Soluciones

IOT Process Quality Control y IOT Lens Data Advisor

IOT Process Quality Control

Adoptar un sistema de control de calidad adecuado es fundamental para ayudar a reducir fallos e incidencias.

Con IOT Process Quality Control podrás verificar y analizar el proceso productivo detectando posibles áreas de mejora, así como detectar aquellos equipos, materiales o tipos de lentes que están afectando más a tu calidad de producción.

Además, te facilitará la toma de decisiones y la aplicación de las medidas necesarias para mejorar la calidad final del producto y anticiparte a los posibles problemas en tu producción.

IOT Process Quality Control | Supervisor

Monitoriza la calidad de las lentes “una a una”

Conectado esta aplicación al frontofocómetro, asegurarás que tu proceso de control de calidad se adapta a cada una de las lentes, aplicando el estándar adecuado. Además, con la información del trabajo podrás disponer de los datos de fabricación de la lente que te ayudarán a monitorizar la calidad de tu proceso de producción.

Fiable y fácil de usar. No requiere conocimiento técnico para su manejo.

Proceso guiado. Indica el orden de las mediciones mostrando automáticamente los valores que están fuera de tolerancia.

IOT Process Quality Control | Analytics

Herramienta SPC* de analítica

Aporta información estadística sobre la calidad del proceso productivo. Facilita la toma de decisiones basadas en datos para mejorar el proceso productivo y anticiparse a problemas futuros.

Paneles e informes. Dispone de cinco paneles de información y estadísticas del proceso.

Trazabilidad de los errores. Te permite detectar la fase del proceso productivo donde se está produciendo el error.

IOT Process Quality Control | Analytics

Herramienta analítica para comprender y mejorar la calidad de la producción del laboratorio a través de los datos.

Paneles de información:

1

Evolución temporal

Muestra información sobre la cantidad y calidad de producción en una serie temporal en relación con el objetivo marcado para lentes NO-GO (lentes que no cumplen los criterios de calidad establecidos).
 
Determinar un objetivo ayudará a conocer la desviación sobre la meta deseada.
Te permite:

•    Identificar los problemas que se producen en los diferentes días o en diferentes momentos durante la producción.
•    Determinar las causas de los problemas.
•    Obtener una visión general del efecto de las mejoras introducidas para mejorar la calidad.
•    Conocer la calidad de la producción para cada tipo de lente.
•    Gran cantidad de información para mejorar todo el proceso productivo.

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2

Análisis NO-GO

Detecta las causas de la producción de NO-GO priorizando por tipo de lente/material y maquinaria, e identifica problemas específicos.
 
Tiene en cuenta que la mayor parte de los errores son causados por unos pocos factores. Detecta esos factores y centra su análisis en ellos para cada material. Además, identifica si el porcentaje NO-GO crece para una máquina en particular cuando se selecciona un material.

Usa filtros para conocer si el error está afectando a lentes de alta o baja prescripción, localiza los materiales y máquinas que están ocasionando un volumen significativo de NO-GO, y detecta si existe correlación entre dos características NO-GO.
 
Por ejemplo, ayuda a conocer cuáles son los principales problemas con la producción, qué materiales están causando hasta el 80% de los errores y qué máquina es la responsable de éstos.

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3

Áreas de mejora 

Localiza de manera sencilla los principales indicadores a los que se debe prestar atención, mediante una clasificación por tipo de lente y las principales causas de error para alcanzar la meta propuesta.

Realiza una comparativa con el tipo de lente que presenta un funcionamiento óptimo. Analiza las causas que pueden estar afectando al resto para determinar si el problema es específico por tipo de lente o si se debe a un problema de orden general, como el mal funcionamiento de una máquina que necesita mantenimiento.

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4

Herramienta comparar

Compara el rendimiento de 2 conjuntos diferentes de lentes para localizar diferencias de calidad entre máquinas, líneas de producción, materiales o prescripciones, y hacer todas las combinaciones posibles de una manera sencilla.

Es una herramienta sencilla para validar si las conclusiones obtenidas son válidas. Aplica filtros para aislar, por ejemplo, un conjunto de lentes y verificar si es el que está ocasionando los errores, determinando sus características y puntos de mejora.
 
De una forma muy visual, se consigue hacer una comparativa entre dos conjuntos de lentes procesados de forma diferente y permite determinar cual ha tenido más calidad a lo largo del tiempo.

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5

Detalles del trabajo 

Agrupa la información completa relativa a la producción y permite que sea exportada a una hoja de cálculo.

Localiza un trabajo específico con su número de trabajo, identifica las magnitudes de los errores (desviaciones), obtiene los parámetros de personalización y exporta los datos para realizar todo tipo de análisis adicionales.

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IOT Lens Data Advisor

IOT Lens Data Advisor es una solución patentada que avala su originalidad. Es pionera en el uso de Machine Learning en la industria oftálmica.

Gracias al análisis de datos y a la aplicación de técnicas de Machine Learning, IOT Lens Data Advisor maximiza las posibilidades de éxito en cada nueva adaptación, incrementando la satisfacción final del paciente.
 
Por primera vez en la industria oftálmica se logra obtener un sistema objetivo guiado por las opiniones de los usuarios, que es capaz de aprender y evolucionar con el tiempo.

IOT Lens Data Advisor es un sistema que crea la lente progresiva ideal para cada usuario teniendo en cuenta la satisfacción de usuarios de lentes progresivas anteriores.

El reto de prescribir una lente

La mejor lente es la que cumple con las expectativas del paciente y ofrece una mayor satisfacción. Es la lente que más le gusta al usuario. Sin embargo, hoy día no se disponen de modelos ni estudios clínicos completos que proporcionen una vinculación clara entre la satisfacción del usuario con sus características personales y las de la lente. La gran mayoría de las relaciones son hasta ahora desconocidas. La decisión al recomendar un diseño se basa en las propias experiencias de los profesionales donde pueden inferir factores como: errores y aciertos previos, comentarios recibidos de sus pacientes o incluso guías particulares asociadas a su establecimiento sanitario. 

IOT Lens Data Advisor surge de la necesidad de dotar a los profesionales de la visión de un sistema que sea capaz de crear la mejor lente para cada usuario. La decisión debe estar fundamentada en datos objetivos, entre ellos, la satisfacción de usuarios previos como dato elemental.

IOT Lens Data Advisor | Algorithm

IOT Lens Data Advisor incluye un algoritmo de decisión. Una secuencia de instrucciones que representan un modelo de solución para crear la lente progresiva ideal, aquella que garantiza una alta satisfacción. El algoritmo tiene en cuenta aspectos como la prescripción, la experiencia previa en el uso de lentes progresivas, el estilo de vida y el grado de satisfacción entre otras características.

Una decisión objetiva basada en Machine Learning

IOT Lens Data Advisor crece y evoluciona aprendiendo sistemáticamente de nuevos usuarios. Gracias a las técnicas de Machine Learning (ML), pasa de ser un sistema estático a un sistema vivo, orientado a modelar de forma inteligente la incertidumbre asociada entre el paciente, su satisfacción al reconocer las variables que más impactan en ella y el diseño a recomendar. Conseguimos así mejorar el sistema actual. Y los usuarios obtienen una satisfacción aún mayor.

Innovación como servicio

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