Este episodio de Innovación para el Mejoramiento explora dos historias conectadas por el uso inteligente de los datos para mejorar la toma de decisiones y reducir costos. La primera historia nos lleva al mundo de las grandes bases de datos y cómo Tommy Stopak, ingeniero en MoreSteam, desarrolló una técnica llamada "Samplifier" para hacer el análisis de grandes conjuntos de datos más eficiente, preservando su estructura y revelando patrones clave. Esto se ilustra con el ejemplo de los datos de tiros de la NBA, donde el algoritmo logra reducir el volumen de datos sin perder la "verdad" esencial.
La segunda historia presenta a Aurorium, una empresa global que se enfrentó a la ineficiencia de gestionar proyectos a través de hojas de cálculo dispersas. A través de la implementación de la plataforma TRACtion, Aurorium centralizó sus datos, mejoró la visibilidad de los proyectos y aceleró la toma de decisiones, todo mientras fomentaba la mejora continua y la responsabilidad en sus equipos.
En resumen, ambas historias muestran cómo el manejo eficiente de los datos, ya sea mediante técnicas estadísticas avanzadas o plataformas de gestión centralizada, puede transformar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia en las organizaciones.
Recuerde visitar https://i4is.blackberrycross.com para más casos, historias e informacíón.
La tasa de renuncia laboral voluntaria en las empresas, es omo una carrera de ratas.
Se le llama así a la conducta que surge cuando se entra en un ciclo, generalmente infructuoso pero nos entretiene. Ya sabe, como los hamster en esas pequeñas ruedas que giran y giran mientras este roedor corre con entusiasmo, y casi desesperación por alcanzar “algo” que no será alcanzado nunca.
Una de esas “carreras de ratas” podría ser el fenómeno de renuncia laboral voluntaria de los trabajadores en una empresa.
Este un fenómeno natural: no todos los empleados que se contratan permanecen su vida entera, voluntariamente, en una misma empresa. Las renuncias voluntarias se originan en múltiples potenciales causas, y esto lo hace un problema multifactorial, por lo que tratar de entender un solo factor puede ser útil pero equivale al “tanteo” exploratorio que se solemos llamar “experimentación de uno a la vez”.
Semana 14 en el año 2025, y este podcast aborda dos tendencias en auge dentro de la mejora continua en las empresas: el uso del simulación en hospitales y cómo Recursos Humanso está aplicando cada vez más sofisticados mecanismos de machine learning y analítica de datos
En Blackboard Cross, se explora la uso de analítica predictiva para recursos humanos desde 2012, como la minería de datos y la retención de talento. Las empresas en general son formadas por equipos de personas, y las requisiciones de personal pueden sobrecargar los reclutadores. La analítica de datos es importante, pero no es el único paso. La visualización de datos es importante, pero no es el único paso. La dinámica de análisis tiene muchos retos, y la capacitación y desafíos son claves para abordar estos problemas.
El costo de la planilla es un problema global, y puede llegar a millones de dólares. Sean empresas de 7000 personas o de 200 personas, y el talento es limitado y se quiere que permancezca en la empresa. La inteligencia artificial generativa y la analítica predictiva son elementos que complementan la inteligencia artificial para entender el problema de rotación de personal.
Los hospitales están adoptando técnicas de excelencia operacional, como la creación de programas como LEAAN Sigma Operational Excellence y Business Excellence. Algunos hospitales quizás exploran herramientas como el mapeo de la cadena de valor para identificar cuellos de botella en cirugía y emergencias. Los hospitales también están utilizando la simulación de procesos para optimizar el tiempo en emergencias.
Y justo tendremos un un seminario web el 20 de abril quediscutirá el uso de modelos de simulación para reducir los tiempos de espera en emergencias y conectar a los pacientes con los médicos más rápidamente. El seminario web también discutirá cómo construir un modelo digital de un proceso con datos reales y explorará estrategias innovadoras para gestionar grandes volúmenes de datos.Más en https://www.blackberrycrosss.com
En este episodio de Ideas que Transforman, exploramos dos historias que están redefiniendo la eficiencia, la seguridad y el valor agregado:
🔌 Desde China: BYD anuncia cargadores ultrarrápidos para vehículos eléctricos que prometen recargar un auto en solo 5 minutos. ¿Estamos ante el fin del tiempo de espera como desperdicio? ¿Qué significa esto para el diseño de procesos y la experiencia del cliente?
🚦 Desde Cataluña, España: Un nuevo sistema de inteligencia artificial predictiva busca reducir los accidentes en la AP-7, anticipando riesgos y adaptando condiciones del tráfico en tiempo real. Un caso ejemplar de control de proceso y prevención de costos en acción.
Además, te invitamos a hacer benchmark con estos y otros casos de excelencia en nuestro blog, capacitaciones y el evento internacional Best Practices for Operational Excellence 2025, auspiciado por MoreSteam, próximamente en Ohio, EE. UU.
📍 Avance del próximo episodio:
Cómo Recursos Humanos está utilizando gráficos de control y machine learning para reducir la rotación voluntaria de personal (attrition), y cómo los centros de salud están integrando simulación discreta para rediseñar procesos con impacto real.
🎙️ Escúchalo ya y visita www.blackberrycross.com para más recursos, ideas y oportunidades de mejora continua.
#Calidad #MejoraContinua #LeanSixSigma #Innovación #Benchmarking #BYD #IA #RecursosHumanos #Healthcare #BlackberryAndCross #OperationalExcellence #MoreSteam
Design of Experiments is a structured approach todetermining the relationship between different factors (or inputs) in a processand the output (or response) of interest. In simpler terms, it’s a systematicway to find out what really matters in a production process by testing variousconditions in a controlled, efficient manner. By doing so, we can identifywhich factors have the most significant impact on the final product quality andthen optimize those factors to achieve the best possible results.
In the context of medical device manufacturing—whereprecision, consistency, and compliance with industry standards areparamount—DOE becomes especially valuable. Let’s break down an examplescenario:
Unleash the Power of Data: Mastering Experimental Design
In today's data-driven world, understanding cause-and-effect relationships is crucial for making informed decisions. While large-scale data analysis tools offer valuable insights, controlled experiments remain the gold standard for establishing causation.
Join us as we explore the art and science of experimental design. Learn how to:
Whether you're a researcher, scientist, or business professional, our podcast will equip you with the knowledge and tools to harness the power of experimental design and drive meaningful insights from your data.
The text used as base for this podcast is from:
https://www.moresteam.com/resources/blogs/characteristics-well-designed-experiment
The podcast is generated using AI technology from Google.
🔊 ¿Te atreves a escuchar una leyenda que podría cambiar tu manera de ver el diseño y la operación industrial?
Te presentamos "El Cuarto Limpio Maldito", una historia completamente ficticia… o tal vez no. 🤔
🌪️ Esta leyenda nos lleva a una empresa con un impecable historial de perfección… hasta que un día, un olor inexplicable se filtró en su cuarto más preciado. Lo que sucedió después es una advertencia para todos los que creen que una idea brillante es suficiente.
🛠️ Moraleja: Las soluciones ingeniosas no solo requieren buenas intenciones, sino también ejecución impecable. ¿Qué pasaría si un pequeño error de diseño desatara el caos en tu empresa?
🎧 No te pierdas este episodio lleno de misterio y lecciones para aquellos que buscan entender más allá de lo evidente.
🔗 Escucha el podcast ahora y descubre la verdad detrás de esta leyenda operativa.
En esta historia, narrada a modo de leyenda, se narra cómo una empresa enfrenta un proceso incapaz de reducir el desecho, conocido como "scrap".
Han contratado y despedido decenas de ingenieros(as). Nada parece funcionar.
La verdad tras el problema es espeluznante.
S & OP es el plan de Ventas y Operaciones, algunas veces conocido con BIP (Business Integrated Planning).
Puede mejorarse este proceso como parte del proceso LEAN Six Sigma.
Pero, no es tan claro para quienes lo abordan como proyecto LEAN Six Sigma
Aquí le aclaramos.
Luego visite https://www.blackberrycross.com
Mejorar es importante, es necesario.
Pero, ¿es "apagar incendios" mejora continua?
¿Siempre lo es?
¿Qué se requiere para pasar de la "urgencia" a la "importancia?
En este podcast, Omar Mora, fundador de Blackberry&Cross platica con Alfredo Gómez, Alonso Araya, Michael Torres, Johan Madrigal y Daniel Morales, todos ingenieros en mejora continua, calidad y procesos,sobre este tema. Le parecerán interesantes las posiciones y el resumen conciliador.
Luego visite www.blackberrycross.com para más información.
Si eres muy joven, piensas que Kanban es el tablero de gestión de tareas.
Si trabajas en manufactura, piensas que Kanban es un tarjeta para mover inventario.
Aquí platicamos del origen de Kanban y sus usos.
Más en https://www.blackberrycross.com
Una introducción al flujo de valor, comparado con el recorrido del cauce de un río, y en donde se señalan conceptos como calidad en la fuente, "upstream", "downstream" y otros.
Más en www.blackberrycross.com
Improve your processes by making work visual! In this episode, Peg Pennington joins the show. Peg is the president of MoreSteam and a member of the board of directors of the Lean Enterprise Institute. Before joining MoreSteam, Peg was the Executive Director of the Center for Operational Excellence at The Ohio State University. Peg and Dan talk about root cause analysis, Peg's background before joining MoreSteam, and the learning that happens outside of your comfort zone.
¿Alguna vez utilizó un fax? ¿No sabe qué es un fax? Todo bien. Saber un fax no es una destreza vigente en la actualidad, siglo XXI.
Y ahora la pregunta es: ¿Cuáles destrezas dominamos actualmente y pronto, muy pronto, ya no serán relevantes?
Destrezas laborales y destrezas de supervivencia, como comer grillos. Cuidado, entendemos si es alérgico a los mariscos los grillos no son para usted.
Se trata de adaptarse. De aprender a aprender.
Cada año mueren decenas de personas por errores de medicación, y miles son impactados de alguna forma.
En este podcast le contamos algunas anécdotas (que pueden parecer chistosas, pero que son parte de este complejo problema que es muy, muy serio).
Peg Pennington, Congreso Nacional de Excelencia Empresarial.
Nov, 17.2022
Blackberry&Cross es aliado de MoreSteam y en conjunto participaron como patrocinadores de este evento.
Este video contiene marcadores que le permiten navegar con mayor facilidad en el contenido.
Para más información sobre mejoramiento continuo, LEAN Six Sigma o transformación digital, visite www.blackberrycross.com
Una de las áreas de aplicación prometedoras para la IA y los LLM es la mejora de procesos, una tarea complicada y laboriosa que involucra dos elementos complejos: humanos y datos.
Estas son algunas de las áreas de las aplicaciones de IA/Aprendizaje Automático que MoreSteam está investigando activamente.
Omar Mora platica con Mel Coyle, diseñadora instruccional de MoreSteam, sobre qué es aprendizaje sincrónico y asincrónico.
Este podcast en Spanglish: una parte en español, otra en inglés.
Este podcast analiza tres tipos de estudiantes adultos que pueden personalizar su experiencia utilizando la tecnología de inteligencia artificial: estudiantes formales, estudiantes informales y solucionadores de problemas. La educación sigue desempeñando un papel crucial en la vida de los profesionales, ya que los avances tecnológicos y las demandas cambiantes exigen adaptabilidad. Los chatbots pueden abordar desafíos comunes para aumentar la participación de los estudiantes y mejorar los resultados organizacionales. Por ejemplo, ChatGPT puede ayudar a identificar intentos de phishing y generar una comprensión más completa. Integrar la IA en un programa de formación como Lean Six Sigma puede proporcionar una paciencia infinita y un apoyo constante, reduciendo el riesgo de sentirse abrumado o estancado. En general, la tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a los profesionales a adaptarse al mercado laboral en constante cambio.
En este episodio le platicamos sobre los FMEA tradicionales vs AIAG-VDA
El proceso FMEA se desarrolló a fines de la década de 1940 y durante 70 años hubo pocos cambios en la metodología FMEA. Sin embargo, en 2019, AIAG (el Grupo de Acción de la Industria Automotriz de EE. UU.) y su contraparte alemana, VDA, emitieron cambios sustanciales en la forma en que se deben realizar los FMEA en la industria automotriz. Los cambios han estandarizado el proceso FMEA en toda la industria automotriz mundial y han revisado cómo se llevan a cabo los FMEA en algunas áreas clave. Muchas industrias continuarán usando la metodología tradicional, mientras que las de la industria automotriz comenzarán a usar inmediatamente la nueva metodología.
Más en www.blackberrycross.com
