Orgullosamente informamos a nuestra comunidad los avances en el proyecto de investigación y desarrollo “DeepOcean”, mismo que fue realizado en alianza con BMW Planta San Luis Potosí y Tecnológico de Monterrey.
Nuevos desafíos llaman siempre a la unión, y es así como DeepOcean se muestra como una viva prueba de la remarcable colaboración entre industria y academia. Todo ello para encarar retos industriales complejos por medio de soluciones asertivas derivadas de la teoría avanzada puesta en práctica.
DeepOcean:
El desafío industrial detrás de DeepOcean consistía en diseñar, testear y validar una estrategia de gestión de talento resiliente a los constantes cambios de la industria automotriz, misma que pueda adaptarse a diferentes escenarios y ser replicable en otras plantas. Todo ello manteniendo los altos estándares de calidad que caracterizan a la simbólica firma bávara.
Para que DeepOcean lograse su objetivo, diversos equipos de expertos, tanto de Industria como de Academia, tuvieron que colaborar activamente aportando sus conocimientos tecnológicos, académicos e industriales que van desde la manufactura de calidad hasta la optimización de procesos industriales.
Basándose en las teorías de sistemas dinámicos, DeepOcean logró crear, evaluar y aprobar un modelo de simulación por computadora en dónde se pudieran evaluar diferentes estrategias de gestión de talento tomando en consideración la naturaleza multifacética de las operaciones del departamento.
Las tres fases de DeepOcean:
- Fase 1: Estudiar y comprender las operaciones del Departamento de Coordinación de Lanzamientos y Cambios de Ingeniería.
- Fase 2: Diseñar, evaluar, y validar un modelo de computadora que simule las operaciones del Departamento de Coordinación de Lanzamientos y Cambios de Ingeniería.
- Fase 3: Valorar mediante simulación computacional la estrategia de gestión de talento más efectiva para el Departamento de Coordinación de Lanzamientos y Cambios de Ingeniería.
Durante las 3 fases, 4 equipos de expertos internacionales de BMW y 1 equipo de expertos investigadores del Tecnológico de Monterrey colaboraron activamente en su desarrollo. De parte de BMW, los equipos involucrados fueron: el Equipo Experto de Desarrollo, el Equipo de Ingeniería de Datos, el Equipo Global de Revisión y Análisis y el Comité Gerencial. De parte del Tecnológico de Monterrey, se designó un Cuerpo Académico de Investigación conformado por académicos de campus Sonora Norte.
Los fundadores de DeepOcean:
Gareth Lloyd Emmett, Líder de Desarrollo del Proyecto DeepOcean: Durante el desarrollo de DeepOcean era el Gerente del Departamento de Coordinación de Lanzamientos y Cambios de Ingeniería.
Álvaro Alejandro Castillo Paz, Líder de Investigación y Desarrollo del Proyecto DeepOcean: Estudiante de Ingeniería Automotriz del Tecnológico de Monterrey Campus Puebla y durante el desarrollo de DeepOcean fue practicante del Departamento de Coordinación de Lanzamientos y Cambios de Ingeniería.
Dr. Armando Elizondo Noriega, Líder de Investigación del Proyecto DeepOcean: Profesor Investigador del Tecnológico de Monterrey Campus Sonora Norte.
La unión de estos 3 fundadores y sus áreas de expertise lograron vincular las necesidades que tiene la industria con el conocimiento que posee de la academia. Llevando así la visión de una unión sinfónica entre Academia e Industria a la realidad.
Resultados:
Como resultados, el aporte que tiene DeepOcean puede entenderse desde dos perspectivas, la industrial y la académica.
Para la Industria, el modelo de simulación de DeepOcean abordó con éxito el desafío de escoger la estrategia de gestión de talento más asertiva, proporcionando un plan específico y detallado sobre los resultados obtenidos.
En lo académico, el equipo interdisciplinario de DeepOcean se encuentra actualmente trabajando en la publicación de los resultados del proyecto en ponencias internacionales así como también en revistas científicas de gran prestigio.
El proyecto DeepOcean marca una colaboración ejemplar entre la academia y la industria, demostrando la efectividad de unir lo mejor de ambas partes en búsqueda de la excelencia.
El éxito de este proyecto también resalta la importancia de la sinergia entre la teoría científica y la práctica experta para impulsar la innovación en el sector automotriz en México.
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Foto: Especial
