Diplomado en KPI de OEE y What-If de Producción

9.9 Introducción a KPI OEE: Definición y componentes clave.
9.9 Concepto y aplicación de la simulación What-If en producción.
9.3 Interrelación entre OEE y análisis What-If para la optimización.
9.4 Beneficios de la implementación de OEE y simulación.
9.5 Ejemplos prácticos y casos de estudio.

9.9 Fuentes de datos para el cálculo de OEE: Maquinaria, procesos y personal.
9.9 Métodos de recopilación de datos: Sistemas manuales y automatizados.
9.3 Análisis de los componentes de OEE: Disponibilidad, rendimiento y calidad.
9.4 Identificación y análisis de las pérdidas de producción.
9.5 Técnicas de visualización de datos y reporte de OEE.

3.9 Identificación de cuellos de botella y áreas de mejora.
3.9 Aplicación de herramientas de optimización: 5S, Lean Manufacturing, etc.
3.3 Estrategias para mejorar la disponibilidad, el rendimiento y la calidad.
3.4 Definición de metas y objetivos basados en OEE.
3.5 Desarrollo e implementación de planes de acción.

4.9 Selección de la plataforma OEE adecuada: Software y hardware.
4.9 Diseño del sistema de medición y seguimiento de OEE.
4.3 Implementación de la recolección de datos en tiempo real.
4.4 Capacitación del personal en el uso del sistema OEE.
4.5 Seguimiento y evaluación del rendimiento post-implementación.

5.9 Introducción a la simulación What-If: Conceptos y metodología.
5.9 Modelado de escenarios de producción con software de simulación.
5.3 Análisis del impacto de cambios en variables clave (tiempos, recursos, etc.).
5.4 Toma de decisiones basada en resultados de simulación.
5.5 Validación y verificación de los modelos de simulación.

6.9 Integración de OEE y simulación What-If en el ciclo de mejora continua.
6.9 Identificación de oportunidades de mejora a través del análisis combinado.
6.3 Implementación de cambios y seguimiento de los resultados.
6.4 Documentación y estandarización de los procesos de mejora.
6.5 Cultura de mejora continua y participación del personal.

7.9 Técnicas avanzadas de modelado de procesos productivos.
7.9 Simulación de escenarios complejos: variaciones de demanda, fallos, etc.
7.3 Optimización de la asignación de recursos mediante simulación.
7.4 Análisis de sensibilidad y estudios de riesgo.
7.5 Uso de software de simulación avanzada para la optimización.

8.9 Relación entre OEE y los indicadores clave de rendimiento (KPI) de producción.
8.9 Uso de OEE para el análisis de la productividad y eficiencia.
8.3 Identificación de los factores que afectan al rendimiento productivo.
8.4 Desarrollo de estrategias para la optimización del rendimiento.
8.5 Monitoreo y control del rendimiento a través de OEE.

9.9 Integración de OEE con otros sistemas de gestión (ERP, MES, etc.).
9.9 Escalabilidad del sistema OEE: crecimiento y adaptación a nuevos procesos.
9.3 Gestión de datos y análisis predictivo.
9.4 Implementación de OEE en múltiples líneas de producción.
9.5 Tendencias futuras en OEE y simulación.