Fruto de nuestra participación en el BizBarcelona de 2012, Anella, el portal de la competitividad empresarial impulsado por ACC1Ó de la Generalitat de Cataluña, decidió hacer público nuestro caso como ejemplo de cómo emprender una TIC con pocos recursos.

Aunque se trata de un trabajo no visible, desde NaN·tic actualizamos semanal o quincenalmente los sistemas operativos de los servidores de nuestros clientes aplicándoles las últimas actualizaciones de seguridad del sistema.

La utilización de Nagios permite la monitorización y supervisión del sistema operativo sin la necesidad de estar pendientes de si el sistema requiere actualizaciones. Sin embargo, también realizamos una supervisión del correcto comportamiento de todo el sistema de control.

Gracias a esta vigilancia activa hemos podido detectar en varias ocasiones fallos en los discos de nuestros clientes o problemas en el espacio disponible, anticipándonos a problemas mayores y evitando consecuencias para el usuario.

En concreto, las tareas de vigilancia se centran en:

• Control del estado de actualización del sistema operativo, actualizándolo en los casos necesarios.
• Monitorización del correcto funcionamiento de los discos, notificando al cliente las incidencias detectadas.
• Comprobación del correcto funcionamiento de las copias de discos RAID, resincronizándolos si los problemas no son de hardware.
• Carga del sistema, con comprobación del correcto funcionamiento en caso de alarma.
• Control del espacio disponible de disco, liberando espacio si está en nuestras manos o pidiendo la actuación del cliente.
• Monitorización de las copias de seguridad, comprobando que están al día y resolviendo cualquier incidencia que se haya podido producir

Todo ello nos permite dormir más tranquilos a nosotros y a nuestros clientes, que se olvidan de problemas algunos de los cuales ni sabían que se podían producir.

PostgreSQL es el componente de su ERP que se encarga de guardar la información de forma estructurada y que permite el acceso rápido a su información. Como el resto de los componentes de las instalaciones que ponemos en el servidor de nuestros clientes es software libre, como lo es el sistema operativo (Debian GNU / Linux) o el propio ERP. Nuestras instalaciones responden al siguiente esquema:

Como ocurre con el ERP o el sistema operativo, el hecho que PostgreSQL sea de software libre y además gratuito no significa que sea un producto inferior a su competencia de software propietario. De hecho compite cara a cara con Microsoft SQL Server y Oracle Database.

Además, en los últimos tiempos varias empresas han consolidado con fuerza en abastecer servicios profesionales y altamente cualificados en apoyo a PostgreSQL. Empresas como EnterpriseDB o 2ndQuadrant, permiten tener un servicio adicional de apoyo en el sistema, más allá de donde llega el conocimiento de NaN·tic. Estas empresas ofrecen apoyo a empresas tan importantes como Skype o Amazon, las cuales utilizan PostgreSQL en sus entornos de producción.

Esto nos lleva a una de las grandes ventajas del software libre y es que empresas pequeñas y medianas, tienen acceso gratuito a la misma tecnología que están utilizando grandes corporaciones cientos o miles de veces más grandes.

Las nuevas versiones de PostgreSQL, como la reciente 9.2, además de aumentar sustancialmente el rendimiento del sistema, tienen características avanzadas como la replicación que ya están disfrutando algunos de nuestros clientes. La replicación en tiempo real, permite tener un segundo servidor con la misma información que el servidor principal y en caso de fallo del primer sistema poner en marcha el segundo en tan sólo unos minutos y sin pérdida de información. En este enlace podéis encontrar más información sobre este servicio.

El otro gran sistema gestor de bases de datos de software libre, más conocido y extendido, es el MySQL. En nuestra opinión, sin embargo, utilizar PostgreSQL fue la opción más acertada por parte de OpenERP ya que PostgreSQL es un sistema más completo, muy sólido, extensible y además no depende únicamente de una empresa, sino que hay varias empresas y personas individuales que hacen que progrese a un ritmo impresionante.

El problema de la dependencia de una única empresa, ha sido un factor polémico recientemente debido a la adquisición de MySQL por parte de Oracle (¡el gran competidor propietario!). Esto no es posible con PostgreSQL ya que son decenas los desarrolladores de diferentes orígenes que mejoran el programa diariamente.

Podéis encontrar más información sobre PostgreSQL en su página web oficial: www.postgresql.org

En este blog nos centraremos en las 5 campos disponibles para la personalización de los informes y las gráficas: Dimensions, Column Dimensions, Mesures, Order y Groups. Para facilitar la comprensión seguiremos con el mismo ejemplo que en el blog anterior.

1. Dimensions

Este campo nos indica qué información se mostrará en filas en la tabla de datos, así como la forma de agruparse y el orden. El ejemplo nos muestra el siguiente orden:

El árbol mostrará  como rama principal los productos y dentro de cada uno de ellos mostrará los meses con ventas.

Esta tabla nos permite modificar la secuencia de ordenación (Sequence), si cambiamos el orden por Month (1) y Product (2) el árbol de datos cambiará y nos mostrará como rama principal los meses y dentro de cada mes los productos vendidos.

También podemos añadir cualquier campo de la tabla de origen de datos, añadiendo un nuevo registro a la tabla y asignándole el orden mediante el número de secuencia. En el ejemplo podríamos mostrar datos como el país, ciudad, forma de pago, descuento, etc…

Al crear la estructura de datos debemos tener en cuenta que los gráficos solo muestran datos a un nivel y que no podemos realizar comparativas entre diferentes filas, todos los datos que queramos comparar deberán indicarse en columnas en Column Dimensions.

2. Column Dimensions

Esta tabla nos indica la información que se muestra en columnas y que podremos comparar en el gráfico, en el ejemplo encontramos la información del año (Year).

Del mismo modo que en las Dimensions, también podemos añadir campos y ordenarlos. En este caso las limitaciones de OpenERP nos impiden crear un árbol para las columnas, la información se muestra en una primera columna con los datos agregados seguida de las diferentes columnas con los datos específicos del campo. En el ejemplo y recuperando el gráfico anterior, vemos una primera columna con las cantidades sumadas de todos los años seguida de diversas columnas con las unidades vendidas en cada año.

3. Mesures

La tercera tabla nos indica qué datos queremos visualizar y como estos se agregaran: costes, ventas, unidades, etc… Igual que en las tablas anteriores podemos añadir y ordenar más campos que se mostrarán en forma de nuevas columnas.

En la edición del campo encontramos un nuevo parámetro (Aggregate) que nos define como se agrupa la información, tenemos varias opciones:

• Average: El agregado mostrará la media de los valores.
• Sum: El agregado mostrará la suma de los valores.
• Count: El agregado el número de valores o entradas.

 4. Order

Esta tabla nos permite definir el orden con que se mostrará la información en el árbol de datos. Podemos indicar las expresiones Dimension y Mesures de las tablas 1, 2 y 3, y indicar la prioridad de orden con el número de secuencia. En el ejemplo estudiado encontramos las siguiente ordenación:

En primer lugar ordenará los datos por cantidad, seguido del nombre del producto y del mes.

También podemos definir qué criterios de ordenación se siguen para cada concepto, con un doble clic del registro en la columna Order podemos seleccionar:

• Ascending: Ordenar los datos de menor a mayor numérica o alfabéticamente.
• Descending: Ordenar los datos de mayor a menor numérica o alfabéticamente.

 5. Groups

Finalmente sólo nos queda la tabla Groups que nos permite indicar los grupos o perfiles de usuarios que tienen acceso al informe. Para facilitar el uso se utilizan los mismos grupos de usuarios definidos para el programa de gestión.

Inicialmente el menú de Business Intelligence de OpenERP sólo nos mostrará dos opciones:

• Configuración: Encontraremos en ella todos los datos referentes a los campos analizables (Expressions) y los filtros que se aplican en las informes base (Filters).
• Reports: Muestra los 30 informes base que se entregan de serie con el módulo.

Empezamos con los informes estándar que encontramos dentro la ficha Reports, en ella se describe cada uno con el nombre, el modelo (la tabla de OpenERP de donde se obtienen los datos), una breve descripción del informe y el filtro que se aplica. Como ejemplo de esta explicación utilizaremos el informe de Year/Product/Month que se basa en el modelo factura y nos muestra las ventas de producto por año y mes.

El primer paso consiste en crear las entradas de menú, para ello haremos doble clic en el registro Year/Product/Month y abrimos la ficha del informe. Dentro de la ficha encontramos un par de pestañas y varios campos para definir los parámetros del informe, entraremos en ellos más adelante. De momento nos centraremos en los tres botones de la parte inferior:

• Update data: Actualiza los datos del informe.
• Create Menu Entries: Crea la entrada de menú del informe seleccionado.
• Remove Menu Entries: Borra la entrada de menú del informe seleccionado.

Para crear el informe sólo nos queda clicar sobre Create Menú Entries y cargar los primeros datos con Update Data. Si volvemos al menú principal de OpenERP y refrescamos los datos observamos que nos aparece una nueva entrada en el menú del Business Intelligence, el informe Year/Product/Month, con una información entre corchetes de la fecha y hora de la última actualización de datos. Una de las características del módulo es que mantiene en memoria los últimos datos analizados, de este modo se pueden consultar de forma inmediata en caso de no necesitar la información actualizada.

Observamos que dentro del informe cuelgan dos opciones más, otra entrada con el mismo nombre donde encontramos en tabla todos los datos analizados, y la acción Update Data Year/Product/Month que permite actualizar los datos directamente sin entrar en la pantalla de configuración. En cualquier caso encontraremos en la entrada original el resultado del análisis en forma de árbol y haremos doble clic en ella para acceder a la tabla de datos.

Encontramos una primera columna con la información especificada en la tabla Expression de la pantalla de configuración. Esta información se ordena y agrupa siguiendo el orden establecido de por secuencia. En el ejemplo estudiado encontraremos Product y Month que nos mostrarán en primera instancia los productos y dentro de producto y en forma de árbol los meses con ventas. Debemos tener en cuenta que la línea con el nombre del producto nos muestra las ventas totales agregadas.

Las siguientes columnas nos indican los datos que queremos mostrar. Los datos se definen en la tabla Mesures de configuración, en el ejemplo las cantidades vendidas acumuladas. Como también nos interesa visualizar los datos en diferentes años encontramos Year en la tabla de Column dimension.

Antes de entrar en la visualización del gráfico comentar las dos tablas pendientes en la configuración del Report:

• Order: La secuencia definida en esta tabla nos indica el orden a seguir para la ordenación de datos. El ejemplo nos muestra prioridad en la ordenación por cantidad, por lo que nos mostrará primero el producto más vendido.
• Groups: Donde definiremos los grupos de usuarios que podrán visualizar el informe.

Comentar un dato interesante de la pestaña Internal Information. Los campos Last Update Duration nos muestran información del tiempo empleado para realizar la última actualización, un dato interesante a comprobar antes de realizar una nueva actualización.

Pasamos ya a la visualización de los datos volviendo a la tabla con los datos en forma de arbol, un doble clic encima del padre nos mostrará el gráfico de los hijos. Debemos tener en cuenta que el gráfico se limita a un nivel por lo que si seleccionamos la rama principal nos mostrará las ventas agregadas de todos los productos pero si seleccionamos un producto en concreto nos mostrará las ventas agregadas de cada mes.

El doble clic nos mostrará el asistente donde podemos seleccionar el tipo de gráfico, columnas o circular, y los datos a mostrar en la tabla Measures.

Por último destacar que los campos situados en la parte superior de la gráfica nos permiten realizar filtros para mostrar información más específica de los datos analizados.

En un próximo blog entraremos en detalle en cómo configurar los informes básicos y adaptarlos a los intereses de la empresa.

Para quienes no hayan seguido esta serie, os aconsejamos iniciar la lectura de las  publicaciones anteriores en Control de Calidad y Control de Calidad en Lotes de Producción y Albaranes de Entrada.

El primer módulo, nan_prodlot_quality_control_production, integra el control de calidad en la producción utilizando la misma estructura para la entrada de material ya descrita en las anteriores entradas en el blog. La creación de un nuevo lote en la producción crea automáticamente los test de calidad predefinidos dejando el lote inactivo y pendiente de superar los controles de calidad. Una vez superados el lote quedará activo para la utilización normal en los procesos de la empresa.

Algunos controles de calidad implican la toma y almacenamiento de muestras. Para facilitar la toma y la organización de éstas hemos creado el segundo módulo, nan_prodlot_sample_library, que añade un paso de toma de muestra previo a la validación del lote y le otorga un número identificativo.

Github

• nan_prodlot_sample_library: https://github.com/NaN-tic/oo_nan_prodlot_sample_library.git
• nan_prodlot_quality_control_production: https://github.com/NaN-tic/oo_nan_prodlot_quality_control_production.git

apps.openerp.com

• nan_prodlot_sample_library: http://apps.openerp.com/addon/8196
• nan_prodlot_quality_control_production: http://apps.openerp.com/addon/8197

• El primer módulo, nan_prodlot_quality_control, añade el control de calidad en los lotes de producción, modificando el workflow habitual, y añade la configuración de los controles de calidad a nivel de producto y de compañía. Al mismo tiempo incorpora la base para los disparadores.
• El módulo nan_prodlot_quality_control_input se encarga de crear y asignar el test de calidad al lote de producción cuando se efectúa la entrada del material.

Los módulos añaden un apartado de calidad en la ficha de la compañía para la configuración de los controles de calidad. En él podemos definir de forma global los controles de calidad que queremos aplicar a los productos, de este modo, los controles de calidad configurados se añadirán automáticamente en la creación de un nuevo producto.

También tenemos la opción de que no todos los productos de la compañía se sometan a un control de calidad. En este caso podemos dejar vacío el apartado de calidad de la compañía e indicar el control de calidad que deseamos aplicar directamente en la ficha del producto.

Una vez realizado y superados los controles de calidad definidos, el estado cambiará a ‘Válido’ y el lote de producción quedará disponible para la producción o la venta.

Podéis descargar estos módulos en:

github:

• nan_prodlot_quality_control_input:  https://github.com/NaN-tic/oo_nan_prodlot_quality_control_input.git
• nan_prodlot_quality_control:  https://github.com/NaN-tic/oo_nan_prodlot_quality_control.git

openerp.apps:

• nan_prodlot_quality_control_input: http://apps.openerp.com/addon/8172
• nan_prodlot_quality_control:  http://apps.openerp.com/addon/8173

El módulo de Control de Calidad es un módulo genérico que nos permite hacer cualquier control de calidad a los diferentes modelos del sistema de forma manual (sin estar integrado en los procesos del erp).  En las próximas semanas presentaremos otros módulos que automatizan e integran el control de calidad en los lotes de producción o en los albaranes.

Glosario:

• Método: Los diferentes procedimientos disponibles con los que realizar las pruebas.
• Prueba:  El test a comprobar. Tenemos dos tipos de pruebas:
• Cualitativas: El resultado es un término descriptivo como el color, aroma, etc.
• Cuantitativas: El resultado es un valor numérico.
• Valores Posibles: Los valores o términos que podemos escoger como resultado de una pruebas cualitativas.
• Sinónimos: Diferentes nombres para la misma prueba.
• Referencias en test: Los diferentes modelos de la aplicación a los que se puede aplicar un test de calidad.
• Plantilla: El conjunto de pruebas que se utilizará en un test.

Para aquellos que no hayan probado el módulo en versiones anteriores, mostraremos el funcionamiento básico del módulo de Control de Calidad con un ejemplo que incluye una prueba cualitativa y otra de cuantitativa.

• Empezamos por definir los valores posibles de la prueba cualitativa.

• Definimos los diferentes métodos.

• Y las diferentes pruebas a realizar.

• Un ejemplo de prueba cualitativa.

• Y un ejemplo de prueba cuantitativa.

Tras definir los valores previos, empezamos a definir el test a realizar.

En este ejemplo definimos un test genérico aplicable a cualquier modelo, en este caso el modelo Empresa. También tenemos la posibilidad de confeccionar una plantilla para un modelo en concreto,  de modo que si especificamos que la plantilla es relacionada, seleccionaríamos el modelo Empresa y la Empresa sobre la que aplicar la plantilla.

Una de las novedades del módulo en la actualización para la versión 6.0 ha sido la creación del campo fórmula para poder visualizar el resultado de un test. Para definir la fórmula sólo se debe utilizar el nombre de las líneas como operandos. En el ejemplo que estamos mostrando, podemos vincular el resultado del test con el valor de la línea de embarazo. Del mismo modo, podríamos vincular el campo con el resultado de la fórmula: ( Embarazo + Embarazo2 * Temperatura)/embarazo, aunque ésta carezca de sentido.

Para poner un ejemplo práctico, el campo fórmula se ha utilizado en unos de nuestros clientes que se dedica a la inseminación artificial, para calcular la dosis resultantes según los valores del test de calidad realizados en cada extracción.

Una vez terminada la definición de todos los parámetros previos, sólo nos queda pasar el test. Para ello creamos un nuevo test y la relación con la empresa, apretamos el botón “Seleccionar Plantilla” y  escogemos el test que queremos realizar. Automáticamente se rellenarán las diferentes líneas dependiendo de la plantilla escogida.

Sólo nos queda rellenar las líneas del test. En este caso, no es necesario rellenar todas las líneas del test ya que existe un prueba con dos métodos, sólo completando la prueba con el método aplicado, el test de calidad resultará “Éxito”

El último paso consiste en la validación del test.

Y la aprobación del supervisor si fuera necesaria.

Podéis descargar este módulo en:

github: https://github.com/NaN-tic/nan_quality_control

openerp.apps: http://apps.openerp.com/addon/2063

El módulo permite comprobar la disponibilidad del material directamente desde la orden de producción para saber si su producción es posible o no. El desarrollo se ha diseñado siguiendo el flujo habitual de la aplicación y respetando el uso de los abastecimientos, característica que permite seguir utilizando el proceso de cálculo de abastecimientos o su aplicación planificada, pudiendo cambiar el estado de las órdenes de producción si se pueden satisfacer, además de lanzar las órdenes de compra o de producción necesarias para poder iniciar la producción.

En caso de querer priorizar una orden de producción, el módulo permite la cancelación de la reserva de componentes y su liberación para poder asignarlos a la orden de producción prioritaria.

Podéis descargar nuestro nuevo módulo en:

git-hub: https://github.com/NaN-tic/nan_mrp_without_internal_picking

apps: http://apps.openerp.com/addon/8112

NaN·tic info es un boletín mensual publicado en castellano y catalán donde trataremos temas diversos relacionados con NaN·tic y los ERP de software libre. Entre los artículos que publicaremos encontrareis las novedades y mejoras en nuestros módulos y os informaremos de las vías de desarrollo que seguimos en nuestros departamento de R+D+i. La publicación también os enlazará con nuestros casos de éxito más importantes y nos servirá de herramienta de comunicación para el lanzamiento de promociones y nuevos servicios.

El objetivo de este boletín no es otro que mejorar nuestra comunicación con la comunidad de software libre. No tan solo usuarios, también implantadores, desarrolladores, consultores y todo aquél que esté interesado.

Si deseáis suscribiros a NaN·tic info no dudéis en enviarnos un correo mediante el apartado de contacto.

Instalación

Podéis descargar directamente el módulo en la página del proyecto  https://github.com/angelnan/nan_openerp_modules/tree/6.1  y clonarlo utilizando el sistema de control de versiones git clone https://github.com/angelnan/nan_openerp_modules.git  o descargar la última versión como archivo comprimido en  https://github.com/angelnan/nan_openerp_modules/zipball/6.1

Debéis tener en cuenta que en el repositorio podéis encontrar más módulos.

Una vez descargado:

1. Descomprimir si es necesario, y copiar o mover la ruta habitual de los módulos de OpenERP.
2. Reiniciar el servidor de OpenERP.
3. Conectarse utilizando el cliente.
4. Actualizar la lista de módulos (Administración/Módulos).
5. Buscar e instalar el módulo nan_stock_scanner.

Guía de usuario

Configuración

Disponemos de dos opciones, la primera referente a los lotes de producción de la entrada de material:

• Ninguna: No crear lotes.
• Siempre: Se crea un nuevo lote de producción nuevo cada vez que se realiza una entrada.
• Buscar por referencia del proveedor: Busca si ya disponemos de un lote con la referencia del proveedor y crea un nuevo lote si no encuentra ninguna coincidente.

La segunda informa de la cantidad escaneada:

• Añadir una unidad por escaneo (comportamiento por defecto).
• Rellenar con la cantidad esperada en el movimiento asociado.

Albaranes de entrada

En los albaranes de entrada, como en el resto de albaranes, aparece una nueva pestaña: movimientos pendientes. Ésta indica la cantidad de productos que quedan pendientes de escanear e información referente a cada producto: la cantidad, la referencia del proveedor, fecha de caducidad, precio de compra, packing y el código EAN.

El proceso de escaneo rellena automáticamente los campos de cantidad (según configuración) y precio unitario con la información de la compra asociada. Manualmente se pueden completar los campos de fecha de caducidad y la referencia del proveedor para crear el lote de producción con de datos necesarios.

La nueva pestaña también facilita la asignación del código EAN 13 al producto en caso de que no haya ninguno asociado. Durante el proceso de escaneo se completa manualmente del código EAN 13 que queda automáticamente almacenado en la ficha del producto en la validación.

En esta pantalla podemos comprobar como los productos se han dividido, se ha escaneado una unidad con un lote de producción y el resto queda pendiente.

Y en la siguiente captura observamos las diferentes fichas actualizadas en la aceptación del proceso de escaneo.

Y por último, la pantalla una vez finalizado el escaneo completo del albarán.

También podemos realizar albaranes parciales con un simple click en el botón de confirmar productos escaneados. En este caso aparece una pequeña pantalla donde podemos:

• Confirmar: Realiza un albarán parcial en caso necesario comparando la cantidad esperada y la cantidad recibida.
• Cancelar: Abortamos la confirmación del albarán.
• Forçar: Asumimos que hemos recibido toda la mercancía y realizamos el albarán.

Albaranes de salida/internos

En los albaranes de salida las opciones son más simples ya que sólo disponemos del producto, la cantidad y el lote de producción a escanear.

Del mismo modo que en los albaranes de entrada, hay que separar entre los lotes de producción seleccionados.

El proceso sigue exactamente igual que el descrito en los albaranes de entrada, realizando el albarán completo o parcial según la diferencia entre las cantidades esperadas y realizadas.

Esta semana estarán los nuevos impuestos ya disponibles y a partir del lunes de la semana que viene estaremos a su disposición para hecharles una mano en la actualización de los impuestos en productos y los pedidos de venta y compra que lo requieran. Se ha anunciado que el BOE entrará en vigor a partir del próximo domingo o lunes pero todavía no se sabe con exactitud cuando se tendrá que empezar a aplicar el nuevo IVA. En cualquier caso, estaremos preparados para ayudarles en lo que haga falta.

Solamente quedarán por contemplar las posibles facturas en borrador y si en algún caso utilizan impuestos por defecto asociados a cuentas contables (típicamente en cuentas de gastos para la codificación de facturas de proveedor).

Durante las dos jornadas se pudieron discutir y trabajar los modelos de negocio planteados por los diferentes participantes, iniciando el acto con un workshop de cómo estructurar un modelo de negocio y finalizándolo con una coopetición entre las diferentes Start-ups representadas con el objetivo de compartir conocimiento, experiencias y puntos de vista entre emprendedores.

Desde aquí agradecer la organización del acto a ACC1Ó y a la Fundación INLEA, y especialmente la invitación de Jordi Puigdellívol, mentor y sherpa para Start-ups, y felicitarlo por la dirección de las jornadas.

Tryton es un ambicioso proyecto en busca de la mejora continua que aprovecha el conocimiento y la experiencia adquirida en OpenERP. La presentación se centra en las diferencias en el ámbito del usuario y del programador, el estado del desarrollo de la localización española y las presentes y futuras lineas de trabajo.

La presentación Tryton ERP de NaN·tic está sujeta a una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Unported License.

Creado a partir de la obra en www.slideshare.net.

Este desarrollo es una solución que pretende mejorar la funcionalidad de OpenERP en el análisis de datos pero sin la complejidad y potencia de otras herramientas de Business Intelligence que necesitan de un proceso de implantación paralelo. En la presentación se destacan los objetivos y las principales características del módulo, las ventajas frente a otras soluciones de BI y las líneas de desarrollo previstas.

La presentación BaBI: BAsic Business Intelligence de NaN·tic está sujeta a una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Unported License.

Creado a partir de la obra en www.slideshare.net.

Ya en noviembre publicamos una extensa entrada en nuestro blog: Presentando KafkaDB, donde detallábamos el porqué y los requisitos del desarrollo. En este caso la presentación nos resume brevemente el origen y objetivo de la iniciativa para posteriormente destacar el funcionamiento y configuración de la aplicación de un modo visual.

La presentación KafkaDB de NaN·tic está sujeta a una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Unported License.

Creado a partir de la obra en www.slideshare.net.

En la presentación se repasan las características y funcionalidades principales de las que destacamos la posibilidad de trabajar con diferentes especies, gestionar diferentes granjas con accesibilidad sujeta a los permisos de usuario, la trazabilidad completa de animales, medicamentos y pienso, integración con contabilidad analítica y posibilidad de parametrización de los tipos de animales y los eventos y operaciones a gestionar en cada especie.

La presentación Verticalización para granjas de crianza y engorde por NaN·tic está sujeta a una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Unported License.

Creado a partir de la obra a www.slideshare.net.

Si nos dedicáis un rato podréis comprobar como no sólo hay un importante cambio de imagen, también hemos renovado los contenidos, actualizándolos, haciéndolos más comprensibles y sobre todo ampliando la información del trabajo realizado en I+D+i y los diferentes desarrollos requeridos en algunos sectores.

Esperamos que los cambios os gusten.