Curso de Gemini para Ingeniería Industrial y Manufactura

Identificar tareas repetitivas en producción, calidad, mantenimiento, ingeniería y supply chain.

Separar tareas de bajo riesgo, medio riesgo y alto riesgo.

Priorizar casos con impacto claro: reducción de tiempos, menos errores, mejor documentación o mejor comunicación.

Crear una matriz de valor frente a riesgo por área industrial.

Detectar dónde Gemini puede ahorrar tiempo sin comprometer seguridad ni calidad.

Evitar empezar por casos críticos sin datos fiables ni gobierno.

Definir quick wins para equipos no técnicos.

Diseñar pilotos con alcance pequeño, responsables y métricas.

Identificar dependencias con IT, OT, calidad, PRL y dirección.

Convertir oportunidades en backlog realista de IA industrial.

Escribir prompts con contexto de proceso, máquina, producto, turno, objetivo y restricción.

Pedir que Gemini separe hechos, hipótesis, dudas, riesgos y acciones recomendadas.

Indicar formato: tabla, checklist, procedimiento, A3, 8D, informe, acta, plan de acción o matriz.

Evitar prompts vagos como “mejora esta línea” sin datos ni alcance.

Pedir preguntas de aclaración antes de responder cuando falte información crítica.

Incluir límites explícitos: no modificar parámetros, no asumir causas, no inventar datos.

Crear prompts para producción, calidad, mantenimiento, seguridad, logística y dirección.

Pedir revisiones críticas de outputs: inconsistencias, supuestos, riesgos y datos pendientes.

Preparar prompts reutilizables para incidencias recurrentes.

Mantener biblioteca de prompts industriales aprobados por el equipo.

Redactar comunicaciones claras entre producción, mantenimiento, calidad y logística.

Resumir hilos largos de incidencias o cambios de planificación.

Preparar mensajes de escalado con hechos, impacto, urgencia y decisión necesaria.

Convertir conversaciones dispersas en acuerdos, responsables y fechas.

Crear comunicaciones breves para turnos, proveedores o departamentos internos.

Evitar mensajes generados con tono demasiado burocrático o poco operativo.

Preparar respuestas a incidencias de cliente interno o externo con revisión.

Crear plantillas para avisos de parada, retrasos, cambios, bloqueos o desviaciones.

Revisar siempre datos de lote, línea, fecha, referencia y responsable antes de enviar.

Reducir ruido comunicativo y mejorar trazabilidad de decisiones.

Crear borradores de procedimientos operativos estándar.

Convertir conocimiento experto en instrucciones paso a paso.

Redactar instrucciones de montaje, limpieza, cambio de formato, inspección o arranque de línea.

Revisar claridad, secuencia, riesgos, materiales y puntos de control.

Adaptar procedimientos a operarios, técnicos, supervisores o auditores.

Generar versiones simplificadas, visuales o de formación.

Evitar publicar SOPs generados sin validación de proceso, calidad y PRL.

Crear checklists de verificación antes de liberar una instrucción.

Comparar versiones antiguas y nuevas de un procedimiento.

Mantener control de cambios, owner, fecha, versión y aprobación.

Preparar hojas de seguimiento para producción, scrap, paradas, incidencias, calidad o mantenimiento.

Usar Gemini en Sheets para crear fórmulas, tablas, gráficos, resúmenes e insights.

Estructurar datos por línea, máquina, referencia, turno, lote, causa, tiempo y responsable.

Crear semáforos de seguimiento para KPIs industriales.

Generar análisis preliminares de desviaciones, tendencias y anomalías.

Evitar conclusiones si los datos están incompletos, mal clasificados o sin unidades.

Crear tablas dinámicas para reuniones diarias de producción.

Preparar informes semanales con conclusiones y acciones.

Revisar fórmulas y filtros antes de tomar decisiones.

Convertir Sheets en apoyo operativo, no en sustituto de MES o BI.

Crear presentaciones de mejora, reporting de planta, comités de calidad y reuniones de dirección.

Transformar datos técnicos en mensajes ejecutivos claros.

Preparar presentaciones para formación de operarios o técnicos.

Crear storytelling de un proyecto industrial: problema, datos, causa, acción, resultado.

Generar guiones para vídeos internos de formación o comunicación.

Preparar materiales visuales para cambios de proceso, seguridad o calidad.

Evitar slides cargadas de texto y sin decisión.

Revisar que los gráficos representan correctamente datos y unidades.

Adaptar presentaciones a dirección, planta, cliente, proveedor o auditor.

Crear plantillas de reporting industrial reutilizables.

Crear notebooks por línea, máquina, proceso, producto, estándar o familia tecnológica.

Subir manuales, SOPs, fichas técnicas, estándares internos y documentación autorizada.

Preguntar sobre procedimientos concretos basados en fuentes validadas.

Generar resúmenes para formación y soporte técnico.

Crear FAQs internas para nuevos operarios, técnicos o ingenieros.

Detectar contradicciones entre manuales, instrucciones y prácticas reales.

Mantener fuentes actualizadas con responsable definido.

Evitar subir planos confidenciales, parámetros críticos o IP sin autorización.

Usar NotebookLM como repositorio de consulta, no como autoridad técnica final.

Crear guías rápidas para incidencias frecuentes.

Investigar tendencias de manufactura, automatización, calidad, mantenimiento o productividad.

Preparar análisis de tecnologías: visión artificial, cobots, IoT industrial, gemelos digitales o agentes.

Comparar enfoques de mejora para un problema industrial.

Buscar referencias externas para justificar iniciativas de transformación.

Separar información de marketing, casos reales, documentación técnica y estudios.

Contrastar resultados con proveedores, normativa, ingeniería y experiencia interna.

Crear briefs para dirección o comité industrial.

Detectar oportunidades de aplicación por sector.

Evitar decidir inversiones solo con un informe generado por IA.

Convertir investigación en hipótesis de piloto.

Preparar estructura de reunión diaria con seguridad, calidad, entrega, coste y personas.

Resumir partes de turno en hechos, incidencias, impacto y acciones.

Crear actas operativas con responsables y fechas.

Detectar asuntos repetidos que requieren análisis de causa raíz.

Preparar preguntas para el cambio de turno.

Crear mensajes de escalado cuando una incidencia supera el turno.

Evitar actas largas que nadie usa.

Diseñar paneles de seguimiento con KPIs y acciones.

Convertir notas de planta en información útil para dirección.

Crear una rutina de cierre de turno asistida por Gemini.

Explicar OEE y sus componentes de forma clara para distintos perfiles.

Analizar pérdidas por disponibilidad, rendimiento y calidad en datos agregados.

Crear tablas para paradas, microparadas, velocidad reducida y scrap.

Pedir a Gemini hipótesis de pérdida, no conclusiones definitivas.

Preparar informes de OEE por línea, turno, producto o referencia.

Identificar datos faltantes que impiden calcular correctamente.

Crear visualizaciones sencillas para reuniones de producción.

Relacionar OEE con acciones de mantenimiento, proceso y calidad.

Evitar comparar líneas sin contexto de producto o mix.

Crear un plan de mejora OEE con responsables y seguimiento.

Aplicar Gemini a 5S, Kaizen, SMED, VSM, Kanban, estandarización y gestión visual.

Generar checklists para auditorías 5S.

Preparar ideas de mejora para eliminar mudas, esperas, transportes, reprocesos o inventario.

Crear borradores de A3 para problemas concretos.

Diseñar mapas de flujo de valor en formato textual o tabla.

Preparar sesiones Kaizen con agenda, roles, datos y entregables.

Evitar usar IA para “inventar mejoras” sin ir al gemba.

Convertir observaciones de planta en acciones estructuradas.

Crear materiales formativos sobre Lean adaptados al equipo.

Medir impacto de mejoras con datos reales validados.

Estructurar estudios de tiempos con operaciones, elementos, frecuencias y observaciones.

Crear plantillas para toma de tiempos y análisis de ciclos.

Resumir oportunidades de reducción de desperdicio.

Preparar comparativas entre método actual y método propuesto.

Incluir criterios de ergonomía, seguridad y fatiga en la evaluación.

Evitar usar Gemini para fijar estándares sin observación y validación.

Crear instrucciones de trabajo derivadas del método mejorado.

Preparar informes para justificar cambios de layout o secuencia.

Diseñar formación para nuevos métodos.

Relacionar productividad con calidad y seguridad, no solo velocidad.

Redactar no conformidades con hechos, evidencia, lote, referencia, impacto y contención.

Crear análisis preliminares de causa raíz.

Estructurar acciones correctivas y preventivas.

Preparar informes CAPA con responsables, plazos y verificación de eficacia.

Clasificar incidencias por severidad, recurrencia y origen.

Evitar que Gemini determine causa raíz sin datos y análisis técnico.

Crear comunicación clara para cliente, proveedor o equipo interno.

Preparar checklists de auditoría de calidad.

Resumir tendencias de defectos a partir de datos agregados.

Convertir calidad en sistema de aprendizaje, no solo documentación.

Generar estructura de informe 8D para una incidencia concreta.

Formular 5 Why sin saltar a conclusiones.

Crear diagramas Ishikawa textuales por categorías: método, máquina, material, mano de obra, medición y entorno.

Preparar A3 con problema, estado actual, objetivo, análisis, contramedidas y seguimiento.

Pedir a Gemini que detecte causas no demostradas.

Separar causa potencial, causa confirmada y acción de contención.

Crear preguntas para recoger datos adicionales.

Redactar acciones verificables y medibles.

Revisar coherencia entre causa raíz y acción correctiva.

Preparar presentaciones ejecutivas de resolución de problemas.

Crear taxonomías de defectos por producto, proceso y criticidad.

Redactar guías de inspección visual con ejemplos y criterios de aceptación.

Estructurar datasets de imágenes para posibles proyectos de visión artificial.

Definir etiquetas, clases, severidad y condiciones de captura.

Entender cómo la IA puede apoyar inspección visual industrial, siempre con validación de calidad.

Conocer que Google Cloud ha presentado Visual Inspection AI como solución para automatizar detección de defectos en control de calidad industrial.

Preparar requisitos para un piloto de visión: iluminación, cámara, muestra, defectos y métricas.

Evitar desplegar inspección automática sin validación, MSA y control de falsos negativos.

Crear informe de viabilidad de inspección visual asistida por IA.

Coordinar calidad, proceso, IT/OT y producción.

Resumir partes de avería y órdenes de trabajo.

Clasificar fallos por activo, componente, causa, duración y criticidad.

Crear análisis preliminares de patrones de parada.

Preparar checklists de mantenimiento preventivo.

Redactar instrucciones para inspección, lubricación, ajuste o sustitución.

Diseñar prompts para análisis de repetitividad de fallos.

No modificar planes de mantenimiento críticos sin validación del responsable.

Preparar informes de MTBF, MTTR, disponibilidad y coste de mantenimiento.

Crear bases de conocimiento de averías recurrentes.

Diseñar un piloto de mantenimiento predictivo con datos, sensores y objetivos claros.

Convertir órdenes de trabajo en resúmenes útiles para análisis.

Crear categorías de fallo y codificación estandarizada.

Redactar descripciones de intervención más claras.

Preparar instrucciones para técnicos nuevos.

Detectar repuestos críticos y problemas recurrentes.

Crear comunicación entre mantenimiento y producción tras una parada.

Preparar informes semanales de mantenimiento.

Evitar introducir datos sensibles de proveedores o máquinas críticas sin permiso.

Usar NotebookLM para manuales y documentación técnica autorizada.

Convertir histórico de mantenimiento en conocimiento reutilizable.

Redactar borradores de charlas de seguridad y comunicaciones preventivas.

Crear checklists de observación segura.

Preparar materiales de formación para riesgos generales.

Analizar incidentes ficticios o anonimizados con enfoque preventivo.

Estructurar investigaciones de accidente sin prejuzgar causas.

Generar propuestas de controles siguiendo jerarquía de prevención.

Evitar que Gemini determine medidas finales sin técnico competente.

Revisar siempre normativa, evaluación de riesgos y procedimientos internos.

Adaptar mensajes a operarios, mandos y dirección.

Crear cultura de seguridad a través de comunicación clara.

Crear listas de comprobación para auditorías de proceso, calidad, 5S o seguridad.

Preparar resúmenes de hallazgos y acciones.

Redactar informes de auditoría claros y accionables.

Clasificar desviaciones por criticidad y área responsable.

Crear evidencias documentales para seguimiento.

Revisar coherencia entre procedimiento, práctica real y registro.

Preparar preguntas para auditorías internas.

Evitar rellenar auditorías con texto genérico generado por IA.

Crear planes de acción con fechas y responsables.

Diseñar un sistema de seguimiento de auditorías con Sheets.

Describir procesos de fabricación con pasos, recursos, tiempos, entradas y salidas.

Crear mapas SIPOC, flujos de proceso y tablas de operación.

Analizar problemas de transporte, esperas, recorridos y cuellos de botella.

Pedir a Gemini alternativas de layout como hipótesis conceptual.

Evaluar cambios con datos reales, seguridad, ergonomía y restricciones físicas.

Preparar brief para estudio de layout más detallado.

No rediseñar una línea solo con recomendaciones de IA.

Crear documentación para validar cambios con producción, mantenimiento y PRL.

Preparar presentación de propuesta de mejora.

Integrar feedback de planta antes de decidir.

Resumir cambios de diseño y su impacto en producción.

Crear notas de cambio para planta, calidad y compras.

Preparar checklists de liberación de documentación.

Comparar versiones de instrucciones, planos o especificaciones cuando estén autorizadas.

Redactar solicitudes de cambio con motivo, impacto, riesgo y validaciones.

Evitar que Gemini interprete planos o especificaciones críticas sin revisión experta.

Crear comunicaciones claras para proveedores o producción.

Documentar decisiones de ingeniería con trazabilidad.

Preparar guías de transición entre versión antigua y nueva.

Integrar IA en gestión de cambios sin perder control formal.

Analizar incidencias de suministro, roturas, retrasos y cambios de demanda.

Crear resúmenes para reuniones S&OP o planificación.

Preparar comunicaciones con proveedores sobre incidencias o necesidades.

Diseñar tablas de seguimiento de materiales críticos.

Identificar patrones de retraso o dependencia de proveedor.

Evitar que Gemini tome decisiones de compra, stock o planificación sin validación.

Preparar escenarios de riesgo en suministro.

Crear informes de impacto en producción.

Coordinar compras, logística, planificación y producción.

Convertir datos de supply chain en acciones operativas.

Preparar comparativas de proveedores con criterios técnicos, coste, plazo y riesgo.

Redactar RFQs, aclaraciones técnicas y respuestas a proveedores.

Crear checklists de homologación o evaluación.

Resumir ofertas técnicas extensas.

Detectar puntos pendientes antes de adjudicar.

Evitar compartir información confidencial o precios sensibles sin autorización.

Preparar matrices de decisión revisables.

Redactar comunicaciones de negociación con tono profesional.

Incorporar criterios de calidad, soporte, repuestos y cumplimiento.

Documentar decisiones de compra técnica.

Entender la diferencia entre datos IT, OT, MES, ERP, SCADA, sensores, historizadores y QMS.

Identificar problemas comunes: silos, nombres inconsistentes, unidades, timestamps, calidad y contexto.

Definir qué datos necesita cada caso de uso: OEE, calidad, mantenimiento, energía o producción.

Conocer Manufacturing Data Engine como solución para conectar datos de planta con nube y contextualizar información industrial.

Relacionar datos de máquina con producto, lote, orden, turno y línea.

Diseñar una arquitectura conceptual de datos industriales.

Evitar usar IA sobre datos sin trazabilidad ni semántica.

Crear diccionario de datos industriales.

Preparar preguntas para IT/OT antes de un piloto.

Convertir datos en base fiable para analítica y agentes.

Diseñar tablas de hechos y dimensiones para producción, calidad o mantenimiento.

Preparar consultas o análisis con apoyo de Gemini.

Crear datasets limpios para reporting industrial.

Integrar datos de ERP, MES, CMMS y QMS cuando el entorno lo permite.

Usar BigQuery como base analítica para KPIs industriales.

Crear dashboards para dirección y planta.

Pedir a Gemini ayuda para explorar datos, detectar anomalías y preparar explicaciones.

Validar métricas con usuarios de negocio industrial.

Evitar dashboards con métricas que nadie mantiene.

Crear gobierno de datos industriales con owners y definiciones.

Entender qué es un agente empresarial y qué autonomía puede tener.

Diseñar agentes internos para consultar procedimientos, manuales, KPIs o incidencias.

Usar Gemini Enterprise Agent Platform para construir, escalar y gobernar agentes cuando la organización disponga de la plataforma.

Definir herramientas conectadas: Drive, BigQuery, CMMS, QMS, ERP, documentación o APIs.

Separar agentes de consulta, agentes de resumen y agentes con acciones.

Aplicar human-in-the-loop para cualquier acción que afecte a producción, calidad o mantenimiento.

Registrar prompts, fuentes, respuestas y acciones.

Crear límites: no modificar órdenes, parámetros ni registros críticos sin aprobación.

Medir precisión, utilidad y riesgo.

Diseñar piloto de agente industrial con alcance controlado.

Diseñar un asistente basado en fuentes internas autorizadas.

Indexar manuales, SOPs, instrucciones, FAQs y documentación técnica vigente.

Pedir respuestas con fuente, versión y fecha.

Controlar permisos por área, línea, máquina o departamento.

Evitar mezclar documentos obsoletos con documentos vigentes.

Crear procesos de actualización de fuentes.

Definir preguntas que el asistente debe rechazar.

Evaluar respuestas con técnicos expertos.

Medir utilidad en soporte, formación y reducción de consultas repetidas.

Preparar plan de gobierno de conocimiento industrial.

Crear informes diarios, semanales y mensuales de producción, calidad y mantenimiento.

Transformar datos en mensajes ejecutivos.

Separar resultado, causa, acción, responsable y fecha.

Preparar resúmenes para dirección de planta.

Crear informes por línea, área, turno o producto.

Evitar que el informe oculte problemas por redactar demasiado bien.

Incluir limitaciones de datos y puntos pendientes.

Generar presentaciones de seguimiento.

Mantener plantillas estables y comparables.

Medir si el reporting reduce tiempo y mejora decisiones.

Crear materiales de onboarding para nuevos operarios.

Preparar guías de puesto, checklists y módulos de microformación.

Diseñar casos prácticos para calidad, seguridad, mantenimiento y producción.

Crear preguntas de evaluación y rúbricas.

Adaptar contenidos a nivel técnico y lenguaje de planta.

Preparar vídeos o guiones de formación interna.

Evitar formación genérica que no refleja la línea real.

Usar documentación validada como fuente.

Crear itinerarios por rol: operario, técnico, jefe de turno o ingeniero.

Medir aprendizaje y transferencia al puesto.

Traducir problemas técnicos a impacto de negocio.

Preparar informes ejecutivos con datos, causa, riesgo y decisión necesaria.

Evitar exceso de detalle técnico en comités de dirección.

Crear mensajes claros sobre inversiones, paradas, calidad o capacidad.

Preparar escenarios con impacto en coste, entrega y cliente.

Pedir a Gemini versiones para dirección industrial, financiera o comercial.

Mantener precisión sin simplificar en exceso.

Crear dashboards narrativos.

Documentar acuerdos y decisiones.

Mejorar alineación entre planta, oficina técnica y dirección.

Analizar consumos agregados de energía, agua, residuos o materiales.

Crear informes de eficiencia por línea, turno o proceso.

Identificar oportunidades preliminares de reducción de desperdicio.

Preparar campañas internas de ahorro energético.

Redactar procedimientos de buenas prácticas.

Evitar claims ambientales sin datos verificables.

Relacionar sostenibilidad con coste, productividad y cumplimiento.

Crear indicadores de seguimiento.

Preparar informes para dirección o auditorías internas.

Diseñar pilotos de mejora con medición antes/después.

Clasificar información: pública, interna, confidencial, OT crítica, IP, cliente o proveedor.

No introducir planos, fórmulas, parámetros, recetas, costes o diseños sensibles sin autorización.

Revisar permisos de Drive y herramientas conectadas.

Separar entornos de prueba y producción.

Definir qué datos puede usar cada perfil.

Evitar conectar agentes a sistemas OT sin arquitectura y seguridad.

Crear políticas de uso de Gemini por área industrial.

Documentar excepciones y aprobaciones.

Coordinar IT, OT, legal, seguridad y dirección industrial.

Crear checklist de seguridad para casos IA en manufactura.

Definir responsables por caso de uso: negocio, ingeniería, IT, OT, calidad y seguridad.

Crear criterios de validación técnica antes de escalar.

Establecer métricas: ahorro, tiempo, errores, calidad, adopción y riesgo.

Mantener trazabilidad de datos, prompts, fuentes y decisiones.

Diseñar fases: prueba, piloto, industrialización y operación.

Evitar pilotos eternos sin decisión.

Documentar límites y supuestos.

Crear comité ligero de IA industrial.

Revisar periódicamente outputs y errores.

Convertir Gemini en capacidad operativa, no en experimento aislado.

Usar datos de planta sin limpiar ni contextualizar.

Pedir causas raíz sin evidencia suficiente.

Publicar procedimientos sin validación técnica.

Introducir información de clientes, planos o parámetros críticos sin permiso.

Automatizar decisiones que afectan a seguridad, calidad o producción.

Confundir resumen elegante con análisis correcto.

Crear dashboards sin owner ni definición de KPIs.

Conectar agentes a sistemas industriales sin controles.

Generar formación que no refleja la realidad de la línea.

Implantar IA sin gobierno, métricas ni revisión humana.

Seleccionar un caso ficticio o anonimizado de producción, calidad, mantenimiento, logística o mejora continua.

Definir contexto, línea, proceso, datos disponibles, restricciones, riesgos y objetivo de negocio.

Crear biblioteca de prompts para análisis, documentación, comunicación y seguimiento.

Preparar un informe operativo con Gemini en Docs.

Construir una hoja de análisis en Sheets con KPIs, incidencias y acciones.

Diseñar una presentación ejecutiva en Slides para comité de planta.

Crear un notebook de conocimiento técnico con fuentes autorizadas.

Diseñar un flujo de agente o RAG industrial si el caso lo justifica.

Añadir checklist de privacidad, seguridad, validación técnica y gobierno IT/OT.

Presentar el proyecto como plan de implantación realista para una planta industrial.