Por Jon Finerty.

En el mundo del control de calidad, aprovechar el análisis predictivo puede revolucionar la forma en que las organizaciones abordan la gestión de calidad proactiva. El conjunto de herramientas de análisis predictivo de Minitab permite a los profesionales de calidad anticipar, prevenir y abordar problemas de calidad, garantizando estándares consistentes y excelencia del producto.

ESTRATEGIAS DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO

Una aplicación clave del análisis predictivo de Minitab son las estrategias de mantenimiento predictivo. Al analizar datos históricos de sensores de equipos y métricas de rendimiento, los profesionales de calidad pueden predecir fallas en los equipos antes de que ocurran. Esta capacidad permite la programación proactiva de las actividades de mantenimiento, minimizando el tiempo de inactividad no planificado y reduciendo significativamente los costos de mantenimiento.

Ejemplo: una planta de fabricación utiliza el análisis predictivo de Minitab para monitorear el rendimiento de la máquina. Al analizar los datos de los sensores, el sistema predice posibles fallas en equipos críticos. Esto permite a la planta programar el mantenimiento preventivo durante los tiempos de inactividad planificados, evitando costosas interrupciones en los programas de producción.

CONTROL DE CALIDAD PREDICTIVO Y PREVENCIÓN DE DEFECTOS

Los profesionales de la calidad pueden aprovechar el análisis predictivo de Minitab para pronosticar resultados de calidad y optimizar procesos. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones puede predecir tasas de defectos, optimizar los parámetros de producción y perfeccionar las medidas de control de calidad basándose en conocimientos predictivos.

ANÁLISIS PREDICTIVO PARA EL ANÁLISIS DE CAUSA RAÍZ

Los profesionales de la calidad pueden aprovechar el análisis predictivo de Minitab para comprender mejor aspectos de su proceso y el impacto que tiene en la calidad. Al realizar un análisis de causa raíz, las organizaciones pueden obtener información sobre las variables más importantes en un proceso que podría estar impactando negativamente la calidad. Esto permite acciones correctivas centradas en el determinante más importante de la calidad y, por lo tanto, un camino más rápido hacia el control de calidad.

Ejemplo: Tate & Lyle, líder mundial en la industria de alimentos y bebidas, utilizó el análisis predictivo de Minitab para mejorar la textura de uno de sus productos. A pesar de que el proceso contaba con más de 1000 predictores que interactuaban entre sí, pudieron identificar qué predictores impactaban más en la distribución del tamaño de las partículas e implementar mejoras.