Big Data y su aplicación a la Gestión Industrial

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

10 HORAS

** Vivimos en un mundo nuevo cuya principal característica es la de estar surcado de datos de una forma transversal como nunca antes había ocurrido. Los datos de hoy no son colecciones de valores ordenados y casi totalmente restringidos a ámbitos donde se procesaban para obtener resultados, se han convertido en un elemento altamente complejo y clave para la supervivencia en cualquier aspecto de nuestra vida.

1.1. Conceptos iniciales de Big Data:

1.1.1. Introducción al mundo del Big Data.

1.1.2. Definiciones y clasificaciones de los datos.

1.2. Características generales y métricas de los datos:

1.2.1. Clasificación de los datos del Big Data desde sus características:

1.2.1.1. Volumen de la información.

1.2.1.2. Variabilidad.

1.2.1.3. Velocidad de generación / transmisión.

1.2.1.4. Veracidad.

1.2.1.5. Valor.

1.3. Introducción a la ciencia de datos o Data Science:

1.3.1. Dato e información.

1.3.2. Datos útiles y valores fuera de contexto (VFC).

1.3.3. Introducción a las variables de control.

1.3.4. Proceso ETL (extraction-transformation-load):

1.3.4.1. Génesis y captura.

1.3.4.2. Almacenamiento y filtrado.

1.3.4.3. Procesamiento.

1.3.4.4. Informe y transferencia.

1.3.4.5. La toma de decisiones.

1.3.4.6. El tiempo de reacción.

1.4. Introducción a la ciencia de datos o Data Science (2):

1.4.1. Clasificación de las variables de control.

1.4.2. Introducción a un plan de control.

MÓDULO 2. INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS ACCESS. PRIMER EJEMPLO

10 HORAS

2.1. Estructura de datos en un sistema productivo: estándares, codificación y bases de datos

2.1.1. Tipologías núcleo, subtipologías y atributos.

2.2. Estándares y límites de control o tolerancias:

2.2.1. Generalidades sobre estándares y tolerancias o límites del proceso.

2.2.2. Orígenes de los estándares y tolerancias o límites del proceso.

2.2.3. La ficha técnica del producto.

2.3. Orígenes de los estándares y bases de datos:

2.3.1. Estándares de ingeniería y procesos.

2.3.2. Atributos y tipologías núcleo.

2.3.3. Modelo del universo de datos a administrar.

2.3.4. Presentación de un ejemplo inicial.

2.3.5. Otros tipos de variables de control.

2.3.6. Estadísticas y estándares externos.

2.4. Estructura y posicionamiento de estándares en una base de datos:

2.4.1. Posicionamiento de estándares y límites en una base de datos.

2.4.2. Las tablas de maestros en una base de datos.

2.4.3. Controles, estándares y límites por tipologías.

2.4.4. Ejemplo de estructura de estándares y límites en una BD.

2.4.5. Ejemplo de ruta de procesos en manufactura simple.

2.4.6. Las rutas de un proceso.

2.4.7. La tabla maestra de procesos.

2.4.8. Los procesos de una ruta y posición en la tabla maestra.

2.4.9. La tabla maestra de los controles de la calidad.

2.4.10. La tabla maestra de controles por proceso.

2.4.11. Primeras conclusiones para rutas, variables y procesos.

2.4.12. Proceso de tratamiento y filtrado de resultados de controles.

2.4.13. Proceso ordenado de tratamiento y estructuración de datos de controles.

MÓDULO 3. DESCRIPCIÓN COMPLETA DEL PROCESO CUSUM

10 HORAS

3.1. Clasificación de las variables de control y sus protocolos en la base de datos:

3.1.1. Origen de los estándares de producción y las variables que los requieren.

3.1.2. Las variables de la calidad y de la producción.

3.1.3. Las características cuantitativas de las variables de control.

3.1.4. Almacenamiento de las capturas de controles y estructura de tablas:

3.1.4.1. Protocolos Simples.

3.1.4.2. Protocolos Múltiples.

3.1.5. Ejemplo de un protocolo compuesto de almacenamiento de datos.

3.2. Outliers (VFC’s – Valores Fuera de Contexto). Tipos y orígenes en el proceso:

3.2.1. Generación de estándares y estadísticas. Los Outliers (VFC).

3.3. Operación práctica del cálculo de estándares y estadísticas en una base de datos Access:

3.3.1. Descripción y relación entre las variables de control:

3.3.1.1. Variables directas.

3.3.1.2. Variables indirectas.

3.3.1.3. Variables mixtas.

3.3.1.4. Variables independientes del proceso.

3.3.1.5. Variables independientes de la materia prima y del producto terminado.

3.4. Operación práctica del cálculo de estándares y estadísticas en una base de datos:

3.4.1. Recordatorio de valores fuera de contexto y su operación desde Access.

3.4.2. Bosquejo de ETL.

3.4.3. Génesis y flujo de los datos de los controles de calidad y producción.

3.4.4. Transferencia de los datos a la base de datos.

3.4.5. Datos provenientes de distintas fuentes.

3.4.6. Periodicidad de los cálculos de estándares y límites.

3.4.7. Preparación y selección de los datos.

3.4.8. Las singularidades.

3.4.9. Valores NO singulares pero violatorios de los límites establecidos.

3.4.10. Singularidades frecuentes.

3.4.11. Percentiles como elementos de decisión de exclusión de datos.

3.5. Presentación Auxiliar con el Método CUSUM de Control:

3.5.1. Gráficos CUSUM para el control de procesos:

3.5.1.1. Conceptos básicos sobre Gráficos de Sumas Acumuladas o CUSUM.

3.5.2. Primeros ejemplos de cálculo:

3.5.2.1. Conceptos básicos de las Sumas Acumuladas en Series de Tiempo.

3.5.3. Ejemplos y casos típicos de Series de Tiempo en CUSUM:

3.5.3.1. Algunos casos típicos de Series de Tiempo CUSUM.

3.5.3.2. Resolución de gráficos CUSUM mediante QI-Macros.

MÓDULO 4. ESTRUCTURACIÓN DE DATOS EN PROTOCOLOS ENCABEZADOS E ITEMS. DESCRIPCIÓN DE UN SISTEMA DE BASES DE DATOS

10 HORAS

4.1. Generación de estándares y estadísticas. Ejemplo industrial:

4.1.1. Tratamiento de datos: estructura de los protocolos.

4.1.2. Estructuras de datos: captura y transformación.

4.1.3. Estructura de datos: descripción de los protocolos.

4.1.4. El reflejo de los protocolos en las tablas de la base de datos.

4.2. El tratamiento de los fuera de standards:

4.2.1. Tratamiento específico de los datos de las tablas de fuera de standards.

4.3. Relacionamiento de tipologías con procesos y variables:

4.3.1. Generación de estándares y estadísticas. Familias y tipologías.

4.4. Armado del pool de datos e introducción a la práctica de manipulación de los datos:

4.4.1. Presentación del diagrama de flujo de tratamiento de los datos para el cálculo de standards.

MÓDULO 5. EJEMPLO DE UN TRATAMIENTO DE DATOS EN UN AMBIENTE INDUSTRIAL

10 HORAS

5.1. Tratamiento de datos en un ambiente industrial:

5.1.1. Generación de estándares y estadísticas: Outliers

5.1.1.1. Preparación de datos.

5.1.1.2. Pool datos residuales.

5.2. Procedimiento de ejecución de cálculos de estándares y límites de control:

5.2.1. Generación de estándares y estadísticas: Outliers o VFC´s

5.2.1.1. Cálculos.

5.2.1.2. Preparación de datos.

5.2.1.3. Ejecución de los cálculos.

MÓDULO 6. EJEMPLO PRÁCTICO

10 HORAS

6.1. Objetos de una base de datos:

6.1.1. Tablas.

6.1.2. Formularios.

6.1.3. Consultas.

6.1.4. Macros.

6.1.5. Módulos.

6.2. Programa ACCESS de generación inicial de estándares y límites:

6.2.1. Menú principal del programa madre.

6.2.2. Estructura relacional del programa madre.

6.2.3. Las solapas del menú principal.

6.2.4. Objetos en el programa madre.

6.2.5. Maestros del programa madre.

6.2.6. Estructuras relacionales comparadas.

6.3. Programa ACCESS de generación inicial de estándares y límites (2):

6.3.1. Solapa de cálculo de estándares y límites.

6.3.2. Macro de cálculo.

6.3.3. Análisis de la metodología de cálculo de Python.

6.3.4. Listados y consultas sobre los estándares y límites calculados.

6.3.5. Otras operaciones que se pueden realizar con los datos.