©Mercedes Martínez Soriano
RESUMEN: Estamos viviendo la cuarta revolución industrial, acuñada mundialmente como Industria 4.0 y la tendencia actual de las tecnologías de la información por ofrecer un beneficio empresarial, con su uso y más explícitamente con el tratamiento de los datos que de sus procesos se derivan, como base de una gestión y una excelencia operacional. Establecer una conexión entre el uso de los datos, con técnicas más avanzadas de analítica de datos, y el beneficio de estas herramientas para obtener información y por ende conocimiento para las estrategias de la compañía, en lo que a reducir los costes de no calidad de los procesos productivos se refiere, centrará este trabajo. Los procesos productivos, están conectados con diferentes sistemas, que emiten datos en un u otro sentido. La diferencia es recoger estos datos de una manera aislada, y analizarlos en silos, o tratarlos de una manera conectada a nivel más avanzado tecnológicamente, aprovechando las alternativas que la minería de datos pone al alcance de las compañías. Acotado a un determinado producto, la válvula de gas, en la planta de BSH Santander, y a un proceso automatizado, se buscará entender el origen de los costes de calidad y hacer un tratamiento específico de ellos, para encontrar alternativas diferentes, que conlleven reducir los costes asociados. El desarrollo de este trabajo se centra en el proyecto de aplicación de Data Analytics a los costes de no calidad en un proceso productivo, que tiene lugar en la planta de BSH Santander. Por ello, el proyecto, conectará, los términos de fabricar producto con los mínimos costes de calidad posible, y el uso de técnicas avanzadas de minería de datos, como es Data Analytics, para mejorar la gestión empresarial.
ABSTRACT: Nowadays we are living the fourth industrial revolution, coined worldwide as Industry 4.0 and the current trend of information technologies to offer a business benefit with its use and more explicitly with the treatment of the data derive from its processes, as the basis of management and operational excellence. Establish a connection between the use of data, with more advanced data analytics techniques, and the benefit of these tools to obtain information and therefore knowledge of the company’s strategies to follow, in order to reduce non-quality costs of a productive process, this work will focus. Production processes are connected to different systems, which emit data in one way or another. The difference is to collect this data in an isolated way, and analyze it in separated, or treat it in a more technologically advanced way, taking advantage of the alternatives that data mining puts within the reach of companies. Bounded to a certain product, the gas valve, at the BSH Santander plant, and to an automated process, we will seek to understand the origin of quality costs and make a specific treatment of them, to find different alternatives, which lead to reduce the associated costs. The development of this work will be focused on the Project that has been carried out from the application of Data Analytics to non-quality costs in a productive process, which takes place at the BSH Santander plant. Therefore, the Project will connect the terms of manufacturing the product with the lowest possible quality costs, and the use of more advanced data mining techniques and technologies, such as Data Analytics, to go further in business management.
