CALIDAD 4.0 para la Mejora de las Organizaciones

Calidad 4 punto 0

Tener un sistema de información “es facilitar la vida en el futuro” y en el caso de Colombia, la minería de datos podría aportar muchísimo para el crecimiento de los distintos sectores económicos de nuestro país.

Stephanie Barona Andrade – Ingeniera de Datos

La cuarta revolución industrial (Industria 4.0) y la transformación digital ya no son sólo términos de moda y mucho menos, proyecciones sobre el futuro. Los fabricantes, las empresas de ciencias de la vida, entre otros sectores productivos, están adoptando el uso de la tecnología para lograr una mayor eficiencia operativa y velocidad de comercialización basadas en datos.

La calidad 4.0 debe ser hoy en día una prioridad para los líderes de calidad, quienes con la ayuda de la tecnología, logran que sus sistemas de gestión y equipos de trabajo estén más conectados y alineados para alcanzar los objetivos organizacionales y, por ende, mayor competitividad en el mercado.

 

¿Cómo dar el primer paso?

El análisis, la colaboración, el desarrollo de aplicaciones, la escalabilidad, el compliance, la cultura de mejora, el liderazgo, la competencia, son algunos de los ejes que nos permiten comprender el enfoque de la Calidad 4.0. No obstante, los datos también son determinantes a la hora de tomar decisiones. Por ende, es importante poder medirlos y visualizarlos de forma precisa y transparente.

Por otra parte, contar con sistemas de gestión integrados permite a las personas, no sólo cumplir a cabalidad con su tarea, sino cambiar su enfoque, poner en práctica la calidad, mejorarla e innovar.

Para empezar entonces, es necesario identificar los usos potenciales que tendrá esta transformación en términos de análisis, aplicaciones, desarrollos, entre otros y alinearla los objetivos de calidad de la organización para que todo el proceso tenga sentido y solidez a largo plazo.

 

Fases dentro del proceso:

La Calidad 4.0 se relaciona pues, indiscutiblemente con el análisis de datos y éstos, con un término ya bastante conocido que es la minería de datos o el Big Data, que hace referencia al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos relacionales y en el que  participan 2 roles que son el ingeniero de datos y el científico de datos.

El ingeniero, identifica el objetivo de la investigación en la primera fase porque de nada sirve tomar todos los datos de una empresa, en importante enfocarse, por ejemplo, en el area de mercado o producción.

En la segunda fase va a recolectar los datos y entenderlos, es decir, hace las extracciones de las bases donde se encuentran almacenados los datos, para en una tercera fase limpiar la información, esto es supremamente importante porque nuestros datos pueden no ser solamente texto, nuestros datos también pueden ser videos o imágenes.

El científico de datos trabaja a partir de la cuarta fase, encargándose de seleccionar cuáles son los algoritmos en los que se pueden utilizar estos datos y definiendo los modelos predictivos para armar conjuntos y crear patrones de comportamiento y relaciones.

La quinta fase es entrenar y probar. Normalmente lo que se hace es utilizarse el 80% de los datos disponibles para crear y entrenar a la máquina. Aquí es donde se le enseña a la computadora a partir de los datos con la intención de predecir (Machine Learning). El otro 20% nos va a ayudar a probar si es correcto este aprendizaje.

En la etapa final, se estudian las conclusiones del aporte de la investigación. Se puede hacer el estudio sobre todos los datos, pero también las fases y los algoritmos nos arrojan conclusiones sobre las correlaciones de los datos.

A partir de aquí, surge una nueva fase que es de producción, pues mi machine learning ya aprendió, ya puedo utilizarla para producir contenido, puedo ingresarle datos y ella automáticamente va a funcionar.

 

¿En qué áreas podemos aplicar la ciencia de datos?

La minería de datos se usa para estudiar bases de datos cada vez mayores y para ayudar a mejorar la segmentación del mercado, pero existen muchísimas aplicaciones. Las más populares son la gestión del mercado para la construcción del perfil del cliente; nos ayuda a determinar qué tipo de personas compra qué tipo de produtos o para hacer la identificación de los requisitos del cliente. La extracción de datos nos ayuda a identificar los mejores productos para diferentes clientes, el análisis de mercado cruzado. La minería de datos realiza asociaciones y correlaciones de las ventas de productos con objetivos de marketing o por ejemplo, el patrón de compra del cliente de acuerdo a la edad, el clima, etc.

También se utiliza mucho en cuanto a la gestión de la competencia, lo cual implica el monitoreo de los competidores y las tendencias del mercado.

Uno de los campos en los que aún se está desarrollando con más fuerza es en los procesos industriales, donde resulta útil para estudiar, por ejemplo, la elasticidad de los materiales, para la durabilidad en las líneas de producción. Con los datos yo puedo identificar la durabilidad, predecir y evaluar los costos, la satisfacción de los clientes , todo esto me va a permitir realizar mejoras en el proceso de fabricación y optimizar los recursos.

En conclusión:

Dar el salto a la transformación implica un gran esfuerzo en torno a dos aspectos que son fundamentales: la recuperación de la información y calidad de datos. El almacenamiento seguro de la información y el manejo de los mismos, me van a permitir obtener resultados confiables y útiles para la toma de decisiones.

Sin embargo, son las personas las que analizan las conclusiones y tomas estas decisiones determinantes para el presente y futuro de las organizaciones, por eso, la Calidad 4.0 no se trata sólo de la tecnología, sino también de las personas que la utilizan para mejorar sus procesos, para lograr una transformación significativa y para alcanzar la calidad.

Conoce cómo Daruma puede ayudarte a centralizar, visualizar y parametrizar tus datos para hacer más eficiente la gestión y lograr la calidad.

¡Tecnología al servicio de las personas!

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