Portafolio de proyectos Francisco Agustín Velarde Castillo - 6641203118 - Franciscoagustinvelarde@gmail.co m - Bioingeniero en procesos de manufactura
PACEMAKER PG WAY Contexto Actual E l e n f o q u e v o l u m e n
a c t u a l
S e
t i e n e n
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de
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TIEMPOS DE PROCESO
OPORTUNIDAD DETECTADA
Bonna Vita
Alcance Definición
DD
Métricos Objectivo Equipo Históricos
MacroMapa SIPOC Ishikawa
M
Bonna Vita Optimizacion 1.-Descripción de alto nivel del proyecto
2.-Resumen del Cronograma de hitos
4.-Supuestos
6.-Objetivos medibles del proyecto
Semana 10: Documentación y presentación de resultados
Matriz C&E Recop Datos Sist Medición Capacidad
3.-Resume del presupuesto
5.-Restricciones
7.-Beneficios esperados
9.-Lista de Intereados
Proyecto teórico. Se realizó análisis económico basado en proyecciones, con un total proyectado de ahorros anuales de $202,200 USD.
Proyecto teórico, sin aplicación real directa
Estrategias optimizadas para ingresos
Dueño de restaurante
No se cuenta con datos financieros reales de costos
Mayor consistencia en la calidad del servicio
Personal de servicio
Limitado a 8 combinaciones en DOE por tiempo
Disminución de reclamos e insatisfacción
Clientes frecuentes
Cultura de mejora continua implementada
Proveedores
Conclusion
Equipo Black Belt (proyecto académico)
Análisis
A
Tablas Ho
Conclusion Tablas DOE
I
Sumario DOE
10.-Requisitos de alto nivel
11.-Exclusiones
12.-Requisitos de aprobación del proyecto
13.-Proposito o justificación del proyecto
Evaluación continua del cliente
No se consideran variables de clima, tráfico o eventos externos
Validación por el equipo académico
Brindar un modelo de mejora continua basado en datos y análisis estadístico para maximizar la rentabilidad y la satisfacción del cliente en un restaurante, reduciendo la variabilidad operativa y mejorando la toma de decisiones estratégicas.
Checklist de cumplimiento por estrategia Indicadores de desempeño en tablero de control
No se implementan cambios estructurales en el local
Documentación completa en plataforma ILSS Resultados estadísticamente significativos (p < 0.05)
Conclusion AMEF Plan Control
C
Documenta Conclusion
8.-Riesgos de alto nivel
afluencia de clientes se mantiene constante durante el Aumentar el promedio de satisfacción del cliente por evento Rechazo del personal a nuevas estrategias Reducir la variabilidad en la calidad del Semana 1–2: Definición del problema y recolección de datos La año de 8.5 a ≥9.3 Fallas en implementación simultánea de múltiples variables servicio al cliente y las ganancias del Semana 3–4: Medición de capacidad, R&R y evaluación de proveedores Las combinaciones estratégicas se pueden implementar sin Incrementar las ganancias promedio en fines de semana de restaurante La Bonna Vita, mediante la restricciones legales o de espacio $12,000 a $15,000 Malinterpretación de resultados del DOE si no se capacita correctamente aplicación de la metodología Lean Six Semana 5–6: Diseño de Experimentos y análisis Los datos históricos reflejan la realidad operativa Lograr un Cp > 1.33 en calidad de servicio Sigma (DMAIC), análisis estadístico y Semana 7–8: Implementación de estrategias óptimas Disminuir el lead time del proveedor principal en al menos 1.5 estrategias operativas validadas por Semana 9: Validación de resultados y control días diseño experimental (DOE).
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Alcance Definición
DD
Análisis de Causa Raíz
Métricos Objectivo Equipo Históricos
MacroMapa SIPOC Ishikawa
M
Matriz C&E Recop Datos Sist Medición Capacidad Conclusion Análisis
A
Tablas Ho
Conclusion Tablas DOE
I
Sumario DOE Conclusion AMEF Plan Control
C
Esto evidencia una mejora sustancial en la calidad del servicio/producto, con una disminución promedio de fallos superior al 75% y una estandarización positiva en la experiencia de los clientes, lo cual indica que las causas raíz identificadas y las contramedidas aplicadas fueron eficaces. Antes de la mejora, Cliente 4 y Cliente 5 concentraban la mayor parte de la insatisfacción. Después de la mejora, las diferencias se reducen significativamente, indicando homogeneidad en la percepción del servicio
Documenta Conclusion
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MYOTRACK
OBJETIVO GENERAL Desarrollar un software biomecánico que integre visión artificial, sensores EMG y realidad aumentada para evaluar objetivamente el movimiento durante la rehabilitación física.
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PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Evaluaciones subjetivas y sin medición objetiva Subjetividad
70–80% de la valoración clínica depende de la observación y experiencia del terapeuta.
La medición varía entre terapeutas y sesiones.
Sin datos en tiempo real Faltan mediciones objetivas durante el ejercicio.
Seguimiento difícil El progreso del paciente no se registra de forma cuantitativa.
Merletti, R., & Cerone, G. L. (2020). Tutorial: Surface EMG detection, conditioning and pre-processing. Journal of Electromyography and Kinesiology, 54, 102440.
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