Toma decisiones basadas en datos aplicando metodologías para el control y la mejora continua de procesos

Síagro cuenta con los modelos analíticos más avanzados para el control de la calidad

control de calidad

Control Estadístico de Procesos, CEP

Statistical Process Control, SPC

¿Haciendo cambios? ¿Quieres observar su impacto y medir el nivel de mejora?

La variabilidad por sí sola no es ni buena ni mala. Es algo natural de la vida propia. El objetivo del Control Estadístico de Procesos es mantener el proceso bajo control, conocer su desempeño y tomar decisiones para optimizarlo.

Gráficos de control 

 


 

Análisis de la Capacidad del Proceso, PCA

Control Estadístico de Procesos, CEP

Statistical Process Control, SPC

¿Haciendo cambios? ¿Quieres observar su impacto y medir el nivel de mejora?

La variabilidad por sí sola no es ni buena ni mala. Es algo natural de la vida propia. El objetivo del Control Estadístico de Procesos es mantener el proceso bajo control, conocer su desempeño y tomar decisiones para optimizarlo.

Análisis Exploratorio de Datos, AED

Exploratory Data Analysis, EDA

El primer paso para reducir la variabilidad es entender cómo son los datos.

Aquí es donde entra el Análisis Exploratorio, aportando sencillez con el uso de gráficos simples que incluyen información relevante sobre los datos y sus características, ayudándonos en la toma de decisiones.

Skim


Balance


Gráficos de dispersión


Histogramas


Diagramas de caja


Gráficos secuenciales


Test de normalidad


Análisis Exploratorio de Datos, AED

Exploratory Data Analysis, EDA

El primer paso para reducir la variabilidad es entender cómo son los datos.

Aquí es donde entra el Análisis Exploratorio, aportando sencillez con el uso de gráficos simples que incluyen información relevante sobre los datos y sus características, ayudándonos en la toma de decisiones.

Descubrimiento de Patrones

Pattern Discovery

Fuera de conceptos técnicos y las definiciones más comunes de control, seguimiento y mejora, preguntémonos… ¿Cuál es la base de la gestión de la calidad? ¿Acaso no es detectar los problemas a tiempo y solucionarlos antes de que empiecen a tener un impacto en la productividad final?

Este tipo de análisis se centra en gestionar los procesos detectando eventos recurrentes y relevantes, los conocidos «patrones», antes de que se conviertan en problemas mayores.

Más proactividad y menos reactividad.

Análisis de Componentes Principales ACEP


Técnicas de clustering:

∴ Agrupamiento jerárquico

∴ K-means

Descubrimiento de Patrones

Pattern Discovery

Fuera de conceptos técnicos y las definiciones más comunes de control, seguimiento y mejora, preguntémonos… ¿Cuál es la base de la gestión de la calidad? ¿Acaso no es detectar los problemas a tiempo y solucionarlos antes de que empiecen a tener un impacto en la productividad final?

Este tipo de análisis se centra en gestionar los procesos detectando eventos recurrentes y relevantes, los conocidos «patrones», antes de que se conviertan en problemas mayores.

Más proactividad y menos reactividad.

Modelos de predicción

Prediction Models

De entre todas las formas en las que la estadística nos ayuda a mejorar, una de las más demandadas por las empresas es la capacidad de poder predecir lo que va a pasar de cara a un futuro para reducir costes, incrementar beneficios y detectar oportunidades de negocio.

Los modelos predictivos ayudan a inferir la probabilidad de que ocurran determinadas situaciones antes de su consecución y deducir resultados futuros. Estos métodos de análisis de datos ayudan a mejorar la información que recopilamos en nuestras instalaciones, predecir el rendimiento y los fallos, y responder a tiempo. 

Lineal


Logística


Poisson


ANOVA

Modelos de predicción

Prediction Models

De entre todas las formas en las que la estadística nos ayuda a mejorar, una de las más demandadas por las empresas es la capacidad de poder predecir lo que va a pasar de cara a un futuro para reducir costes, incrementar beneficios y detectar oportunidades de negocio.

Los modelos predictivos ayudan a inferir la probabilidad de que ocurran determinadas situaciones antes de su consecución y deducir resultados futuros. Estos métodos de análisis de datos ayudan a mejorar la información que recopilamos en nuestras instalaciones, predecir el rendimiento y los fallos, y responder a tiempo. 

Gracias a su arquitectura modular, podrás ampliar y personalizar las funcionalidades según tus necesidades, incorporando nuevos componentes y manteniendo la sencillez que caracteriza a Síagro

Gracias a su arquitectura modular, podrás ampliar y personalizar las funcionalidades según tus necesidades, incorporando nuevos componentes y manteniendo la sencillez que caracteriza a Síagro

control de calidad

Mide lo que se pueda medir, y lo que no, hazlo medible

Galileo Galilei

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