Saltar al contenido
Volver a experiencia

Ficha de puesto

Analista de Datos · Supply Chain

Saint-Gobain Glass France · París, Isla de Francia

Equipo central de planificación y asistencia logística de Saint-Gobain Glass France. El trabajo consiste en equilibrar la demanda industrial con la capacidad de producción disponible y optimizar los flujos de transporte y almacenamiento sobre más de quince plantas europeas.

Desarrollo herramientas propias en Python y SQL, mantengo las cápsulas Board que utilizan las fábricas para planificar, construyo los cuadros de mando de supply chain y trabajo la gobernanza del dato. Todo ello mientras el grupo migra de Europe 2000 a Oxygen y los servicios de business intelligence tienen que seguir dando cifras correctas.

Puesto de trabajo
Saint-Gobain Glass France

sep 2025 — Actualidad

PythonSQLBoard EPMDatabricks

  • Datos y análisis
  • Supply chain
  • Digitalización
15+Plantas europeasPerímetro del equipo central de planificación
~120.000Referencias de artículoVolumen del emparejamiento entre los dos ERP
14Sitios conectadosPerímetro del motor de reglas de racks retornables
4Herramientas propiasEn uso mensual, no prototipos

Mi responsabilidad

Desarrollo de herramientas propias en Python y SQL, resolución de entidades, motores de decisión determinista y pipelines de validación, cápsulas Board para las fábricas, cuadros de mando de supply chain y gobernanza del dato.

Resultado

Cuatro herramientas en producción sobre el perímetro europeo, hasta ~120.000 referencias de artículo y 14 sitios, con continuidad del BI durante la migración de Europe 2000 a Oxygen.

El reto

  • Más de quince plantas europeas: la operación solo era observable a través de los datos
  • Dos ERP conviviendo, Europe 2000 y Oxygen, con un mismo artículo bajo códigos y atributos distintos
  • Los racks retornables circulaban entre catorce sitios sin saber cuántos había, dónde y cuántos faltaban
  • El cotejo comercial y el informe de importaciones se montaban a mano, varias jornadas al mes

Cómo lo abordé

  1. Reglas deterministas y legiblesEscribí las herramientas en Python y SQL con reglas que un responsable puede leer y discutir, porque nadie firma una decisión que no puede defender.
  2. Emparejamiento entre los dos ERPConstruí en PySide6 un algoritmo que propone un candidato con su grado de coincidencia; la validación queda en quien conoce la gama.
  3. Motor de reglas de racksApliqué reglas escritas sobre los movimientos registrados en catorce sitios para devolver la situación por sitio y las necesidades de reequilibrio.
  4. Automatización mensualAutomaticé el cotejo comercial en Streamlit y el informe de importaciones a partir de Eurostat Comext.
  5. Board y gobernanza del datoMe certifiqué en Board Academy para modificar las cápsulas sin proveedor externo y documenté en Collibra el origen y el responsable de cada dato.

Vista del sistema

Certificado Board Academy nivel 100
Certificación Board Academy, nivel 100, marzo de 2026. Formarme en la herramienta que mantengo era la condición para modificar cápsulas de planificación sin depender de un proveedor externo.

Bloques de trabajo

Emparejamiento de artículos entre ERP

Aplicación de escritorio en PySide6 que empareja los artículos de vidrio de Europe 2000 con los de Oxygen: la máquina reduce el espacio de búsqueda, la persona asume la decisión.

Motor de reglas de racks retornables

Aplicación en Python que aplica reglas auditables sobre los movimientos entre catorce sitios y devuelve la situación por sitio y las necesidades de reequilibrio.

Cotejo comercial mensual

Automaticé la comparación entre los clientes de SAP y los de la aplicación comercial, con geocodificación de direcciones y salida en el formato que espera el destinatario.

Informe de importaciones europeas

Automaticé la descarga de Eurostat Comext, el filtrado por códigos de producto y el montaje del informe mensual, una tarea de varias jornadas al mes.

Cápsulas Board de planificación

Mantuve y amplié las cápsulas donde las fábricas introducen sus hipótesis; cada modificación se prueba contra casos conocidos porque un error se propaga a una decisión de producción.

Gobernanza del dato en Collibra

Documenté de dónde sale cada dato, qué significa y quién responde de él, con dos ERP conviviendo durante la migración de Europe 2000 a Oxygen.

01

El puesto

Trabajo desde septiembre de 2025 en el equipo central de planificación y asistencia logística de Saint-Gobain Glass France. El perímetro no es una fábrica sino más de quince plantas europeas, y la decisión que se toma a ese nivel no es qué hace una línea esta noche sino qué sitio fabrica qué referencia, cómo se mueve entre países y con cuánta antelación.

Esa escala impone la naturaleza del trabajo. Un horno de vidrio flotado funciona de forma continua durante años y su capacidad está comprometida por el hecho de existir, así que la planificación se juega en el reparto entre sitios y no en el arranque de una máquina. Nadie puede recorrer quince plantas cada semana para saber cuál va corta: la operación solo es observable a través de los datos, y conseguir que esos datos sean comparables entre sistemas es la mayor parte de mi trabajo.

02

Las herramientas que desarrollé

Desarrollo herramientas propias en Python y SQL de tres tipos: resolución de entidades, motores de decisión determinista y pipelines de validación. Determinista es la palabra que importa. Una herramienta que propone una decisión industrial tiene que explicar por qué la propone, con una regla que un responsable pueda leer y discutir, porque nadie firma una decisión que no puede defender ante su dirección.

Son cuatro, todas en uso mensual y ninguna es un prototipo.

Emparejamiento de artículos entre los dos ERP

Una aplicación de escritorio en PySide6 que empareja los artículos de vidrio de Europe 2000 con los de Oxygen. El volumen es del orden de ciento veinte mil referencias, así que el emparejamiento manual estaba descartado: el algoritmo propone un candidato con su grado de coincidencia sobre los atributos que definen el producto, y la validación queda en manos de quien conoce la gama. La máquina reduce el espacio de búsqueda, la persona asume la decisión.

Motor de reglas para los racks retornables

El vidrio viaja en racks retornables que circulan entre catorce sitios. El activo se mueve solo en respuesta a los flujos de producto y nadie lo pide de forma explícita, de modo que saber cuántos hay, dónde están y cuántos faltan en cada sitio no estaba resuelto de extremo a extremo. Construí una aplicación en Python que aplica un motor de reglas sobre los movimientos registrados y devuelve la situación por sitio y las necesidades de reequilibrio. Las reglas están escritas y son auditables, que es lo que permite a un responsable aceptar una cifra que no ha calculado él.

Cotejo comercial mensual

El cotejo entre los clientes registrados en SAP y los de la aplicación comercial se hacía comparando dos extracciones a mano. Lo automaticé, añadiendo la geocodificación de las direcciones y la generación del fichero en el formato que espera el destinatario. Lo construí en Streamlit porque el usuario no es un perfil técnico: carga dos ficheros, ve la diferencia y descarga el resultado sin instalar nada. La tecnología no la dicta la elegancia del código sino quién abre la herramienta el primer lunes de cada mes.

Informe de importaciones europeas

El seguimiento mensual de las importaciones europeas de vidrio se construía a mano a partir de Eurostat Comext, la base de comercio exterior de la Unión Europea. Automaticé la descarga, el filtrado por códigos de producto y el montaje del informe. Era una tarea de varias jornadas al mes que no aportaba criterio, porque el criterio está en leer el resultado y no en fabricarlo.

03

Board y los cuadros de mando

Certificado Board Academy nivel 100
Certificación Board Academy, nivel 100, marzo de 2026. Formarme en la herramienta que mantengo era la condición para modificar cápsulas de planificación sin depender de un proveedor externo.

Mantengo y amplío cápsulas de Board, la plataforma EPM donde las fábricas introducen sus hipótesis de planificación y ven el efecto sobre el plan. No es una herramienta de informes: un error en una pantalla se propaga directamente a una decisión de producción, así que cada modificación se prueba contra casos conocidos antes de publicarse.

En paralelo trabajé en la validación funcional de los cubos de pedidos de venta, contrastando lo que devuelve el cubo con lo que hay en el sistema origen. Es un trabajo poco visible y necesario, porque una cifra incorrecta que nadie contrasta termina siendo la cifra oficial.

04

Gobernanza del dato durante la migración

Saint-Gobain Glass France está migrando de Europe 2000 a Oxygen. Durante la migración conviven los dos sistemas y un mismo artículo físico puede existir en ambos con códigos, nomenclaturas y atributos distintos, de modo que cualquier consolidación entre sitios es aproximada mientras esa correspondencia no esté resuelta. Mantener la continuidad de los servicios de business intelligence en ese contexto era una condición del puesto y no un objetivo secundario.

Trabajo con Collibra para documentar de dónde sale cada dato, qué significa y quién responde de él. Con quince sitios y dos ERP conviviendo, un indicador sin propietario es un indicador que nadie corrige, y un cuadro de mando que deja de cuadrar en mitad de una migración no se percibe como un fallo técnico sino como una pérdida de confianza en la cifra.

Resultados e impacto

Resultado

Cuatro herramientas en producción

Las cuatro están en uso mensual sobre el perímetro europeo; ninguna quedó en prototipo.

Emparejamiento a escala de dos ERP

Con ~120.000 referencias el emparejamiento manual estaba descartado; el algoritmo propone candidatos y la validación queda en quien conoce la gama.

Racks visibles en catorce sitios

Cuántos racks hay, dónde están y cuántos faltan en cada sitio pasó a resolverse de extremo a extremo con reglas escritas que un responsable puede aceptar.

Continuidad del BI en la migración

El business intelligence siguió dando cifras correctas con Europe 2000 y Oxygen conviviendo; validé los cubos de pedidos de venta contra el sistema origen.

Stack

PythonSQLBoard EPMMicroStrategyDatabricksCollibra

Competencias del puesto

Herramientas

Board EPMSAP ERPPandasMicroStrategyPythonMicrosoft AzureApache SparkPower QueryCollibraPower AutomatePower BIAzure DatabricksGitSharePointSQLAzure DevOps

Dominio

Visualización de datosAPI RESTTMSDesarrollo de softwareERPIngeniería de datosGobernanza del datoGestión logísticaGestión de la cadena de suministroBusiness intelligenceAnálisis de datosRFIDWMS

Marcos y métodos

Digitalización industrialOptimización de procesosIndustria 4.0Transformación digital