{"id":11813,"date":"2016-09-13T07:00:16","date_gmt":"2016-09-13T07:00:16","guid":{"rendered":"https:\/\/sisteplant.com\/una-breve-reflexion-es-practica-la-utilizacion-de-modelos-matematicos-para-la-produccion-en-la-fabrica-del-futuro\/"},"modified":"2023-02-08T16:26:36","modified_gmt":"2023-02-08T16:26:36","slug":"una-breve-reflexion-es-practica-la-utilizacion-de-modelos-matematicos-para-la-produccion-en-la-fabrica-del-futuro","status":"publish","type":"articulos_y_libros","link":"https:\/\/sisteplant.com\/en\/articulos_y_libros\/una-breve-reflexion-es-practica-la-utilizacion-de-modelos-matematicos-para-la-produccion-en-la-fabrica-del-futuro\/","title":{"rendered":"Una breve reflexi\u00f3n: \u00bfEs pr\u00e1ctica la utilizaci\u00f3n de modelos matem\u00e1ticos para la producci\u00f3n en la f\u00e1brica del futuro?"},"excerpt":{"rendered":"<p>No es un tema nuevo, pero no ha tenido nunca demasiado \u00e9xito, en gran parte debido a que no se han explicado bien en su naturaleza y funcionamiento \u2013no hace falta para esto explicar los detalles t\u00e9cnicos\u2013, y por lo tanto, las personas que deb\u00edan aplicar sus resultados han acabado desconfiando, entendiendo como fallos las aproximaciones l\u00f3gicas que cualquier modelo hace, y confin\u00e1ndolos a la postre a un n\u00facleo muy reducido de ingenieros que, viendo el desinter\u00e9s los han acabado abandonando.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>El problema no ha sido de falta de utilidad o mal enfoque de los modelos, sino m\u00e1s bien de <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignright wp-image-5711 \" src=\"https:\/\/www.sisteplant.com\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/01-3.png\" alt=\"01\" width=\"435\" height=\"267\" \/>timidez y de la asunci\u00f3n err\u00f3nea de que \u201chay cosas \u2013y \u00e9sta es una\u2013 que no se pueden hacer comprender a legos\u201d.<\/p>\n<p>Otro error del pasado fue intentar sofisticar al m\u00e1ximo las formulaciones para lograr unos resultados lo m\u00e1s exactos posibles. El desenfoque est\u00e1 en que algo muy sofisticado es m\u00e1s dif\u00edcil de hacer entender, y en que, adem\u00e1s, su utilidad es asint\u00f3tica (FIG. 1), porque el entorno de la producci\u00f3n cambia muy r\u00e1pido, o porque los par\u00e1metros de los modelos son siempre aproximaciones, o bien porque las probabilidades son una incertidumbre incomoda y se gestionan con miop\u00eda.<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><u>Entonces, por qu\u00e9 no hacer sistemas m\u00e1s sencillos y explicables, que den resultados m\u00e1s frecuentes aunque sean aproximados, y que establezcan un escenario en el que las personas crean y con el que vayan organizando sus decisiones?<\/u><\/p>\n<p>Este es en nuestra opini\u00f3n, el \u00fanico modo posible. Y si adem\u00e1s le dotamos de auto-explicaci\u00f3n de por qu\u00e9 sugiere esos escenarios, y de amigabilidad en las interfaces hombre-modelo, much\u00edsimo mejor.<\/p>\n<p>La FIG. 1 es interesante. Nos dice que hay un punto adecuado para el dise\u00f1o del modelo matem\u00e1tico en el que la utilidad te\u00f3rica (u) por la aplicabilidad (a) da un m\u00e1ximo. En la pr\u00e1ctica este punto es mucho m\u00e1s f\u00e1cil de encontrar de lo que pueda parecer:<\/p>\n<p><u>SOFISTICA EL MODELO MIENTRAS<\/u>:<\/p>\n<ul>\n<li>No pierdas agilidad de respuesta<\/li>\n<li>La ganancia en precisi\u00f3n sea mayor que los errores probables de datos y par\u00e1metros de la producci\u00f3n y su incertidumbre<\/li>\n<li>Lo puedas seguir explicando a un lego.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La verdad es que en la f\u00e1brica del futuro (no tan futura en realidad) los modelos bien orientados van como anillo al dedo para fomentar la inteligencia tecnol\u00f3gica distribuida que llegue hasta el operario, y le haga m\u00e1s proactivo y motivado. En los ya conocidos ciclos integrados de mejora radical y continua (MR-MC) de \u201ctecnoiplant\u201d (FIG. 2), la modelizaci\u00f3n de los procesos para deducir su comportamiento no emp\u00edrico es la PIEZA CLAVE para apalancar conocimiento, formar en profundidad a todos los niveles, y tener una informaci\u00f3n profunda de lo que ocurre y por qu\u00e9. Y as\u00ed nos ayudan a dise\u00f1ar el pr\u00f3ximo ciclo de mejora.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-5712 \" src=\"https:\/\/www.sisteplant.com\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/02-3.png\" alt=\"02\" width=\"500\" height=\"439\" \/><\/p>\n<p>La idea que subyace detr\u00e1s del conocimiento tecnol\u00f3gico distribuido en la f\u00e1brica del futuro es que:<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><u>\u201cpara mejorar radicalmente hay que conocer en profundidad, y para conocer en profundidad hay que crear modelos que ayuden a simular\u201d<\/u><\/p>\n<p>De hecho, la pieza de software clave para gestionar tecnol\u00f3gicamente estos ciclos es Promind\u00ae, que particularmente tiene la capacidad de modelizar comportamientos del proceso mediante redes neuronales que aprenden y explican (FIG. 3).<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-5713 \" src=\"https:\/\/www.sisteplant.com\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/03-2-1024x481.png\" alt=\"03\" width=\"680\" height=\"320\" \/><\/p>\n<p>Pero Promind\u00ae, gestor global, admite alrededor complementos de otros modelos de uso m\u00e1s puntual.<\/p>\n<p>La diversidad existente de modelos es ilimitada, pero se pueden clasificar en varias \u00e1reas de aplicaci\u00f3n y niveles de complejidad creciente.<\/p>\n<p>As\u00ed, por ejemplo, nos parecen los m\u00e1s recomendables para la Fabrica del Futuro (de m\u00e1s sencillos a m\u00e1s sofisticados) los siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li>Modelos de inventario, desde la f\u00f3rmula de \u201cWilson\u201d al an\u00e1lisis de \u201cCoverage\u201d y Poisson.<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-5715 alignright\" src=\"https:\/\/www.sisteplant.com\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/formula-300x231.png\" alt=\"formula\" width=\"300\" height=\"231\" \/><\/li>\n<li>Modelos de optimizaci\u00f3n de secuencias de montaje, en lotes cortos y en J.I.T.<\/li>\n<li>Modelos de simulaci\u00f3n de Montecarlo.<\/li>\n<li>Modelos de \u00e1rboles probabil\u00edsticos de decisi\u00f3n.<\/li>\n<li>Modelos de previsi\u00f3n de demanda.<\/li>\n<li>Modelos de programaci\u00f3n lineal (Branch &#038;Bound, p.e.) para decidir mejores planes y secuencias de producci\u00f3n.<\/li>\n<li>Modelos de optimizaci\u00f3n del preventivo en un contexto de RCM y Weibull.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Su manera de complementarse e interactuar con el eje del software Promind\u00ae puede verse en la siguiente FIG. 4. Los OPs son \u201c\u00f3ptimos parciales\u201d que Promind\u00ae integra y supra-optimiza.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-5714 size-large\" src=\"https:\/\/www.sisteplant.com\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/04-2-1024x809.png\" alt=\"04\" width=\"625\" height=\"494\" \/><\/p>\n<p>Estos siete modelos tienen disponibles, en la mayor parte de los casos, softwares est\u00e1ndar baratos y f\u00e1ciles de utilizar, pero casi siempre debe programarse una interface particular m\u00e1s amigable con las personas y adaptarse a cada caso. A considerar si los programas de secuenciaci\u00f3n del ADN pueden ser de utilidad. Son amigables y potentes, y quiz\u00e1 pudieran ayudar en la planificaci\u00f3n a corto de la producci\u00f3n.<\/p>\n<p>Cuando no hay un software est\u00e1ndar disponible, lo mejor es programarlas en alg\u00fan lenguaje matem\u00e1tico accesible conocido (Fortran, Pascal, C++, Basic, etc.), ya que esto no reviste complicaci\u00f3n significativa y es r\u00e1pido.<\/p>\n<p>Como conclusi\u00f3n, dir\u00edamos que en la F\u00e1brica del Futuro, \u00e1gil, reconfigurable, precisa y tecnol\u00f3gica, los modelos son esenciales para apalancar el conocimiento y para ayudar a que las personas cierren el lazo de las decisiones en su gobierno de forma m\u00e1s inteligente. Pero que su utilizaci\u00f3n debe ser escalonada, con una sofisticaci\u00f3n limitada y con visi\u00f3n pr\u00e1ctica. Y adem\u00e1s, colocada alrededor de un n\u00facleo como Promind\u00ae que centralice el Know-How, lo haga transparente, integre \u00f3ptimos locales, lo modelice, y lo utilice para formar en profundidad y organizar mejoras radicales.<\/p>\n<hr \/>\n<p><em>Autores:<\/em><\/p>\n<p><em><strong>Javier Borda Elejabarrieta<\/strong>, Dr. I.I. \u00a0Msc. Modelos Cuantitativos y MBA; Presidente y C.E.O. de Sisteplant. Profesor de la ETSII de Bilbao (Aula Aeron\u00e1utica)<\/em><\/p>\n<p><em><strong>Borja Arenaza Latorre:<\/strong> I.I y MBA; Responsable de investigaci\u00f3n de sistemas avanzados de fabricaci\u00f3n de Sisteplant<\/em><\/p>\n<hr \/>\n<p>\u00a0<\/p>\n","protected":false},"featured_media":10800,"menu_order":20160913,"template":"","categories":[340,72],"tags":[71,101,172,20],"class_list":["post-11813","articulos_y_libros","type-articulos_y_libros","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-articulos","category-sisteplant","tag-fabrica-del-futuro","tag-ff","tag-know-how","tag-promind"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.6 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Una breve reflexi\u00f3n: \u00bfEs pr\u00e1ctica la utilizaci\u00f3n de modelos matem\u00e1ticos para la producci\u00f3n en la f\u00e1brica del futuro? - Sisteplant. 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Otro error del pasado fue intentar sofisticar al m\u00e1ximo las formulaciones para lograr unos resultados lo m\u00e1s exactos posibles. El desenfoque est\u00e1 en que algo muy sofisticado es m\u00e1s dif\u00edcil de hacer entender, y en que, adem\u00e1s, su utilidad es asint\u00f3tica (FIG. 1), porque el entorno de la producci\u00f3n cambia muy r\u00e1pido, o porque los par\u00e1metros de los modelos son siempre aproximaciones, o bien porque las probabilidades son una incertidumbre incomoda y se gestionan con miop\u00eda. Entonces, por qu\u00e9 no hacer sistemas m\u00e1s sencillos y explicables, que den resultados m\u00e1s frecuentes aunque sean aproximados, y que establezcan un escenario en el que las personas crean y con el que vayan organizando sus decisiones? Este es en nuestra opini\u00f3n, el \u00fanico modo posible. Y si adem\u00e1s le dotamos de auto-explicaci\u00f3n de por qu\u00e9 sugiere esos escenarios, y de amigabilidad en las interfaces hombre-modelo, much\u00edsimo mejor. La FIG. 1 es interesante. Nos dice que hay un punto adecuado para el dise\u00f1o del modelo matem\u00e1tico en el que la utilidad te\u00f3rica (u) por la aplicabilidad (a) da un m\u00e1ximo. En la pr\u00e1ctica este punto es mucho m\u00e1s f\u00e1cil de encontrar de lo que pueda parecer: SOFISTICA EL MODELO MIENTRAS:  No pierdas agilidad de respuesta  La ganancia en precisi\u00f3n sea mayor que los errores probables de datos y par\u00e1metros de la producci\u00f3n y su incertidumbre  Lo puedas seguir explicando a un lego. La verdad es que en la f\u00e1brica del futuro (no tan futura en realidad) los modelos bien orientados van como anillo al dedo para fomentar la inteligencia tecnol\u00f3gica distribuida que llegue hasta el operario, y le haga m\u00e1s proactivo y motivado. En los ya conocidos ciclos integrados de mejora radical y continua (MR-MC) de \u201ctecnoiplant\u201d (FIG. 2), la modelizaci\u00f3n de los procesos para deducir su comportamiento no emp\u00edrico es la PIEZA CLAVE para apalancar conocimiento, formar en profundidad a todos los niveles, y tener una informaci\u00f3n profunda de lo que ocurre y por qu\u00e9. Y as\u00ed nos ayudan a dise\u00f1ar el pr\u00f3ximo ciclo de mejora.  La idea que subyace detr\u00e1s del conocimiento tecnol\u00f3gico distribuido en la f\u00e1brica del futuro es que: \u201cpara mejorar radicalmente hay que conocer en profundidad, y para conocer en profundidad hay que crear modelos que ayuden a simular\u201d De hecho, la pieza de software clave para gestionar tecnol\u00f3gicamente estos ciclos es Promind\u00ae, que particularmente tiene la capacidad de modelizar comportamientos del proceso mediante redes neuronales que aprenden y explican (FIG. 3).  Pero Promind\u00ae, gestor global, admite alrededor complementos de otros modelos de uso m\u00e1s puntual. La diversidad existente de modelos es ilimitada, pero se pueden clasificar en varias \u00e1reas de aplicaci\u00f3n y niveles de complejidad creciente. As\u00ed, por ejemplo, nos parecen los m\u00e1s recomendables para la Fabrica del Futuro (de m\u00e1s sencillos a m\u00e1s sofisticados) los siguientes:  Modelos de inventario, desde la f\u00f3rmula de \u201cWilson\u201d al an\u00e1lisis de \u201cCoverage\u201d y Poisson.  Modelos de optimizaci\u00f3n de secuencias de montaje, en lotes cortos y en J.I.T.  Modelos de simulaci\u00f3n de Montecarlo.  Modelos de \u00e1rboles probabil\u00edsticos de decisi\u00f3n.  Modelos de previsi\u00f3n de demanda.  Modelos de programaci\u00f3n lineal (Branch &amp;Bound, p.e.) para decidir mejores planes y secuencias de producci\u00f3n.  Modelos de optimizaci\u00f3n del preventivo en un contexto de RCM y Weibull. Su manera de complementarse e interactuar con el eje del software Promind\u00ae puede verse en la siguiente FIG. 4. Los OPs son \u201c\u00f3ptimos parciales\u201d que Promind\u00ae integra y supra-optimiza.  Estos siete modelos tienen disponibles, en la mayor parte de los casos, softwares est\u00e1ndar baratos y f\u00e1ciles de utilizar, pero casi siempre debe programarse una interface particular m\u00e1s amigable con las personas y adaptarse a cada caso. A considerar si los programas de secuenciaci\u00f3n del ADN pueden ser de utilidad. Son amigables y potentes, y quiz\u00e1 pudieran ayudar en la planificaci\u00f3n a corto de la producci\u00f3n. Cuando no hay un software est\u00e1ndar disponible, lo mejor es programarlas en alg\u00fan lenguaje matem\u00e1tico accesible conocido (Fortran, Pascal, C++, Basic, etc.), ya que esto no reviste complicaci\u00f3n significativa y es r\u00e1pido. Como conclusi\u00f3n, dir\u00edamos que en la F\u00e1brica del Futuro, \u00e1gil, reconfigurable, precisa y tecnol\u00f3gica, los modelos son esenciales para apalancar el conocimiento y para ayudar a que las personas cierren el lazo de las decisiones en su gobierno de forma m\u00e1s inteligente. Pero que su utilizaci\u00f3n debe ser escalonada, con una sofisticaci\u00f3n limitada y con visi\u00f3n pr\u00e1ctica. Y adem\u00e1s, colocada alrededor de un n\u00facleo como Promind\u00ae que centralice el Know-How, lo haga transparente, integre \u00f3ptimos locales, lo modelice, y lo utilice para formar en profundidad y organizar mejoras radicales.  Autores: Javier Borda Elejabarrieta, Dr. I.I. \u00a0Msc. Modelos Cuantitativos y MBA; Presidente y C.E.O. de Sisteplant. 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Dream\u200b Innovate Challenge","og_description":"No es un tema nuevo, pero no ha tenido nunca demasiado \u00e9xito, en gran parte debido a que no se han explicado bien en su naturaleza y funcionamiento \u2013no hace falta para esto explicar los detalles t\u00e9cnicos\u2013, y por lo tanto, las personas que deb\u00edan aplicar sus resultados han acabado desconfiando, entendiendo como fallos las aproximaciones l\u00f3gicas que cualquier modelo hace, y confin\u00e1ndolos a la postre a un n\u00facleo muy reducido de ingenieros que, viendo el desinter\u00e9s los han acabado abandonando.  El problema no ha sido de falta de utilidad o mal enfoque de los modelos, sino m\u00e1s bien de timidez y de la asunci\u00f3n err\u00f3nea de que \u201chay cosas \u2013y \u00e9sta es una\u2013 que no se pueden hacer comprender a legos\u201d. Otro error del pasado fue intentar sofisticar al m\u00e1ximo las formulaciones para lograr unos resultados lo m\u00e1s exactos posibles. El desenfoque est\u00e1 en que algo muy sofisticado es m\u00e1s dif\u00edcil de hacer entender, y en que, adem\u00e1s, su utilidad es asint\u00f3tica (FIG. 1), porque el entorno de la producci\u00f3n cambia muy r\u00e1pido, o porque los par\u00e1metros de los modelos son siempre aproximaciones, o bien porque las probabilidades son una incertidumbre incomoda y se gestionan con miop\u00eda. Entonces, por qu\u00e9 no hacer sistemas m\u00e1s sencillos y explicables, que den resultados m\u00e1s frecuentes aunque sean aproximados, y que establezcan un escenario en el que las personas crean y con el que vayan organizando sus decisiones? Este es en nuestra opini\u00f3n, el \u00fanico modo posible. Y si adem\u00e1s le dotamos de auto-explicaci\u00f3n de por qu\u00e9 sugiere esos escenarios, y de amigabilidad en las interfaces hombre-modelo, much\u00edsimo mejor. La FIG. 1 es interesante. Nos dice que hay un punto adecuado para el dise\u00f1o del modelo matem\u00e1tico en el que la utilidad te\u00f3rica (u) por la aplicabilidad (a) da un m\u00e1ximo. En la pr\u00e1ctica este punto es mucho m\u00e1s f\u00e1cil de encontrar de lo que pueda parecer: SOFISTICA EL MODELO MIENTRAS:  No pierdas agilidad de respuesta  La ganancia en precisi\u00f3n sea mayor que los errores probables de datos y par\u00e1metros de la producci\u00f3n y su incertidumbre  Lo puedas seguir explicando a un lego. La verdad es que en la f\u00e1brica del futuro (no tan futura en realidad) los modelos bien orientados van como anillo al dedo para fomentar la inteligencia tecnol\u00f3gica distribuida que llegue hasta el operario, y le haga m\u00e1s proactivo y motivado. En los ya conocidos ciclos integrados de mejora radical y continua (MR-MC) de \u201ctecnoiplant\u201d (FIG. 2), la modelizaci\u00f3n de los procesos para deducir su comportamiento no emp\u00edrico es la PIEZA CLAVE para apalancar conocimiento, formar en profundidad a todos los niveles, y tener una informaci\u00f3n profunda de lo que ocurre y por qu\u00e9. Y as\u00ed nos ayudan a dise\u00f1ar el pr\u00f3ximo ciclo de mejora.  La idea que subyace detr\u00e1s del conocimiento tecnol\u00f3gico distribuido en la f\u00e1brica del futuro es que: \u201cpara mejorar radicalmente hay que conocer en profundidad, y para conocer en profundidad hay que crear modelos que ayuden a simular\u201d De hecho, la pieza de software clave para gestionar tecnol\u00f3gicamente estos ciclos es Promind\u00ae, que particularmente tiene la capacidad de modelizar comportamientos del proceso mediante redes neuronales que aprenden y explican (FIG. 3).  Pero Promind\u00ae, gestor global, admite alrededor complementos de otros modelos de uso m\u00e1s puntual. La diversidad existente de modelos es ilimitada, pero se pueden clasificar en varias \u00e1reas de aplicaci\u00f3n y niveles de complejidad creciente. As\u00ed, por ejemplo, nos parecen los m\u00e1s recomendables para la Fabrica del Futuro (de m\u00e1s sencillos a m\u00e1s sofisticados) los siguientes:  Modelos de inventario, desde la f\u00f3rmula de \u201cWilson\u201d al an\u00e1lisis de \u201cCoverage\u201d y Poisson.  Modelos de optimizaci\u00f3n de secuencias de montaje, en lotes cortos y en J.I.T.  Modelos de simulaci\u00f3n de Montecarlo.  Modelos de \u00e1rboles probabil\u00edsticos de decisi\u00f3n.  Modelos de previsi\u00f3n de demanda.  Modelos de programaci\u00f3n lineal (Branch &Bound, p.e.) para decidir mejores planes y secuencias de producci\u00f3n.  Modelos de optimizaci\u00f3n del preventivo en un contexto de RCM y Weibull. Su manera de complementarse e interactuar con el eje del software Promind\u00ae puede verse en la siguiente FIG. 4. Los OPs son \u201c\u00f3ptimos parciales\u201d que Promind\u00ae integra y supra-optimiza.  Estos siete modelos tienen disponibles, en la mayor parte de los casos, softwares est\u00e1ndar baratos y f\u00e1ciles de utilizar, pero casi siempre debe programarse una interface particular m\u00e1s amigable con las personas y adaptarse a cada caso. A considerar si los programas de secuenciaci\u00f3n del ADN pueden ser de utilidad. Son amigables y potentes, y quiz\u00e1 pudieran ayudar en la planificaci\u00f3n a corto de la producci\u00f3n. Cuando no hay un software est\u00e1ndar disponible, lo mejor es programarlas en alg\u00fan lenguaje matem\u00e1tico accesible conocido (Fortran, Pascal, C++, Basic, etc.), ya que esto no reviste complicaci\u00f3n significativa y es r\u00e1pido. Como conclusi\u00f3n, dir\u00edamos que en la F\u00e1brica del Futuro, \u00e1gil, reconfigurable, precisa y tecnol\u00f3gica, los modelos son esenciales para apalancar el conocimiento y para ayudar a que las personas cierren el lazo de las decisiones en su gobierno de forma m\u00e1s inteligente. Pero que su utilizaci\u00f3n debe ser escalonada, con una sofisticaci\u00f3n limitada y con visi\u00f3n pr\u00e1ctica. Y adem\u00e1s, colocada alrededor de un n\u00facleo como Promind\u00ae que centralice el Know-How, lo haga transparente, integre \u00f3ptimos locales, lo modelice, y lo utilice para formar en profundidad y organizar mejoras radicales.  Autores: Javier Borda Elejabarrieta, Dr. I.I. \u00a0Msc. Modelos Cuantitativos y MBA; Presidente y C.E.O. de Sisteplant. Profesor de la ETSII de Bilbao (Aula Aeron\u00e1utica) Borja Arenaza Latorre: I.I y MBA; Responsable de investigaci\u00f3n de sistemas avanzados de fabricaci\u00f3n de Sisteplant  \u00a0","og_url":"https:\/\/sisteplant.com\/en\/articulos_y_libros\/una-breve-reflexion-es-practica-la-utilizacion-de-modelos-matematicos-para-la-produccion-en-la-fabrica-del-futuro\/","og_site_name":"Sisteplant. 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