Curso de ChatGPT para Ingeniería Industrial y Manufactura — Empresas

Diferenciación entre cuentas personales, uso departamental y workspace corporativo con ChatGPT Business o Enterprise.

Preparación de normas de uso para datos de producción, planos, proveedores, clientes, recetas, parámetros de proceso, costes, incidencias y documentación técnica.

Uso de privacidad empresarial como requisito para trabajar con información de compañía, evitando cargar datos sensibles en entornos no autorizados.

Configuración conceptual de roles internos: usuario, responsable técnico, calidad, mantenimiento, producción, IT, seguridad, legal y propietario del caso de uso.

Organización de Projects para separar líneas de producción, plantas, productos, proyectos, clientes, auditorías o iniciativas de mejora.

Diseño de GPTs internos con instrucciones específicas, límites, formatos, tono técnico y criterios de revisión.

Preparación de reglas para anonimizar datos antes de subir archivos o pedir análisis.

Revisión de conectores y apps dentro de ChatGPT, teniendo en cuenta que, en planes Business, Enterprise y Edu, la información accedida desde conectores no se usa para entrenar modelos por defecto.

Creación de un checklist de seguridad antes de usar ChatGPT con documentación industrial.

Definición de un modelo de gobierno para evitar shadow AI, usos inseguros y pérdida de trazabilidad.

Diseño de prompts técnicos con contexto, objetivo, restricciones, datos disponibles, formato esperado, criterios de calidad y nivel de incertidumbre.

Creación de prompts para informes de producción, análisis de incidencias, revisión de SOPs, AMFE/FMEA, planes de control, mantenimiento y compras.

Uso de instrucciones que obliguen a separar hechos aportados, supuestos, riesgos, dudas y recomendaciones.

Preparación de prompts que pidan identificar información faltante antes de emitir conclusiones.

Adaptación del lenguaje según audiencia: operario, jefe de turno, ingeniería, dirección industrial, auditor, proveedor o cliente.

Generación de salidas estructuradas en tablas, matrices, checklists, planes de acción, informes ejecutivos y procedimientos.

Uso de ejemplos internos para que ChatGPT respete el estilo documental y los formatos de la empresa.

Revisión de prompts peligrosos que podrían inventar datos, parámetros, normas, tolerancias o instrucciones técnicas.

Creación de una biblioteca de prompts corporativos por área industrial.

Definición de criterios para validar, versionar y retirar prompts que ya no sean adecuados.

Transformación de conocimiento informal de planta en SOPs, instrucciones de trabajo y procedimientos claros.

Creación de estructuras documentales con objetivo, alcance, responsables, materiales, pasos, controles, riesgos, evidencias y registros.

Conversión de notas técnicas, entrevistas o documentación dispersa en procedimientos ordenados.

Revisión de instrucciones ambiguas que pueden generar errores, retrabajo o variabilidad operativa.

Adaptación de procedimientos a distintos perfiles: operario, técnico de mantenimiento, supervisor, auditor o responsable de calidad.

Generación de checklists asociados a SOPs para facilitar ejecución y verificación.

Preparación de versiones resumidas para planta y versiones completas para sistema de calidad.

Identificación de puntos que requieren validación por ingeniería, calidad, seguridad o responsable de proceso.

Creación de documentación multilingüe cuando existan equipos internacionales, con revisión humana obligatoria.

Diseño de un sistema de mejora continua documental que mantenga procedimientos actualizados y útiles.

Uso de ChatGPT para estructurar AMFE/FMEA de proceso, producto o equipo a partir de información técnica aportada.

Identificación de modos de fallo, efectos, causas, controles actuales, acciones recomendadas y responsables.

Preparación de matrices preliminares para revisión por ingeniería, calidad, producción y mantenimiento.

Diferenciación entre análisis asistido por IA y validación formal del AMFE/FMEA por el equipo experto.

Creación de planes de control vinculados a características críticas, puntos de inspección, frecuencia, método y reacción ante desviación.

Revisión de incoherencias entre riesgos identificados, controles existentes y acciones propuestas.

Priorización de riesgos por severidad, ocurrencia, detección, criticidad o criterios internos.

Generación de resúmenes ejecutivos para comités de calidad o industrialización.

Preparación de acciones preventivas y correctivas conectadas con CAPA, 8D o mejora continua.

Estandarización de plantillas de análisis de riesgo reutilizables para procesos similares.

Aplicación de ChatGPT a metodologías de causa raíz como 5 Why, Ishikawa, 8D, A3, Pareto y análisis de contención.

Conversión de datos, testimonios, registros y observaciones en hipótesis de causa verificables.

Separación entre síntoma, causa inmediata, causa raíz, causa sistémica y acción correctiva.

Preparación de preguntas de investigación para evitar conclusiones precipitadas.

Organización de problemas por impacto en seguridad, calidad, coste, entrega, productividad o cliente.

Generación de planes de contención, análisis, corrección, prevención y verificación de eficacia.

Redacción de informes 8D claros y consistentes para cliente interno o externo.

Revisión crítica de acciones que solo corrigen el efecto, pero no eliminan la causa.

Creación de bases de conocimiento con problemas recurrentes y lecciones aprendidas.

Definición de un flujo de revisión humana para no cerrar incidencias con análisis incompleto.

Uso de ChatGPT para redactar, revisar y estructurar no conformidades internas, de proveedor o de cliente.

Preparación de planes CAPA con causa, acción, responsable, fecha, evidencia y criterio de eficacia.

Creación de checklists para auditorías internas, auditorías de proceso, auditorías de producto y auditorías de proveedor.

Organización de evidencias documentales para auditoría sin exponer datos sensibles.

Generación de resúmenes de hallazgos, riesgos, tendencias y acciones abiertas.

Revisión de redacción para evitar ambigüedades, culpabilización o acciones no verificables.

Creación de respuestas a auditoría en formato claro, profesional y trazable.

Análisis de recurrencia de defectos, no conformidades o desviaciones.

Preparación de informes de calidad para dirección industrial.

Estandarización de formatos de calidad que faciliten seguimiento y cierre.

Uso de ChatGPT para preparar reuniones diarias de producción con foco en seguridad, calidad, entrega, coste y personas.

Conversión de partes de turno, incidencias, comentarios y KPIs en resúmenes operativos claros.

Generación de planes de acción por línea, equipo, responsable, turno o área.

Identificación de desviaciones recurrentes en producción, paradas, scrap, retrabajos o incumplimientos de plan.

Preparación de instrucciones breves para comunicación entre turnos.

Redacción de comunicaciones internas ante cambios de prioridad, incidencias o ajustes de planificación.

Organización de acciones pendientes por criticidad, plazo y responsable.

Creación de formatos estándar para daily management, shift handover y revisión semanal.

Revisión de decisiones que requieren escalado a ingeniería, mantenimiento, calidad o dirección.

Diseño de un sistema de soporte documental que reduzca pérdida de información entre turnos.

Análisis de indicadores industriales como OEE, disponibilidad, rendimiento, calidad, scrap, FPY, lead time, OTIF, MTBF, MTTR y productividad.

Preparación de datos estructurados para que ChatGPT pueda detectar tendencias, anomalías, comparativas y desviaciones.

Generación de informes ejecutivos de planta a partir de tablas de producción, mantenimiento o calidad.

Explicación clara de desviaciones para audiencias técnicas y directivas.

Creación de narrativas de negocio que conecten KPI, impacto, causa probable, acción y responsable.

Detección de indicadores mal definidos, duplicados, contradictorios o poco accionables.

Diseño de dashboards conceptuales y criterios de reporting para Power BI, Excel u otras herramientas.

Uso de ChatGPT para transformar datos operativos en preguntas de gestión más inteligentes.

Revisión de límites cuando los datos están incompletos, mal etiquetados o no comparables.

Estandarización de informes semanales y mensuales para dirección industrial.

Uso de ChatGPT para analizar archivos de producción, incidencias, rechazos, tiempos, paradas, consumos, cambios de formato o datos de calidad.

Preparación de datasets con columnas claras, unidades consistentes, registros limpios y diccionarios de datos.

Generación de tablas resumen, agrupaciones, comparativas y gráficos cuando aportan valor.

Detección de patrones por turno, línea, producto, lote, proveedor, equipo, causa o familia de defecto.

Identificación de outliers, registros incompletos, datos incoherentes y posibles errores de captura.

Creación de hipótesis de mejora a partir de datos, separando análisis preliminar de conclusión técnica.

Preparación de preguntas para profundizar con equipos de planta.

Generación de informes de análisis para producción, calidad o dirección.

Revisión de privacidad y confidencialidad antes de subir datos operativos.

Diseño de una rutina de análisis asistido que complemente Excel, Power BI, MES o ERP.

Uso de ChatGPT para estructurar planes de producción a partir de demanda, capacidad, turnos, restricciones, materiales y prioridades.

Análisis preliminar de carga frente a capacidad por línea, máquina, turno, producto o familia.

Identificación de cuellos de botella, solapes, conflictos de recursos y necesidades de ajuste.

Preparación de escenarios alternativos ante urgencias, cambios de demanda, falta de material o averías.

Generación de resúmenes para reuniones S&OP, planificación semanal o revisión de capacidad.

Creación de matrices de prioridad combinando cliente, fecha, margen, criticidad, material y disponibilidad.

Revisión de restricciones que ChatGPT debe conocer antes de sugerir una planificación.

Preparación de comunicaciones a producción, compras, logística o dirección sobre cambios de plan.

Diferenciación entre apoyo analítico y optimización formal mediante APS, ERP o herramientas especializadas.

Estandarización de formatos de seguimiento de plan frente a ejecución real.

Aplicación de ChatGPT al análisis de proveedores, plazos, riesgos, incidencias, entregas, costes y documentación.

Creación de matrices comparativas de ofertas, condiciones, lead time, calidad, riesgo y cumplimiento.

Preparación de comunicaciones con proveedores sobre desviaciones, aclaraciones, documentación o acciones correctivas.

Análisis de riesgos de suministro por proveedor único, plazo largo, variabilidad, criticidad o dependencia técnica.

Generación de resúmenes de estado de materiales para producción o dirección.

Organización de información de compras en tablas accionables.

Creación de criterios de evaluación de proveedor alineados con calidad, coste, entrega, servicio y riesgo.

Revisión de contratos, ofertas o documentación sensible solo en entornos autorizados y anonimizados.

Preparación de planes de contingencia ante falta de material.

Conexión entre supply chain, planificación de producción, mantenimiento y coste industrial.

Uso de ChatGPT para estructurar planes de mantenimiento preventivo, predictivo y correctivo a partir de información técnica aportada.

Análisis de históricos de averías, paradas, MTBF, MTTR, repuestos, síntomas y causas reportadas.

Creación de checklists de inspección y rutinas de mantenimiento por equipo, frecuencia y criticidad.

Redacción de informes de avería con secuencia temporal, causa probable, acción, repuesto y recomendación.

Organización de lecciones aprendidas para evitar repetición de fallos.

Priorización de intervenciones según seguridad, impacto productivo, coste, criticidad y disponibilidad de repuesto.

Preparación de planes de acción para equipos con fallos recurrentes.

Integración conceptual con GMAO/CMMS, ERP, MES o sistemas de planta.

Revisión de límites cuando una recomendación pueda afectar a seguridad, garantía o integridad del equipo.

Creación de documentación útil para técnicos, supervisores y responsables de mantenimiento.

Aplicación de ChatGPT a metodologías Lean como 5S, Kaizen, SMED, VSM, estandarización, reducción de desperdicio y mejora de flujo.

Creación de mapas de problemas a partir de observaciones de planta, datos y feedback de equipos.

Estructuración de iniciativas de mejora con objetivo, situación actual, causa, acción, responsable, métrica y seguimiento.

Generación de ideas para reducción de esperas, movimientos, transporte, retrabajo, inventario, sobreprocesamiento o defectos.

Preparación de formatos A3 para análisis y seguimiento de mejoras.

Apoyo a eventos Kaizen mediante agendas, criterios, checklist y documentación final.

Creación de planes de implantación para cambios de layout, método, secuencia o estándar de trabajo.

Revisión crítica de ideas para evitar mejoras superficiales o no sostenibles.

Priorización de iniciativas por impacto, esfuerzo, coste, riesgo y tiempo de implantación.

Estandarización de lecciones aprendidas para replicar mejoras entre líneas o plantas.

Uso de ChatGPT para estructurar procesos de industrialización, lanzamiento de nuevos productos o transferencia de ingeniería a producción.

Preparación de checklists de readiness: diseño, materiales, equipos, utillajes, instrucciones, calidad, pruebas, formación y documentación.

Organización de hitos NPI: diseño congelado, prototipo, validación, preserie, homologación, arranque y estabilización.

Creación de matrices de riesgos durante transferencia a producción.

Redacción de planes de validación de proceso y criterios de aceptación.

Coordinación entre ingeniería, calidad, compras, producción, mantenimiento y proveedores.

Preparación de documentación para ramp-up y escalado industrial.

Identificación de gaps antes de liberar producto o proceso.

Generación de informes de lecciones aprendidas tras lanzamiento.

Estandarización de plantillas para futuros procesos de industrialización.

Uso de ChatGPT para estructurar análisis de procesos, pasos, entradas, salidas, tiempos, responsables, equipos y puntos de control.

Preparación de documentación para mapas de flujo, diagramas SIPOC, VSM, rutas de fabricación y secuencias operativas.

Identificación de cuellos de botella, esperas, movimientos innecesarios y puntos de acumulación.

Generación de preguntas para validar cambios de layout, flujo o secuencia con equipos de planta.

Creación de checklists para revisión de ergonomía, seguridad, accesos, mantenimiento y calidad.

Organización de alternativas de layout con pros, contras, riesgos y dependencias.

Preparación de documentación para justificar mejoras de flujo ante dirección.

Revisión de límites: ChatGPT no sustituye simulación industrial, cálculo de capacidad ni validación de seguridad.

Integración conceptual con herramientas de simulación, CAD, MES o análisis de tiempos.

Estandarización de criterios para rediseñar procesos de forma controlada.

Uso de ChatGPT para preparar materiales, checklists y comunicaciones de seguridad, salud y medioambiente sujetos a revisión experta.

Creación de borradores de procedimientos de trabajo seguro, permisos, inspecciones y controles operativos.

Organización de riesgos por actividad, equipo, área, energía, sustancia, exposición o condición operacional.

Preparación de campañas internas de concienciación sobre seguridad, orden, limpieza, EPIs, bloqueo-etiquetado o comportamiento seguro.

Estructuración de análisis preliminares de incidentes y near misses.

Generación de planes de acción preventivos y correctivos con responsables y fechas.

Redacción de comunicaciones de EHS claras para planta.

Revisión de límites críticos: ninguna instrucción generada por IA debe usarse sin validación del responsable de seguridad.

Organización de evidencias para auditorías ambientales o de seguridad.

Creación de formatos internos de seguimiento EHS asistidos por IA.

Creación de fichas de equipo con función, datos técnicos, criticidad, mantenimiento, repuestos, riesgos y documentación asociada.

Resumen de manuales técnicos públicos o autorizados para generar guías operativas internas.

Preparación de checklists de arranque, parada, inspección y limpieza.

Organización de documentación por activo, línea, área, proveedor o tecnología.

Generación de tablas de repuestos críticos y consumibles a partir de información aportada.

Redacción de guías de troubleshooting inicial para síntomas frecuentes.

Creación de preguntas de diagnóstico para técnicos antes de escalar incidencias.

Revisión de información técnica para evitar instrucciones inseguras o no validadas.

Integración conceptual con GMAO/CMMS, inventario y documentación de mantenimiento.

Estandarización de formatos para conocimiento técnico de activos.

Conversión de información técnica compleja en mensajes claros para distintos niveles de la organización.

Redacción de informes ejecutivos de incidencias, mejoras, paradas, inversiones, riesgos o decisiones.

Preparación de comunicaciones entre producción, calidad, mantenimiento, ingeniería, compras y dirección.

Creación de resúmenes de reuniones técnicas con acuerdos, acciones, responsables y plazos.

Adaptación del lenguaje según destinatario: operario, supervisor, comité de planta, dirección o cliente.

Organización de información para escalados internos con evidencia suficiente.

Redacción de mensajes sobre cambios de proceso, nuevas instrucciones, desviaciones o medidas temporales.

Revisión de tono para evitar ambigüedades, culpabilización o exceso de tecnicismo.

Creación de plantillas de comunicación recurrente para operaciones industriales.

Mejora de la trazabilidad de decisiones mediante documentación más clara.

Creación de informes de dirección que combinen producción, calidad, mantenimiento, seguridad, coste y entrega.

Uso de ChatGPT para sintetizar grandes volúmenes de información operativa en mensajes accionables.

Preparación de resúmenes mensuales con tendencias, desviaciones, riesgos, acciones y decisiones pendientes.

Conversión de datos técnicos en impacto de negocio: coste, cliente, capacidad, productividad, riesgo o servicio.

Generación de narrativas ejecutivas basadas en evidencias aportadas por el equipo.

Diseño de estructuras para comités de planta, comités industriales o reuniones de operaciones.

Creación de semáforos y estados ejecutivos a partir de criterios definidos.

Identificación de indicadores que requieren explicación adicional.

Preparación de recomendaciones con supuestos explícitos y límites claros.

Estandarización de un paquete de reporting industrial reutilizable.

Uso de Projects para organizar iniciativas de mejora, auditorías, líneas, plantas, productos, procesos o proyectos industriales.

Creación de contexto compartido con chats, archivos subidos e instrucciones específicas, aprovechando que Projects puede usar contenido del proyecto para mantener continuidad.

Diseño de GPTs internos para calidad, mantenimiento, producción, documentación técnica, compras, EHS o mejora continua.

Configuración de instrucciones de GPTs con límites, formatos, tono, criterios de revisión y datos permitidos.

Separación de asistentes por proceso para evitar respuestas demasiado genéricas.

Preparación de plantillas de salida para SOPs, informes 8D, planes de mantenimiento, análisis de datos o informes ejecutivos.

Revisión de riesgos de cargar información obsoleta, no aprobada o confidencial en asistentes compartidos.

Definición de propietarios, ciclos de revisión y criterios de retirada de GPTs.

Medición de uso, utilidad y calidad de los asistentes internos.

Creación de una estrategia de escalado de IA por área industrial sin perder gobierno.

Evaluación de conectores y apps para trabajar con información de herramientas corporativas aprobadas.

Revisión de escenarios con SharePoint, OneDrive, Google Drive, documentación técnica, repositorios de calidad, reportes de Excel o sistemas internos.

Preparación de criterios para conectar fuentes sin exponer información sensible ni romper permisos.

Comprensión de que las apps y conectores deben respetar los datos que el usuario está autorizado a ver en herramientas corporativas.

Diseño de mapas de datos por área: producción, calidad, mantenimiento, compras, ingeniería, EHS y dirección.

Identificación de sistemas donde ChatGPT puede apoyar, pero no sustituir: ERP, MES, PLM, SCADA, CMMS/GMAO, QMS, APS o BI.

Preparación de estrategias de anonimización antes de exportar datos desde sistemas industriales.

Revisión de riesgos de mezclar datos de cliente, proveedor, proceso y propiedad intelectual.

Definición de procesos para validar resultados generados desde documentación conectada.

Creación de una política de uso de conectores para entornos industriales.

Identificación de información sensible en manufactura: recetas, tolerancias, parámetros de proceso, planos, costes, proveedores, clientes, incidencias y know-how.

Aplicación de principios de minimización, anonimización y necesidad de acceso antes de usar IA.

Creación de política interna de uso responsable de ChatGPT en planta, ingeniería y operaciones.

Revisión de riesgos asociados a seguridad industrial, EHS, instrucciones operativas y decisiones técnicas no validadas.

Separación entre borradores asistidos por IA y documentos formalmente aprobados.

Gestión de confidencialidad con proveedores, clientes, ingeniería externa y partners industriales.

Auditoría de prompts, archivos y resultados en procesos críticos cuando la política interna lo requiera.

Definición de flujos de revisión para outputs relacionados con calidad, seguridad, producto, proceso o cliente.

Formación de usuarios para evitar cargar información no autorizada.

Preparación de controles de gobierno para escalar el uso de IA de forma segura.

Diseño de una hoja de ruta de adopción por fases: diagnóstico, política, pilotos, formación, plantillas, GPTs, medición y escalado.

Selección de casos de uso de alto impacto y bajo riesgo para producción, calidad, mantenimiento, documentación o reporting.

Definición de responsables por área: producción, ingeniería, calidad, mantenimiento, supply chain, EHS, IT y dirección.

Creación de biblioteca corporativa de prompts, plantillas y ejemplos validados.

Preparación de criterios para aprobar nuevos casos de uso.

Medición del impacto en ahorro de tiempo, mejora documental, reducción de retrabajo, rapidez de análisis y calidad de reporting.

Gestión de resistencia al cambio en planta y equipos técnicos.

Diseño de sesiones de adopción por perfil, evitando que todos los usuarios usen ChatGPT de la misma forma.

Integración con procesos existentes sin duplicar herramientas ni crear documentación paralela.

Revisión periódica de nuevas capacidades, riesgos, políticas y resultados obtenidos.

Selección de un proceso industrial completo: producción, calidad, mantenimiento, supply chain, ingeniería de procesos, EHS o mejora continua.

Configuración de un Project con instrucciones, contexto, formatos, datos permitidos y criterios de revisión.

Creación de prompts y GPT especializado para el caso elegido.

Generación de SOP, checklist, matriz de riesgos, informe operativo, análisis de datos y plan de acción.

Análisis de datos ficticios o anonimizados de incidencias, producción, paradas, defectos, mantenimiento o proveedores.

Aplicación de técnicas de causa raíz, priorización, reporting y mejora continua.

Definición de controles de privacidad, seguridad, calidad y validación humana.

Preparación de informe ejecutivo para dirección industrial.

Creación de una guía de uso reutilizable para el equipo.

Presentación final del caso, entregables, beneficios, límites, riesgos, controles y plan de implantación.