Análisis de Productividades del Personal de Fábrica — Tutorial On-Premises

Decisión previa

¿Qué camino seguir?

Los datos de este caso se pueden anonimizar antes de procesarlos con una herramienta cloud. Si prefieres mayor control y seguridad, usa el Camino A (on-premises).

Camino A — On-premises Alternativa más robusta

Despliega un modelo de lenguaje en tu infraestructura propia. Los datos no salen de tu organización en ningún momento.

Camino B — Con ChatGPT Business / Enterprise Recomendado si los datos se anonimizan correctamente

Usa ChatGPT Business / Enterprise tras anonimizar previamente todos los datos identificables del documento.

Camino A — On-premises

Infraestructura y configuración

Modelos recomendados para esta tarea:

Llama 3.3 70B
Mistral Large 2
Qwen 2.5 72B

Plataformas de despliegue:

Ollama + Open WebUI
vLLM
LM Studio

Infraestructura mínima: Servidor con GPU (16 GB VRAM mínimo) o CPU potente (32 GB RAM), red interna

¿Necesitas ayuda con el despliegue? Emovere puede acompañarte en la configuración de la infraestructura on-premises, desde la selección del hardware hasta la puesta en marcha del modelo y la integración con tus sistemas internos.

Camino B — Con ChatGPT Business / Enterprise

Alternativa con herramienta cloud

Condición: Antes de subir cualquier documento a ChatGPT Business / Enterprise, elimina todos los datos identificables: nombres de personas, empresas, importes exactos, fechas específicas y cualquier referencia que permita identificar la organización.

Si decides usar el Camino B, el proceso de anonimización previo es obligatorio:

1Exporta el documento a revisar en formato PDF o texto plano.
2Elimina o sustituye todos los datos identificables: nombres de personas, empresas, importes exactos, fechas específicas, referencias a proyectos o clientes concretos.
3Verifica que el documento anonimizado sigue siendo útil para el análisis. Si no lo es, usa el Camino A.
4Sube el documento anonimizado a ChatGPT Business / Enterprise y usa el prompt del Camino B que encontrarás al final de esta sección.

Prompt para ChatGPT Business / Enterprise

Prompt — ChatGPT Business / Enterprise Actúa como un experto en control de gestión industrial con experiencia en análisis de productividad de fábrica. Adjunto los siguientes archivos del mes [X]: - [produccion.xlsx]: unidades producidas por línea, turno y día; paradas (causa y duración); rechazos/merma - [nomina_fabrica.xlsx]: horas trabajadas por empleado, categoría, turno; horas extra; absentismo (causa y días) - [estandares.xlsx]: estándares de producción por línea (unidades/hora objetivo) y coste estándar de mano de obra Con estos datos: 1. PRODUCTIVIDAD POR LÍNEA: para cada línea de producción, calcula: - Productividad real (unidades/hora) vs. estándar - Eficiencia (%) = productividad real / estándar × 100 - Coste real de mano de obra por unidad vs. coste estándar - Desviación de coste (€) = (coste real - coste estándar) × unidades producidas 2. ANÁLISIS DE ABSENTISMO: - Tasa de absentismo por turno y categoría (%) - Coste del absentismo (horas perdidas × coste hora promedio) - Comparativa vs. mes anterior y vs. objetivo anual 3. ANÁLISIS DE PARADAS: - Ranking de causas de parada por tiempo total perdido - OEE (Overall Equipment Effectiveness) por línea si los datos lo permiten - Impacto de las paradas en la productividad (unidades no producidas) 4. TOP 3 OPORTUNIDADES DE MEJORA: identifica las 3 acciones con mayor potencial de mejora de productividad basándote en los datos Genera gráficos de barras comparativos para productividad por línea y evolución mensual del absentismo. RESTRICCIONES Y CONDICIONES: - Los datos de productividad individual son datos laborales sensibles; asegúrate de que el análisis es agregado y no permite identificar a trabajadores individuales. Cumplimiento RGPD obligatorio. - No subas datos con nombres de empleados identificables. - No uses el análisis de productividad individual para evaluaciones de rendimiento sin el proceso de RRHH correspondiente.

Usa este prompt solo si has anonimizado previamente todos los datos identificables. Verifica que el resultado sigue siendo útil tras la anonimización.

Pasos de ejecución

Cómo ejecutar la solución

Paso 1: Abre ChatGPT Business + Microsoft 365 Copilot + Claude Team y crea un nuevo chat o proyecto.
Paso 2: Prepara los datos necesarios: Tres archivos Excel del mes: produccion.xlsx (unidades por línea/turno/día, para.
Paso 3: Copia el prompt y ajusta los campos entre corchetes con tu información real.
Paso 4: Revisa el resultado con criterio directivo antes de tomar decisiones.

El prompt — Camino A (on-premises)

Prompt para modelo local

Copia este prompt en tu interfaz de modelo local (Open WebUI, LM Studio o similar). Personaliza los campos entre corchetes con los datos reales de tu organización.

Prompt — Modelo local on-premises [NOTA ON-PREMISES] Este prompt está diseñado para ejecutarse en un modelo de lenguaje desplegado en tu infraestructura propia (Llama 3.3 70B, Mistral Large 2 o equivalente via Ollama / Open WebUI). Los datos no salen de tu organización. Actúa como un experto en control de gestión industrial con experiencia en análisis de productividad de fábrica. Adjunto los siguientes archivos del mes [X]: - [produccion.xlsx]: unidades producidas por línea, turno y día; paradas (causa y duración); rechazos/merma - [nomina_fabrica.xlsx]: horas trabajadas por empleado, categoría, turno; horas extra; absentismo (causa y días) - [estandares.xlsx]: estándares de producción por línea (unidades/hora objetivo) y coste estándar de mano de obra Con estos datos: 1. PRODUCTIVIDAD POR LÍNEA: para cada línea de producción, calcula: - Productividad real (unidades/hora) vs. estándar - Eficiencia (%) = productividad real / estándar × 100 - Coste real de mano de obra por unidad vs. coste estándar - Desviación de coste (€) = (coste real - coste estándar) × unidades producidas 2. ANÁLISIS DE ABSENTISMO: - Tasa de absentismo por turno y categoría (%) - Coste del absentismo (horas perdidas × coste hora promedio) - Comparativa vs. mes anterior y vs. objetivo anual 3. ANÁLISIS DE PARADAS: - Ranking de causas de parada por tiempo total perdido - OEE (Overall Equipment Effectiveness) por línea si los datos lo permiten - Impacto de las paradas en la productividad (unidades no producidas) 4. TOP 3 OPORTUNIDADES DE MEJORA: identifica las 3 acciones con mayor potencial de mejora de productividad basándote en los datos Genera gráficos de barras comparativos para productividad por línea y evolución mensual del absentismo. RESTRICCIONES Y CONDICIONES: - Los datos de productividad individual son datos laborales sensibles; asegúrate de que el análisis es agregado y no permite identificar a trabajadores individuales. Cumplimiento RGPD obligatorio. - No subas datos con nombres de empleados identificables. - No uses el análisis de productividad individual para evaluaciones de rendimiento sin el proceso de RRHH correspondiente.

Impacto esperado

Qué cambia cuando la solución está en marcha

Analiza la productividad del personal de fábrica por turno y línea en 30 minutos vs. 2-3 horas de análisis manual, con identificación de los factores que más impactan en la productividad.

Solución: ChatGPT Business con Code Interpreter: analiza los 3 archivos de producción, nómina y estándares, calcula la productividad real vs. estándar por línea, el absentismo por turno y categoría, el ranking de causas de parada y el OEE, e identifica las 3 oportunidades de mejora con mayor potencial.

Advertencia

Límites y precauciones

Los datos de productividad individual son datos laborales sensibles. Asegúrate de que el análisis es agregado y no permite identificar a trabajadores individuales. Cumplimiento RGPD obligatorio.

Siguiente paso

¿Qué hacer ahora?

Tienes el prompt y la arquitectura. El siguiente paso es decidir si implementas el Camino A (on-premises) o el Camino B (cloud con anonimización) según la sensibilidad real de tus datos.

¿Necesitas ayuda para implementar esta solución?

La configuración de una solución on-premises requiere conocimiento técnico especializado y comprensión de los requisitos de cumplimiento normativo de tu sector. Emovere puede acompañarte desde la selección del hardware hasta la puesta en marcha, con garantías legales y sin que tus datos salgan de tu organización.

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