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Por Alyssa Sarro.
La simulación permite a las organizaciones probar ideas antes de implementarlas. Desde la evaluación de cronogramas de producción hasta la distribución de instalaciones, la simulación de procesos ayuda a reducir riesgos al modelar diferentes escenarios antes de que se implementen los cambios.
Muchas organizaciones reconocen el valor de la simulación, pero dudan en adoptarla de forma generalizada porque parece requerir conocimientos analíticos especializados.
Las simulaciones pueden generar cientos o miles de observaciones en múltiples escenarios. Determinar qué escenario funciona mejor, comprender cómo la variación afecta el rendimiento y validar los supuestos en los que se basa un modelo requiere más que simplemente revisar un informe resumido.
El módulo de análisis de simulación de procesos de Minitab, un nuevo…
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Por Joshua Zable.
Los sistemas de gestión de calidad se han convertido en la columna vertebral de los programas de calidad de la fabricación moderna. Organizan la documentación, respaldan el cumplimiento normativo y gestionan las acciones correctivas.
Sin embargo, muchos fabricantes aún tienen dificultades para responder a una pregunta crucial:
"¿Nuestro proceso de fabricación está estadísticamente bajo control?"
Esa pregunta no suele responderse únicamente con un sistema de gestión de calidad (SGC).
Requiere software de calidad estadística.
Ahí es donde Prolink QC-CALC y las soluciones de Minitab aportan un valor significativo.
¿Qué hace un SGC?
Un SGC (Sistema de Gestión de Calidad) está diseñado para estandarizar y gestionar los procesos de calidad.
Las capacidades típicas incluyen:
- Control de documentos
- CAPA
- Auditorías
- Calidad del…
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Por Alyssa Sarro.
Antes, el aprendizaje automático requería que los equipos escribieran código, probaran algoritmos manualmente y dedicaran mucho tiempo a ajustar modelos individuales para adaptarlos a las necesidades específicas del negocio. El aprendizaje automático de bajo código y el aprendizaje automático automatizado (AutoML) están transformando esta experiencia al hacer que el modelado predictivo sea más accesible y reduciendo pasos monótonos.
Simplificar el desarrollo de modelos requiriendo menos código no facilita todas las etapas de la implementación del aprendizaje automático. Las organizaciones aún deben preparar sus datos, validar si un modelo tiene sentido práctico, integrarlo en los sistemas operativos y gestionar su rendimiento a lo largo del tiempo.
¿Qué son Low-Code ML y AutoML?
Aunque los términos se utilizan a menudo…
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El desempeño en materia de calidad ahora depende de algo más que inspecciones e informes. Depende de la visibilidad en tiempo real, el contro estadístico y la capacidad de medir el impacto en toda la empresa.
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El riesgo para la calidad no comienza en la auditoría. Comienza en el proceso.Los entornos de fabricación generan enormes volúmenes de datos operativos y de inspección. Sin embargo, en muchas organizaciones, esos datos permanecen fragmentados en hojas de cálculo, máquinas y sistemas desconectados.
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Cuando los sistemas están fragmentados, el riesgo se multiplica
Una que supervise continuamente el rendimiento…
