Diplomado en Excelencia Operacional: Industria 4.0 e Inteligencia Artificial para la mejora continua

La competitividad global exige que las organizaciones industriales y de servicios aporten valor, y más cuando hay pocos recursos y están altamente demandados. Incluso hay objetivos contrapuestos en la misma organización. Se realiza a través de una buena gestión del cambio, de la eliminación sistemática de desperdicios, de la reducción en la variabilidad de sus procesos y del despliegue de estrategias de mejora con impacto económico medible y sostenible en el tiempo. Así como la disposición de un bienestar de los empleados, clientes y de sociedad afectada en general. 

La metodología Lean que proviene de la industria y un modo de fabricar extendida hoy a sectores como sanidad, logística, banca y administración pública, entre otros, constituye el marco más probado para alcanzar la Excelencia Operacional (OPEX). 

Al mismo tiempo, la Industria 4.0 — IoT, Big Data, analítica predictiva, robótica colaborativa— no sustituye a la metodología Lean sino que lo potencia. Antes de digitalizar, es imprescindible estandarizar, simplificar y estabilizar los procesos. La combinación de Lean, Six Sigma y tecnologías digitales permite a las empresas enfocarse en su propuesta de valor, evitar errores y ganar agilidad, flexibilidad, y capacidad de integración con clientes, proveedores y el resto de la cadena de valor. En este Diplomado se concentra en Lean, aunque para darle mayor potencia, se puede ver respaldado con herramientas de análisis (Six Sigma sin estadística) y digitalización en las actividades y proyectos que se realicen.

Sin embargo, la mayoría de los programas formativos disponibles presentan alguna de estas limitaciones:

• Se centran en la teoría y herramientas sin demandar trabajo sobre problemas reales de la organización del alumno.
• Separan Lean como simples herramientas y no se integra en integrarlos en un marco de Excelencia Operacional.
• No cubren áreas esenciales como TPM (Mantenimiento Productivo Total), Hoshin Kanri (despliegue estratégico), logística interna o balanceo de líneas.
• Carecen de acompañamiento continuo del profesor y de proyectos final con impacto cuantificable.
• Falta aportar una experiencia consolidada con los principales obstáculos encontrados, en la que “todo no va bien”

Este diplomado de 100 horas aporta valor al combinar rigor metodológico, práctica sobre problemas reales de empresa, integración Lean + Calidad + Mantenimiento + Estrategia + Industria 4.0, y un modelo de acompañamiento docente inspirado en las mejores prácticas internacionales —desde los workshops con grupos reducidos y puestas en común, hasta el formato de mentoría tutor-alumno dentro de las clases, pudiéndose ampliar el proyecto sobre caso real exigido el sponsor y la empresa del alumno.

A ingenieros, técnicos, supervisores, mandos intermedios y directivos vinculados a producción, calidad, mantenimiento, logística, procesos, industrialización u operaciones, así como a profesionales de servicios, responsables de mejora continua, consultores e ingenieros de proyectos que deseen optimizar procesos, fortalecer su visión estratégica e implementar metodologías Lean de manera estructurada y certificable.

Indispensables: 

• Titulación universitaria (grado, ingeniería, licenciatura) o, excepcionalmente, ciclo formativo superior con amplia experiencia profesional demostrable en operaciones.
• Mínimo 2 años en funciones de operaciones, producción, calidad, mantenimiento, logística o gestión de proyectos de mejora.
• Cada alumno debe contar con varios problemas o proceso real de su empresa / organización para desarrollar su proyecto a lo largo del curso. Es imprescindible el aval del responsable directo o de la dirección. Se mantendrá la confidencialidad.
• Manejo básico de hojas de cálculo (Excel/Google Sheets), correo electrónico y plataformas de videoconferencia. Acceso a conexión estable a Internet.

Recomendables: 

• Nivel intermedio de inglés. Se pudieran usar términos o disponer de materiales complementarios de lectura en inglés.
• Conocimiento y nociones básicas de Power Bi.
• Conocimientos básicos de estadística descriptiva y de inferencia estadística