de trabajo bien diseñados permiten múltiples niveles de aprobación según la criticidad del material o el tipo de cambio, y registran de forma clara a los responsables de cada dato. Estos flujos no solo son auditables en SAP, sino que también cumplen con los requisitos de trazabilidad de GMP/FDA al registrar quién creó, aprobó y cuándo.
Desafío 4 – Datos de producción incompletos
Más allá de los atributos del material, en las industrias manufactureras es esencial vincular los datos de producción al maestro de materiales —principalmente la Lista de Materiales (BOM) y las Hojas de Ruta (o rutas de fabricación) en SAP.
Un desafío común es la falta de separación o urgencia al lanzar un producto, que lleva a crear el material en SAP, pero sin que se cargue su BOM ni su ruta. Estos componentes suelen quedar fuera del proceso inicial, y al no estar presentes, el material se trata como genérico, lo cual puede generar fallos operativos o demoras cuando ya es demasiado tarde.
- Ejemplo: Una empresa de alimentos lanza un nuevo producto saborizado pero se olvida de asociarle la BOM correspondiente y las rutas de fabricación. Cuando se recibe la orden de producción, el sistema no tiene datos para construir esa BOM. Esto retrasa gravemente el inicio de producción mientras se investiga la composición. Este problema aparentemente menor puede tener consecuencias críticas para la producción y planificación, todo debido a datos maestros incompletos.
- Cómo resolverlo: Los datos de producción deben considerarse una parte integral del proceso de creación del material. Esto significa incluir la creación o vinculación de BOMs, rutas de producción u otros datos técnicos como parte del proceso del dato maestro. Esto garantiza que, cuando se crea un nuevo producto, también se manejen sus datos técnicos de manufactura. Las herramientas de gobernanza de datos como SIDM Materiales permiten configurar este proceso —por ejemplo, indicando en qué casos un material requiere datos adicionales (como BOMs, fórmulas o instrucciones), y asignando a los responsables para completarlos dentro del flujo de trabajo. Esto no solo permite ingresar los datos pendientes, sino que también notifica automáticamente a la persona responsable de completar la tarea a tiempo.
Cómo resolver los principales desafíos de materiales en industrias reguladas: Soluciones de gobernanza y calidad de datos impulsadas por IA
Superar los desafíos descritos anteriormente requiere una combinación de herramientas de gobernanza de datos (para gestionar procesos con flujos y aprobaciones) y mecanismos de validación de datos (para verificar valores y estructuras). En la práctica, esto implica implementar aplicaciones que detecten errores durante la creación o el mantenimiento de materiales (por ejemplo, campos obligatorios, listas de valores válidos, flujos de aprobación según el tipo de material), garantizando así que solo entren datos consistentes al sistema. Estas herramientas también deben ofrecer las siguientes capacidades:
- Reglas alineadas con lógica de negocio real: La clave está en identificar y configurar las reglas de negocio correctas. Una estrategia sólida es extraer estas reglas desde los datos existentes —analizando el maestro de materiales actual para detectar valores típicos o relaciones lógicas (por ejemplo: si un material es del tipo X, entonces el campo Y debe contener siempre «ABC»).
- IA más allá del chatbot: No todo uso de inteligencia artificial debe tomar la forma de una conversación. En este contexto, una aplicación de IA poderosa es la creación de reglas y predicciones basadas en datos históricos. Es decir, usar algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos existentes del maestro de materiales y predecir qué valores deberían completar cada campo de un nuevo material basándose en patrones anteriores.
- Del conocimiento personal a reglas automatizadas: En lugar de depender del conocimiento o la experiencia de una sola persona para ingresar los datos correctamente, los procesos estructurados pueden verificar que los materiales se estén cargando con precisión —y la IA puede aprender de esos procesos para establecer reglas automáticas.
SIDM Materiales: Calidad de datos y gobernanza del maestro en SAP para industrias reguladas
Para abordar de manera integral los desafíos descritos anteriormente, Innova desarrolló SIDM Materiales, una solución enfocada en la calidad y gobernanza del maestro de materiales en SAP. A continuación, se resume cómo SIDM Materiales aborda cada uno de los puntos mencionados:
- Reglas configurables para datos completos y precisos: SIDM Materiales permite la configuración de reglas a nivel de campo y de vista (por tipo de material y organización) sin necesidad de programación, asegurando que cada nuevo material incluya todos los datos requeridos y que se validen automáticamente. El sistema detecta si la creación de un material requiere una determinada vista o campo, o puede completar valores predeterminados automáticamente basados en el tipo de material. Estas reglas aplican no solo a los nuevos registros, sino que también ayudan a identificar y corregir registros existentes.
- Flujos de aprobación estructurados y trazabilidad: La solución incluye flujos de trabajo personalizables, asegurando que cualquier solicitud de creación o cambio en el maestro de materiales siga un flujo definido y auditable. Los diferentes flujos pueden configurarse por tipo de material, con múltiples aprobaciones en paralelo o en serie según el nivel de criticidad. Cada responsable solo ve y completa las etapas del flujo que le corresponden. Todas las acciones quedan registradas en SAP —quién solicitó, quién aprobó y cuándo— asegurando cumplimiento con políticas internas y facilitando auditorías.
- IA para predicción y autocompletado de datos maestros: SIDM Materiales ofrece un servicio opcional de inteligencia artificial que analiza los datos históricos de la empresa para establecer reglas de autocompletado. El sistema aprende a partir de materiales existentes y puede predecir una gran parte de los valores de un nuevo material basándose en casos similares del pasado. En muchas empresas, esto ha permitido completar automáticamente entre el 70 % y el 100 % de los campos, acelerando significativamente el proceso de creación del dato maestro, reduciendo errores humanos y estandarizando la información desde el inicio.
- Extensibilidad a otros procesos y analítica avanzada: SIDM Materiales forma parte de una suite más amplia de aplicaciones para la gestión del dato maestro. La misma plataforma puede adaptarse o ampliarse con servicios adicionales de análisis de datos para otros escenarios SAP (por ejemplo, limpieza masiva de datos, migración a S/4HANA, análisis de calidad de datos en otros módulos). Gracias a su integración nativa con SAP, la solución aprovecha toda la riqueza de los datos corporativos para ofrecer información útil y accionable.
- Soporte multilingüe: Inglés, español y portugués por defecto, con la posibilidad de traducir a otros idiomas en aproximadamente una semana.
