Descripción
Libro digital para leer en línea o en app móvil
Descripción:
Mike George vuelve a tomar la delantera en el camino de la mejora continua. Qué apropiado que las fascinantes herramientas nuevas de la ia se sumen a Lean Six Sigma para fomentar niveles aún mayores de reducción de los tiempos de ciclo. El libro muestra cómo, en una compañía manufacturera, la inteligencia artificial usa una aplicación verdadera y comprensible para todo el mundo, pues las mejoras son tangibles y evidentes. En el libro se incluyen aplicaciones de la ia para el desarrollo de productos y la gestión de proyectos. Mike muestra el camino hacia un modelo empresarial defendible, que será estimulante para todo líder que tenga que competir con un entorno rápidamente cambiante.
Tabla de contenidos:
Nota del autor
El cerebro, inspiración de la red neuronal artificial y el aprendizaje profundo
CAPÍTULO 1 – La minería de datos de la IA guía una recuperación del ebitda
Planes de acción y resultados financieros en 2017
1. Equipo directivo
2. Minería de datos de la inteligencia artificial
3. Aumento del flujo de efectivo
4. Eficiencia laboral
5. La calidad y el costo del metal desaprovechado
6. Mantenimiento productivo total
7. Reducción del tiempo de preparación
9. EBITDA
10. Rotación del inventario
Conclusión
CAPÍTULO 2 – El desperdicio que solo la inteligencia artificial puede eliminar
Reducción del tiempo de ciclo y el inventario de Toyota
Efecto del metal desaprovechado en el tamaño de los lotes
Efecto de la inactividad de las máquinas en el tamaño de los lotes
Efecto combinado del metal desaprovechado y la inactividad de las máquinas
La producción en Toyota: células de preparación rápida
El método Toyota de preparación rápida en cuatro pasos
El objetivo fundamental de Toyota: la producción eficiente de partes en secuencia aleatoria
Por qué tienen éxito las células de fabricación en Toyota
Por qué las células de fabricación no funcionan con un solo cliente externo
Cómo hace la inteligencia artificial para proteger la reducción del desperdicio pese a la pérdida de un solo cliente
Cuanto mayor es la red neuronal, menor es el costo del desperdicio
Secuenciación para minimizar el costo de la fabricación en talleres
Seducción de la preparación genérica
la IA identifica el desperdicio oculto de Lean Six Sigma y crea nuevas herramientas
Conclusión
CAPÍTULO 3 – El reto de productividad del siglo xxi
El comercio por internet, ¿fuente de la reducción de precios?
La primera revolución industrial
La segunda revolución industrial
La tercera revolución industrial
La cuarta revolución industrial
Superar los obstáculos para el aprendizaje de la inteligencia artificial
Los peligros de no implementar la inteligencia artificial
CAPÍTULO 4 – ¿Por qué se requiere ahora la cuarta revolución industrial?
¿Por qué la IA ahora?
CAPÍTULO 5 – Minería de datos de la IA, flujo de productos y tiempos de ciclo
Oportunidades de ganancias con la minería de datos
El problema del flujo en el taller
Resumen
CAPÍTULO 6 – Resumen ejecutivo de la cuarta revolución industrial
Dividir y vencer
Primer paso: modificación del sistema pull de Lean Six Sigma por el de inteligencia artificial
El problema del vendedor viajero: adiestramiento en ramificación y poda de la red neuronal artificial
Resumen ejecutivo de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo
Diseño de la planta de IA: descomposición del trabajo en proceso por grupos de máquinas afines
Resumen
CAPÍTULO 7 – Introducción al aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales
Ejemplo 1
Ejemplo 2
Resumen y vista previa del aprendizaje profundo
CAPÍTULO 8 – Aplicaciones específicas del aprendizaje profundo en la fabricación
1. Programación de tareas en el taller
2. Pruebas y control de calidad
3. Determinación del orden de los procesos/herramientas para nuevos productos
desarrollo del sistema pull de IA
Sistemas pull
Sistemas pull de control de tep
El dinamismo de los talleres
Sistemas pull de reabastecimiento
Conclusión
CAPÍTULO 10 – Cómo realizar una evaluación de la disposición para la IA
Factores de desempeño que se evalúan
Selección de acciones prioritarias
Svaluación y acción en la empresa «aeroespacio»
Cómo determinar una implementación eficaz
CAPÍTULO 11 – la IA y Lean Six Sigma en las industrias de transformación
conclusión
una breve historia de los semiconductores
CAPÍTULO 12- La IA en el mantenimiento predictivo para prevenir la inactividad de las máquinas
Medición de la vibración
CAPÍTULO 13 – La IA en la gestión de proyectos y el desarrollo de productos
El efecto desastroso de programar 40 horas de trabajo por semana
Redes neuronales para la gestión de proyectos
Se requiere el compromiso de la dirección
Minería de datos de proyectos anteriores
Resumen
Notas
Índice analítico
Acerca de los autores
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