¶ 📅 Plan de Proyecto SIGA
¶ Información General del Proyecto
¶ Identificación
- Nombre del Proyecto: SIGA - Sistema Inteligente de Gestión de Activos
- Código de Proyecto: SIGA-2024-001
- Duración Estimada: 12 meses (4 fases de 3 meses)
- Presupuesto Total: €420,000
- ROI Esperado: >300% en 12 meses
¶ Stakeholders Principales
| Rol | Responsable | Involucramiento |
|---|---|---|
| Sponsor Ejecutivo | CEO/CFO | Aprobación estratégica |
| Product Owner | Director Operaciones | Definición requisitos |
| Scrum Master | PM Tecnología | Gestión día a día |
| Tech Lead | Arquitecto Senior | Decisiones técnicas |
| Key Users | Dispatchers (3-5) | Validación y feedback |
¶ 📊 Estructura de Desglose del Trabajo (WBS)
¶ 1. Fase 1: Fundación (Meses 1-3)
1.1 Análisis Inicial
1.1.1 Mapeo de procesos actuales
1.1.2 Identificación de patrones
1.1.3 Cálculo de costos reales
1.1.4 Quick wins identificados
1.2 Infraestructura Base
1.2.1 Setup base de datos
1.2.2 Sistema de captura manual
1.2.3 Herramientas de análisis
1.2.4 Dashboard básico
1.3 Procesos y Documentación
1.3.1 Definición de workflows
1.3.2 Documentación técnica
1.3.3 Manual de usuario v1
1.3.4 Procesos de captura
¶ 2. Fase 2: Herramientas (Meses 4-6)
2.1 Desarrollo Core
2.1.1 API de decisiones
2.1.2 Calculadora what-if
2.1.3 Sistema de alertas
2.1.4 Integraciones básicas
2.2 Interface Usuario
2.2.1 Dashboard operativo
2.2.2 Móvil para conductores
2.2.3 Panel de KPIs
2.2.4 Reportes automáticos
2.3 Validación y Ajustes
2.3.1 Pruebas con usuarios
2.3.2 Ajustes de usabilidad
2.3.3 Optimización performance
2.3.4 Feedback loops
¶ 3. Fase 3: Inteligencia (Meses 7-9)
3.1 Modelos Predictivos
3.1.1 Predicción de demanda
3.1.2 Valoración de posiciones
3.1.3 Optimización multi-día
3.1.4 Patrones estacionales
3.2 Automatización Decisiones
3.2.1 Motor de reglas
3.2.2 Sugerencias automáticas
3.2.3 Scoring de opciones
3.2.4 Aprendizaje continuo
3.3 Integraciones Avanzadas
3.3.1 Conexión con TMS
3.3.2 APIs de clientes
3.3.3 Datos externos
3.3.4 Sincronización real-time
¶ 4. Fase 4: Automatización (Meses 10-12)
4.1 Machine Learning
4.1.1 Modelos complejos
4.1.2 Decisiones autónomas
4.1.3 Detección anomalías
4.1.4 Optimización continua
4.2 Escalabilidad
4.2.1 Multi-empresa
4.2.2 Multi-región
4.2.3 High availability
4.2.4 Performance tuning
4.3 Cierre y Transferencia
4.3.1 Documentación final
4.3.2 Transferencia conocimiento
4.3.3 Plan de mantenimiento
4.3.4 Roadmap futuro
¶ 📈 Cronograma Principal
¶ Gantt Simplificado
Actividad M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12
─────────────────────────────────────────────────────────────
Fase 1: Fundación ███████████
Fase 2: Herramientas ███████████
Fase 3: Inteligencia ███████████
Fase 4: Automatización ███████████
Testing Continuo ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
Capacitación ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
Go-Live Parcial ▲ ▲ ▲ ▲
¶ 🎯 Hitos Principales
| Hito | Fecha | Entregables | Criterios de Éxito |
|---|---|---|---|
| M1: Kickoff | Mes 0 | Plan aprobado, equipo formado | 100% recursos asignados |
| M2: Fundación Lista | Mes 3 | BD operativa, captura manual | 50+ decisiones/día capturadas |
| M3: MVP Operativo | Mes 6 | Dashboard, calculadora, alertas | 80% adopción dispatchers |
| M4: Inteligencia Activa | Mes 9 | Predicciones, optimización | >70% precisión predicciones |
| M5: Sistema Completo | Mes 12 | Automatización, ML operativo | ROI medible >20% |
¶ 🔀 Dependencias Críticas
¶ Internas
- Disponibilidad Key Users: Mínimo 20% tiempo para validación
- Acceso a Datos Históricos: 2 años de operaciones
- Integración Sistemas: APIs de TMS actual
- Cambio Cultural: Apoyo management para adopción
¶ Externas
- Proveedores Cloud: SLA 99.9% uptime
- APIs Terceros: Estabilidad servicios externos
- Regulaciones: Cumplimiento GDPR/datos
- Mercado: Estabilidad demanda transporte
¶ 📊 Gestión de Recursos
¶ Equipo Core
| Rol | Dedicación | Fase 1 | Fase 2 | Fase 3 | Fase 4 |
|---|---|---|---|---|---|
| Project Manager | 100% | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Arquitecto | 80% | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Dev Backend | 100% | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Dev Frontend | 100% | 50% | ✓ | ✓ | 50% |
| Data Scientist | 100% | 50% | 50% | ✓ | ✓ |
| DevOps | 50% | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| QA | 80% | 50% | ✓ | ✓ | ✓ |
¶ Presupuesto por Fase
Fase 1: €80,000 (19%)
├── Personal: €60,000
├── Infraestructura: €15,000
└── Herramientas: €5,000
Fase 2: €120,000 (29%)
├── Personal: €90,000
├── Desarrollo: €25,000
└── Licencias: €5,000
Fase 3: €130,000 (31%)
├── Personal: €95,000
├── ML/Cloud: €30,000
└── Integraciones: €5,000
Fase 4: €90,000 (21%)
├── Personal: €70,000
├── Optimización: €15,000
└── Documentación: €5,000
¶ 🔄 Metodología de Ejecución
¶ Framework Ágil Adaptado
- Sprints: 2 semanas
- Demos: Cada sprint con key users
- Retrospectivas: Mensuales
- Releases: Trimestrales
¶ Ceremonias Clave
| Ceremonia | Frecuencia | Participantes | Duración |
|---|---|---|---|
| Daily Standup | Diaria | Equipo Dev | 15 min |
| Sprint Planning | Bisemanal | Equipo + PO | 2 horas |
| Sprint Review | Bisemanal | Todos stakeholders | 1 hora |
| Steering Committee | Mensual | Sponsors + PM | 1 hora |
¶ 📋 Gestión de Calidad
¶ Criterios de Aceptación por Fase
-
Fase 1:
- 95% decisiones capturadas
- <5% error en cálculos
- Dashboard disponible 99%
-
Fase 2:
seg respuesta sistema- 0 bugs críticos
- 90% satisfacción usuarios
-
Fase 3:
-
75% precisión predicciones
- <1% decisiones erróneas
- ROI medible positivo
-
-
Fase 4:
- 99.9% uptime
- Escalable a 2x volumen
- Documentación completa
¶ 🚦 Control y Seguimiento
¶ KPIs de Proyecto
| Métrica | Target | Medición |
|---|---|---|
| Schedule Performance | SPI > 0.95 | Semanal |
| Cost Performance | CPI > 0.95 | Mensual |
| Scope Creep | < 10% | Por sprint |
| Defect Density | < 5/KLOC | Por release |
| User Satisfaction | > 4/5 | Mensual |
¶ Reporting
- Semanal: Status report para equipo
- Quincenal: Dashboard para management
- Mensual: Informe ejecutivo para sponsors
- Trimestral: Review completo con ROI
Nota: Este plan es dinámico y será actualizado basado en learnings y feedback continuo durante la ejecución del proyecto.