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 Un servicio que busca cubrir todo el cuidado que necesita una empresa. Desde la prevención hasta la reparación de pequeñas cosas.

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Consiste en modificar las máquinas para la eficiencia de ellas y con ello reducir tiempos perdidos, sobrecosto y perdida de producción, coordinación de estrategias técnicas y operativas que permite la inclusión de la flexibilidad e innovación.
Beneficio: evita perdidas en la producción y daños en las instalaciones.

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Con el fin de aumentar la eficiencia de costos y recursos, un mantenimiento integral y con visión de futuro de los componentes de producción juega un papel clave

Mantener y verificar los artículos de producción es un gran desafío en los tiempos de las Smart Factory: los sistemas ciberfísicos, la inteligencia artificial y el Internet de las cosas (IIoT) aportan un nuevo nivel de conectividad y complejidad.

Con Smart Maintenance, este desafío se puede dominar. Un estudio reciente de Acatech y Fraunhofer IML, ahora proporciona información sobre lo lejos que están las empresas alemanas en la implementación del Smart Maintenance (mantenimiento inteligente) y proporciona información sobre cómo se puede llevar a cabo este tipo de mantenimiento.

La venta de maquinaria, automóviles o equipos mecánicos representa una gran proporción de las exportaciones alemanas. La Industria 4.0 está abriendo actualmente muchas oportunidades para la industria manufacturera responsable de esto.

Las nuevas tecnologías aseguran una producción inteligente y en red brindando un gran potencial para las empresas. Con el fin de aumentar la eficiencia de costos y recursos en las áreas relacionadas con la producción de la empresa, un mantenimiento integral y con visión de futuro de los componentes de producción juega un papel clave.

Un nuevo estudio realizado por acatech y el Fraunhofer IML proporciona información sobre la madurez de los esfuerzos anteriores para establecer un mantenimiento inteligente en la práctica. Según una encuesta de 96 empresas de diversas industrias, se está convirtiendo en un tema cada vez más importante para el mantenimiento inteligente. Los resultados centrales de la encuesta son:

- La mayoría de las empresas tienen pocos y ningún dato recopilado de sus máquinas , lo que podría proporcionar información sobre cualquier problema que pueda ocurrir pronto o la necesidad de medidas de mantenimiento. Por ejemplo, más de la mitad (57 %) de las empresas encuestadas dijeron que las máquinas de la fábrica reciben servicio de mantenimiento solo cuando ya se ha producido un problema. Con datos en tiempo real, los sistemas podrían ser mejor monitorizados y evitarse los problemas de manera preventiva: solo el 4% de las empresas aprovechan esta oportunidad.

- El conocimiento de como realizar e mantenimiento y revisión de las máquinas en una fábrica a menudo está en la mente de los empleados de manera individual. Este conocimiento debe documentarse y ponerse a disposición de otros empleados (por ejemplo, en forma de wiki en la intranet) para poder reaccionar incluso en caso de escasez de personal. En el 27 % de las empresas esto no sucede: allí, el conocimiento de mantenimiento individual se transmite oralmente según sea necesario. Casi un tercio (32%) de las empresas dicen que proporcionan conocimiento en papel, pero no utilizan procesos estandarizados de enriquecimiento del conocimiento.

- El conocimiento personal existente no solo debe documentarse, sino también expandirse continuamente, especialmente porque las innovaciones técnicas pueden mejorar los flujos de trabajo. Sin embargo, más de la mitad (53 %) de las empresas encuestadas no brindan capacitación especializada en digitalización para personal experimentado. En caso de que ocurran complicaciones, en su lugar cuentan con el apoyo de colegas que tienen la experiencia adecuada.

- Ciertas tareas de mantenimiento se pueden realizar hoy usando realidad aumentada (AR) o realidad virtual (VR). Por ejemplo, estas tecnologías pueden usarse de manera útil para la capacitación y el procesamiento conjunto de tareas en el caso de separación física de los empleados involucrados. Sin embargo, solo una de cada veinte compañías encuestadas afirma usar AR para estos u otros propósitos similares.

Las posibilidades tecnológicas, así como las altas demandas del Smart Maintenance son los mayores desafíos para el personal de mantenimiento en muchas empresas. Por lo tanto, los autores del estudio describen una visión de Smart Maintenance para la industria manufacturera en Alemania y presentan las mejores prácticas. Con el ejemplo de Bilfinger, demuestran cómo se puede usar la inteligencia artificial para digitalizar automáticamente las plantas industriales, y Evonik muestra cómo la Realidad Virtual permite que los empleados reciban capacitación, independientemente de la hora y la ubicación. El estudio también proporciona a las empresas una hoja de ruta que, como el Índice de Madurez de Industry 4.0 desarrollado por Acatech, debería indicar el camino hacia el mantenimiento inteligente.

"Acatech y el Fraunhofer IML han demostrado la importancia del Smart Maintenance para Smart Factory en los últimos años y se ha puesto a la cabeza de los principales tomadores de decisiones de la política, los negocios y la ciencia. Sin embargo, la encuesta muestra que muchas compañías todavía le dan a la organización de mantenimiento una prioridad demasiado baja. El nuevo estudio ahora muestra el valor agregado que Smart Maintenance puede ofrecer, cómo se puede lograr y cómo esto garantizará aún más la competitividad de Alemania como un lugar de negocios ", dice el profesor Michael Henke, Director del Instituto Fraunhofer IML y Jefe del proyecto Smart Maintenance Lejos del status quo a la visión de meta ".

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Smart Maintenance aún no ha llegado a la industria manufacturera - infoPLC

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Con el fin de aumentar la eficiencia de costos y recursos, un mantenimiento integral y con visión de futuro de los componentes de producción juega un papel clave Mantener y verificar los artículos de producción es un gran desafío en los tiempos de las Smart Factory: los sistemas ciberfísicos, la inteligencia artificial y el Internet de las cosas (IIoT) aportan un nuevo nivel de conectividad y complejidad.

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Son representaciones virtuales que reflejan el comportamiento de un producto físico

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consiste en analizar el comportamiento del producto para mejorar su eficacia. Se puede obtener un modelo que se asemeja al modelo real.
Beneficios: Las empresas pueden capturar en tiempo real información de rendimiento de la producción y así reducir costos y tiempo de inactividad.

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Synthetic data and digital twins are complementary approaches for riffing on real-world data to improve AI and product design. Synthetic data tools generate labeled data for training AI from a small subset of real data. Digital twins generate "what-if" scenarios for evaluating various performance, cost, and sustainability trade-offs.

Digital twins could help extend synthetic data tools to support real-world digital transformation in construction, medicine, and supply chains. Conversely, synthetic data could help teams using digital twins simulate different scenarios more efficiently.

These tools tend to focus on different markets and use cases for the time being. Synthetic data tools tend to focus on improving AI development workflows. Digital twins' capabilities tend to be infused into industry-specific applications for product development, manufacturing, construction, and medicine.

"Both synthetic data and digital twins, based on real-world data, will coexist and complement each other in specific cases," Gaurav Gupta, partner and global head of Digital Engineering for technology research and advisory firm ISG, told VentureBeat. Synthetic data will be the preferred choice when constrained by cost, logistics, or privacy reasons, or when the real data is unpredictable or unavailable. Digital twins will be preferred for applications such as predictive maintenance that require a closed loop between the product-in-use and its digital counterpart.

But the two can also complement each other, he added. Synthetic data can augment digital twin applications, for example, where the model needs to be shared with different stakeholders, but without any of its private, sensitive, or classified information. In such cases, a synthetic data model can act as a proxy for the digital twin models. Similarly, and conversely, a synthetic data model, by definition, is supposed to be as close to the real-world scenario as possible. Hence, an existing digital twin model can feed into or accelerate the creation of synthetic models.

Here are the 10 ways synthetic data and digital twin capabilities complement each other in practice:

1. Improved decision making

Gil Elbaz, the chief technology officer, and cofounder of Datagen, a pioneer of Simulated Data for human-centric AI, told VentureBeat that synthetic data tools can inform three components that support better digital twins for decision-making. A synthetic motion generation component can help designers explore how people would walk down the crowded aisle of a plane, a busy street, a new bike lane, or in a store before it was built. A synthetic visual generation component can help designers explore visual parameters of a digital double to see how a new building may look at different times of the day, in different colors, and from other vantage points. A synthetic physics modeling component can help designers see how the sun falls on a rooftop, heats specific areas, and powers up solar panels. The next step is to simulate the impact of cell tower reception, earthquakes, and floods.

2. Urban planning

Kevin Saito, a senior product manager at Unity, told VentureBeat that synthetically created environments could allow architects to understand the impact that surrounding buildings will have on their facilities to more appropriately place windows or raise planning considerations. For example, Vu.City in the U.K. helps architects and city planners understand the three-dimensional aspects of projects in the fully integrated urban landscape.

Saito said the use cases drive different priorities. Digital twin simulation requires having something that's going to interact with the scene, making physical properties important and visual fidelity, and as a result, lower visual fidelity may be preferred because it's cheaper to generate and run at scale. For synthetic data generation what's important is that the scene matches the visual realism of the environment it's meant to mimic. If you're generating synthetic data to train a computer vision model, visual fidelity is important, but you don't need to mimic the actual physical properties of the environment. For example, material properties like weight, the center of mass, or friction that have no visual characteristics are unnecessary.

3. Generate new scenarios

Digital twin leader PTC defines a digital twin as a data-based representation of specific physical machines, people, and processes rather than simply digitally modeling a generic process or machine. Ed Cuoco, vice president of Analytics at PTC, told VentureBeat, "The concepts of synthetic data and digital twin are therefore intimately linked."

Just as physical machines and processes produce data to represent performance, digital twins produce synthetic data to represent the simulation of that performance. As such, scenario generation is one of the primary use cases of the digital twin. "You could argue that scenario generation and resolution are almost certainly going to be a universal use case for the digital twin as it evolves," Cuoco said.

4. Personalize medicine

Synthetic data could help overcome privacy challenges when using digital twins to improve healthcare. Unlike digital twins of airplanes or cities, the behavior of such models in precision medicine is more difficult to define and requires access to highly regulated healthcare data. "High-quality, synthetic healthcare data is emerging as a mechanism that enables such large datasets to be collected and merged, without significant privacy or governance hurdles, enabling digital twins in precision medicine to become a reality," Syntegra cofounder and chief technology officer Ofer Mendelevitch told VentureBeat,

5. Validate medical models

Ben Alsdurf, a consultant at TLGG, a management consultancy, told VentureBeat that synthetic data tools and digital twins could be combined to generate test data sets that can expand and validate healthcare models. For example, synthetic data can help confirm whether a model developed for a specific population or demographic retains accuracy when applied to other populations."While individualized research done in simulation is the holy grail for digital twins in health R&D, synthetic data may potentially offer more realistic use cases in the medium term," he said.

6. Surface supply chain problems

Suketu Gandhi, partner and global leader for the digital supply chain at Kearney, a strategy and management consulting firm, says that supply chain digital twins could plan around novel supply chain stresses. While real-world data mostly keeps a steady rhythmic pace, synthetic data tools can introduce large ripples into the data.

"The key is understanding how to create truly random synthetic data, such as a dramatic shift in channel purchasing behavior on the part of consumers, or an increase in demand by 400 percent, to understand weaknesses in supply chain or customer service," Gandhi said. This can help evaluate the impact of extreme conditions on the resiliency of all systems. Also, running thousands of scenarios can help flesh out opportunities not visible with real-world data, such as new product opportunities, competitive threats, and nontraditional partnerships.

7. Simulate failure at scale

Veritas has been combining synthetic data and digital twins to improve data protection. Veritas utilizes digital twins built on many years of telemetry data from more than 15,000 Veritas NetBackup Appliances. Both digital twins and synthetic data help train AI engines to predict failures before they occur and provide smart forecasting, enabling customers to not only better plan their infrastructure needs but also provide information on the reliability of their estate.

Eric Seidman, senior director at Veritas Technologies, told VentureBeat, "Combining synthetic data with digital twins helps our overall AI models to interpret factors that affect system performance and data reliability by detecting anomalies in both the appliances as well as in data." The combination helps ensure system uptime and identify changes to data and parameters that could indicate malware or ransomware intrusion.

8. Improve 5G

Telcos are exploring how to combine digital twins and synthetic data to evaluate variations in equipment, placement, and protocols for new 5G deployments. Stephen Douglas, Head of 5G Strategy at Spirent Communications, said digital twins are currently being used to validate new 5G infrastructure before launch. These tools emulate network components for a new network component or system under test.

The digital twins use synthetic traffic to simulate the complex validation scenarios for the component under test. This synthetic traffic is based on real-world traffic captured and played back through the digital twin to see how the component copes under stress. They can also simulate impairments and cyber-attacks and create corner cases that are difficult to repeat in a real-world 5G network. He expects similar capabilities to improve operational networks in the future to identify, validate, and recommend optimal equipment settings in real-time.

9. Look for unexpected failure modes

Douglas said that the combination of synthetic data and digital twins could also improve performance and load testing for connected vehicles to help engineers understand how their systems will cope in future scenarios. For example, a connected autonomous vehicle may face impaired connectivity due to congestion in a crowded inner city, or the signal becomes weak or lost. Synthetic data variations and digital twin emulated replicas could help tease out unexpected problems to build more resilient systems.

10. Improve customer experience

Synthetic data can help extend customer experience data to digital twins of customer experience to improve product design, costs, or sales. "We use this frequently in enterprise software whereby customer data is turned into synthetic data that is then used to test the digital twin," Vince Padua, CTO at Axway, told VentureBeat.

These digital twins reflect actual customer usage data of enterprise software products such as whether customers use a particular feature, how they decide to receive notifications from the product, or how they collaborate with other users while using the product. This usage data can be aggregated, anonymized, and synthesized to drive test automation, improve product roadmaps, and increase overall customer satisfaction. At times, the usage data can identify patterns that can be automated with AI or create a 'digital twin' of the customer experience whereby the AI can be given tasks to determine the fastest way to solve them.

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10 reasons to combine digital twins and synthetic data

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Synthetic data and digital twins are complementary approaches for riffing on real-world data to improve AI and product design. Synthetic data tools generate labeled data for training AI from a small subset of real data. Digital twins generate "what-if" scenarios for evaluating various performance, cost, and sustainability trade-offs.

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Es un centro digital que reúne conversaciones, contenido, tareas y aplicaciones en un mismo sitio.

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Es utilizada por empresas educativas e industriales para permitir navegar de forma sencilla al usuario, organizar las aulas y poder conectarse entre si, se pueden combinar diferentes herramientas en un mismo espacio.

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En este artículo analizamos las características así como los componentes y costos de una plataforma virtual de aprendizaje.

La Plataforma Virtual de Aprendizaje y el modelo tecnológico de un AVA

Retomando lo comentado en la parte 1 de este artículo, podemos decir que la plataforma virtual de aprendizaje es parte integral del Modelo tecnológico de un Ambiente Virtual de Aprendizaje (AVA), es la aplicación web donde se lleva a cabo la actividad de los participantes del curso, en ella se realiza la interacción entre los participantes así como la interactividad de los participantes con los contenidos y materiales desarrollados para el aprendizaje.

Características de una plataforma virtual de aprendizaje

Todo Sistema de Gestión del Aprendizaje (LMS, por sus siglas en inglés) o aula virtual, debe contar con una serie de características generales que permitan apoyar el proceso de enseñanza-aprendizaje, a continuación agrupamos estas características en:

Aspectos generales

Promover una buena experiencia de usuario, al permitir navegar de forma sencilla e intuitiva.

Soportar distintos formatos de archivos.

Cumplir con los principales estándares de la industria.

Relacionados con el componente pedagógico

Permitir la adaptación de las herramientas existentes a la estrategia didáctica establecida.

Permitir la determinación de rutas de aprendizaje condicionales.

Facilitar la edición y publicación de contenidos.

Permitir la incorporación y/o generación de recursos como páginas HTML, etiquetas HTML, videos, enlaces web, contenidos bajo estándares SCORM o AICC, archivos en distintos formatos, entre otros.

Contar con herramientas de comunicación síncronas como chats, videoconferencia y pizarras virtuales.

Contar con herramientas de colaboración y comunicación asíncronas como foros, correo o mensajería interna.

Contar con herramientas que permitan la evaluación como foros, wikis, blogs, juegos, base de datos, glosarios, entrega de tareas y, por supuesto, cuestionarios con una amplia gama de tipos de reactivos.

Relacionados con la gestión

Gestionar los cursos proporcionando una interfaz sencilla, por ejemplo para la creación de cursos y respaldos.

Gestionar los contenidos proporcionando una interfaz sencilla para la carga de los materiales y distintos tipos de archivos, así como la utilización de repositorios.

Gestionar usuarios, permitiendo más de una forma de matricular a los participantes en el aula virtual.

Gestionar informes proporcionando información básica de forma nativa, sin la necesidad de que el personal tenga conocimientos avanzados de programación, o bien, en caso de requerir características específicas en los reportes, proporciona las interfaces necesarias para generarlos.

Relacionados con el componente técnico

Modularización funcional, al contar con la capacidad de escalar sus funciones de acuerdo a los requerimientos de la estrategia didáctica definida.

Si bien algunas de estas características puedan parecer sobradas, es sano considerarlas desde el inicio pues de cambiar las necesidades de la organización y con ello la estrategia eLearning, se echarán bastante de menos.

En resumen, podemos decir que una Plataforma Virtual de Aprendizaje es parte fundamental de un Ambiente Virtual de Aprendizaje pues es un elemento habilitador y de soporte tecnológico al proceso de enseñanza-aprendizaje. Debe cumplir con una serie de características alineadas al cumplimiento de los objetivos previamente definidos por la estrategia didáctica.

Costos relacionados a una plataforma virtual

Se puede elegir entre una variada oferta que va desde software de "código abierto" hasta "plataformas de pago comerciales".

Plataformas de código abierto

Las plataformas de "código abierto" generalmente no tienen costo de licencias, y se puede descargar el código de la aplicación sin costo, aunque hay que considerar que como cualquier aplicación, alguien tiene que instalar o implementar la plataforma, lo que implica tener ciertos conocimientos técnicos, lo habitual es contratar a los servicios de una consultoría o contar con personal en nuestra organización que pueda hacerlo.
El sistema tiene que "vivir" en un o unos servidores, y estos tienen un costo asociado, es lo que se conoce como hosting u hospedaje, y tiene que ser especializado para que no haya sorpresas posteriores.
Finalmente, no hay que dejar de lado el soporte técnico, como en todo sistema informático siempre hay la posibilidad de que ocurra alguna incidencia, problema, o simplemente que necesitemos apoyo en el uso de cierta funcionalidad, y aquí es donde interviene el soporte, si no se cuenta con alguien con el "expertise" necesario al interior de nuestra organización, lo común es recurrir a una consultoría externa, quienes por una contrato anual o por evento nos puedan apoyar.

Plataformas comerciales o de código cerrado

A diferencia de las anteriores, estas plataformas si tienen un costo por el uso de la licencia que generalmente se difiere en un esquema de licencia por usuarios registrados, en contratos anuales.

Sobre el tema de los servidores, ya lo incluyen en el costo por usuario y no tenemos que preocuparnos de ello pues el proveedor asume su administración. La personalización corre por cuenta nuestra así como las configuraciones adicionales como la personalización gráfica, son sistemas fáciles de utilizar, aunque ello también deriva en que hay menos opciones de modificaciones.

También ofrecen en el costo, el servicio de soporte técnico que puede variar según la opción elegida.

Plataformas "código abierto" versus "comerciales"

La principal diferencia es el esquema de licenciamiento y el costo mayor en las plataformas comerciales. Otra diferencia es la mayor capacidad de personalización en las de código abierto.

Tanto en una como en otra es necesario considerar el tema de la administración de la aplicación, ¿quién realizará la gestión de la plataforma virtual?

En TICAP tenemos amplia experiencia en la implementación de aulas virtuales en la iniciativa privada y en gobierno, podemos apoyarte en tu iniciativa de eLearning.

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Características, componentes y costos de una Plataforma virtual

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En este artículo analizamos las características así como los componentes y costos de una plataforma virtual de aprendizaje.

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Gestiona y organiza todas las actividades de producción y distribución de los bienes de la empresa.

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Es la gestión de todo el flujo de producción de un producto o servicio desde que se adquiere la materia prima hasta la entrega del producto a su destino final.
Beneficios: lleva adelante el desarrollo de un producto, mejor calidad y nivel de servicio, mejora de la gestión de inventarios.

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Aquí hay una definición realmente básica de la gestión de la cadena de suministro, es todo lo que sucede detrás de escena para entregar un producto a un cliente, la compra y el pedido, fabricación, transporte, gestión de inventario y más. El proceso comienza escuchando al mercado para averiguar qué quieren los clientes, cuándo y cuánto. Luego, el viaje avanza a través de todos los pasos, desde el abastecimiento hasta la producción y la logística. Para que esta empresa increíblemente compleja sea lo más eficiente posible, cada socio, o "eslabón", de la cadena, debe integrarse en un sistema altamente coordinado y receptivo.

En 2020, el mundo entero se dio cuenta de la importancia fundamental de las cadenas de suministro. Cuando los suministros no llegaron, o cuando los fabricantes no pudieron obtener materiales esenciales, tanto las empresas como los consumidores entendieron el valor de las cadenas de suministro que son resistentes y escalables. Las empresas de todo el mundo ahora están examinando más de cerca sus cadenas de suministro globales y las tecnologías que las ejecutan, y se preguntan qué pueden hacer para preparar sus negocios para el futuro.

¿Por qué es importante la gestión de la cadena de suministro?

Mira a tu alrededor. Básicamente, nada en su hogar o lugar de trabajo estaría allí sin cadenas de suministro. Cientos de millones de puestos de trabajo en todo el mundo están vinculados a estas actividades. Desde bienes de consumo económicos hasta equipos quirúrgicos y recursos vitales, todo pasa por una cadena de suministro. Sin embargo, a pesar de que SCM está en el centro de las economías globales, muchas empresas siguen ejecutando sus cadenas de suministro con los mismos procesos y máquinas que han estado utilizando durante 50 años.

Las prácticas mejoradas de SCM pueden transformar las empresas. Las empresas pueden volverse más competitivas minimizando el desperdicio y el excedente al tiempo que reducen los costos y aumentan la eficiencia. Pueden aumentar la lealtad del cliente ofreciendo una logística personalizada que satisfaga las preferencias individuales. Y pueden automatizar sus procesos para que sean más rápidos, inteligentes y productivos.

Gestión de la cadena de suministro global de ayer y hoy

En las últimas décadas, se crearon cadenas de suministro globales para aprovechar los salarios más bajos y las materias primas más baratas que se encuentran en algunos países. Ahora, el mundo ha cambiado de muchas formas importantes. Las políticas comerciales y arancelarias están cambiando, a menudo de manera impredecible. Los futuros políticos son inciertos. Los clientes quieren estar mejor informados sobre la procedencia y la sostenibilidad de sus productos, desde las materias primas hasta el embalaje y los combustibles utilizados para llevar el camión de reparto a la puerta de su casa.

Afortunadamente, la tecnología también ha cambiado. Las cadenas de suministro modernas utilizan el Big Data generado en todos los eslabones de la cadena para agilizar la producción y la fabricación y, al mismo tiempo, están desarrollando más soluciones de cadena de suministro locales.

Beneficios de la gestión de la cadena de suministro

Mayor Productividad: Los sistemas de administración de activos empresariales y el mantenimiento predictivo ayudan a que las máquinas y los sistemas funcionen de manera más eficiente. Esto puede solucionar cuellos de botella, mejorar los flujos de trabajo y aumentar la productividad.

Costos Reducidos de la Cadena de Suministro: El uso de análisis predictivo ayuda a eliminar costosas "estimaciones adivinatorias", lo que reduce el desperdicio de existencias y la escasez riesgosa. IoT permite que los activos existentes sean más receptivos y brinden los flujos de trabajo más eficientes y útiles posibles para cada situación.

Mayor Agilidad y Resiliencia de la Cadena de Suministro: Las tendencias y los cambios del mercado pueden ocurrir repentinamente, por lo que es importante ser adaptable y tener sistemas SCM resilientes que tengan la agilidad para adaptarse a cualquier situación. Los datos en tiempo real y la información inteligente pueden ayudar a los gerentes de la cadena de suministro a reasignar las máquinas y el personal a mejores flujos de trabajo.

Mejora de la Calidad del Producto: Vincular los comentarios de los clientes directamente con los equipos de I + D significa que el diseño y el desarrollo del producto están completamente informados por las necesidades del cliente.

Mejor Servicio al Cliente: Las mejores prácticas de SCM se centran en el cliente y están diseñadas para ser receptivas y adaptables. Con la competencia a solo un clic de distancia, el SCM moderno permite a las empresas implementar los comentarios y las tendencias de los clientes desde la etapa de diseño y fabricación hasta la logística de última milla, la entrega y las devoluciones.

Evolución de la gestión de la cadena de suministro

Durante muchas décadas, la participación del cliente en la cadena de suministro solo llegó al final. De dónde provenían los productos, de qué estaban hechos y cómo llegaban a la tienda no fue tema de mucha consideración. Hoy en día, la transparencia y la sostenibilidad de la cadena de suministro son de vital importancia para los consumidores. Al igual que la capacidad de tener un control total sobre cómo y dónde compran y las opciones que esperan tener a lo largo del viaje de cumplimiento.

Para crecer y competir en el mercado actual, el software SCM moderno debe poder recopilar e interpretar todos los datos generados y capturados en toda la cadena de suministro. Se necesitan nuevas tecnologías para aprovechar al máximo estos datos, convirtiéndolos en conocimientos en tiempo real y utilizándolos para automatizar los procesos y flujos de trabajo de SCM de una manera realmente inteligente y ágil. Si bien no podemos predecir el futuro, podemos estar seguros de que habrá cambios económicos, eventos inesperados y demandas de los clientes en rápida evolución. Con el uso de sistemas SCM basados ​​en datos y tecnología, podemos transformar la gestión de la cadena de suministro y construir el nuevo tipo de cadenas de suministro receptivas que necesitamos para afrontar la década de 2020 y más allá.

Ahora bien, la formación permanente se ha tornado indispensable en al actual mercado logístico, debido al aumento en la complejidad de las actividades propias del sector. Es por ello que el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), ofrece a todas aquellas personas interesadas en ampliar sus conocimientos en una formación permanente mediante diplomados intensivos especializados en logística con los que puede mejorar y actualizar sus prácticas laborales. Al mismo tiempo, podrán profundizar en los saberes más actuales, actualizando sus competencias y adaptándolas al mundo contemporáneo. La composición de estos programas trata de estar adecuada al más alto nivel de formación, contando con un rigor académico e innovación curricular.

La logística es un impulsor esencial para aumentar la competencia y el desarrollo económico de las organizaciones, por ello que el Diplomado en Gestión de la Cadena de Suministro ayudará a conocer de forma hondada las operaciones que se dan en el entorno de la Supply Chain Management. Todo ello permitiendo capacitar al estudiante a formarse como experto en las operaciones logísticas, de aprovisionamiento, almacenamiento y envío de mercancías con el fin de posicionar a la organización en la más alta competencia.

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¿Qué es la gestión de la cadena de suministro (SCM)?

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Aquí hay una definición realmente básica de la gestión de la cadena de suministro, es todo lo que sucede detrás de escena para entregar un producto a un cliente. La compra y el pedido. Fabricación. Transporte. Gestión de inventario y más. El proceso comienza escuchando al mercado para averiguar qué quieren los clientes, cuándo y cuánto.

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Fabricación de nuevos productos a través de la investigación.

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consiste en trabajos realizados de modo sistemático para aumentar el volumen de conocimientos en busca de prosperidad y calidad de vida para tener condiciones favorables

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Facultad de Ingeniería | Universidad de Palermo, UP

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Investigación y Desarrollo | Facultad de Ingeniería | Universidad de Palermo, UP

Telecomunicaciones

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La Facultad de Ingeniería publica libros de sus profesores y académicos

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Investigación y Desarrollo | Facultad de Ingeniería | Universidad de Palermo, UP

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Investigación y Desarrollo | Facultad de Ingeniería | Universidad de Palermo, UP Telecomunicaciones Tecnología de la Información Sustentabilidad La Facultad de Ingeniería publica libros de sus profesores y académicos Trabajos finales y repositorio Chat with us, powered by LiveChat

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Tiempo:  Cada empleado se vuelve mas eficiente trabajando en un entorno de optimizado proceso.

Costo: Datos precisos para evitar decisiones erróneas.

Flexibilidad: sistemas flexibles para nuevas oportunidades.

Integración: El  desarrollo simultaneo del producto.

Fabrica digital: Integra el producto , soluciones de gestión del ciclo de vida, sistema de ejecución de fabricación  y componentes que comunican los comentarios de su fabricación con procesos o productos en uso.

Puestos de trabajo: Las tecnologías son completamente nuevas. El efecto de la evolución y el uso a gran escala es difícil de  predecir pero el riesgo es tener desempleo para ciertas categorías y la falta de habilidades digitales

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Competencias profesionales para la  Industria 4.0

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Ministerio de Industria, Energía y Turismo

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¿Estamos preparados? Competencias profesionales para la Industria 4.0