En el mundo del control de calidad, el aprovechamiento del análisis predictivo puede revolucionar la forma en que las organizaciones abordan la gestión proactiva de la calidad. El conjunto de herramientas de análisis predictivo de Minitab permite a los profesionales de la calidad anticipar, prevenir y abordar los problemas de calidad, asegurando estándares consistentes y la excelencia del producto.
Estrategias de mantenimiento predictivo
Una aplicación clave del análisis predictivo de Minitab es en las estrategias de mantenimiento predictivo. Al analizar los datos históricos de los sensores de los equipos y las métricas de rendimiento, los profesionales de la calidad pueden predecir las fallas de 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 costes de mantenimiento.
Ejemplo: Una planta de fabricación utiliza el análisis predictivo de Minitab para supervisar el rendimiento de las máquinas. Analizando los datos de los sensores, el sistema predice fallos potenciales en equipos críticos. Esto permite a la planta programar el mantenimiento preventivo durante los tiempos de inactividad previstos, evitando costosas interrupciones en los programas de producción.
Lea nuestro blog para aprender a realizar un Análisis de Regresión utilizando Minitab Predictive Analytics
Control de calidad predictivo y prevención de defectos
Los profesionales de 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 pueden predecir las tasas de defectos, optimizar los parámetros de producción y refinar las medidas de control de calidad con base en conocimientos predictivos.
Ejemplo: Un fabricante de automóviles utiliza el análisis predictivo de Minitab para predecir las tasas de defectos en el ensamblaje de vehículos. Al analizar los datos históricos de defectos y las variables de producción, el sistema identifica los parámetros críticos del proceso que afectan a la calidad. Esto permite al fabricante implementar mejoras específicas en los procesos, lo que se traduce en una reducción de los defectos y una mayor fiabilidad del producto.
Vea a Joshua Zable, Director de Marketing y Planificación Estratégica de Minitab, hablar sobre las ventajas del análisis predictivo.
Análisis predictivo para análisis de causa raíz
Los profesionales de calidad pueden aprovechar el análisis predictivo de Minitab para comprender mejor los aspectos de sus procesos y el impacto que tienen en la calidad. Al realizar un análisis de causa raíz, las organizaciones pueden obtener información sobre las variables más importantes de un proceso que podrían estar afectando negativamente la calidad. Esto permite adoptar medidas correctivas centradas en el factor determinante más importante de la calidad y, por tanto, una vía más rápida hacia el control de la calidad.
Ejemplo: Tate & Lyle, líder mundial en el sector de la alimentación y las bebidas, utilizó el análisis predictivo de Minitab para mejorar la textura de uno de sus productos. A pesar de que el proceso tenía más de 1.000 predictores que interactuaban entre sí, pudieron identificar qué predictores afectaban más a la distribución del tamaño de las partículas e implementar mejoras.
