Juan Baldemar

Ingeniero Mecánico Administrador con Maestría en Administración y Doctorado con línea de investigación en Analítica, Calidad, Mejora Continua e Innovación, por la Universidad Autónoma de Nuevo León.

Consultor con más de 18 años de experiencia en temas de analítica y ciencia de datos, calidad, productividad, mejora continua, analítica descriptiva y predictiva de negocios en diferentes organizaciones como el sector industrial, comercial, servicios, gobierno y salud. Participa también como Profesor e Investigador de Posgrado y cuerpo de instructores del Diplomado de Data Science en la UDEM.

Optimización de búsqueda de datos con IA generativa

Cómo Reducir el 74% del Tiempo en Búsqueda de Datos: Un Caso Práctico de IA Generativa en Ingeniería

5 months ago
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha capturado la atención de todos, desde líderes empresariales hasta el público en general. Sin embargo, su aplicación práctica y la consecución de resultados tangibles en sectores tradicionales como la manufactura, aún generan escepticismo. En Viakable, una empresa mexicana perteneciente al importante grupo Signus, nos embarcamos en una Prueba de Concepto (PoC) para explorar el verdadero potencial de la IAG en la mejora de la toma de decisiones y la optimización de procesos. Lo que descubrimos no sólo validó nuestra hipótesis, sino que también sentó las bases para una adopción más amplia de esta tecnología.

Analítica, Ciencia de Datos y ML para Seguridad Industrial, Ergonomía y Bienestar

Evento

Conferencista(s)

Basado en la literatura, se sabe que las condiciones ambientales como temperatura, humedad, presión atmosférica, iluminación, ruido, carga de trabajo, nivel de energía, estrés, fatiga y aspectos ergonómicos pueden tener un impacto notorio sobre la probabilidad de cometer un acto inseguro en la actividad laboral que se traduzca en un accidente de trabajo. O bien tener un impacto en la productividad o eficiencia.

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