Entre 2017 y 2019 una planilla de Excel con macros se convirtió en la especificación de un sistema de control dimensional para aserraderos pyme: pie de metro Bluetooth, app móvil y análisis estadístico en la nube. Este artículo cuenta el método —cuatro puntos de control, nominal frente a objetivo, cartas de desviación— y la decisión de diseño que decide si una herramienta así llega o no a una pyme. Sin código, sin datos de planta.
Leer más →En 2019 fui primer autor del Informe Técnico N.º 223 de INFOR: una encuesta a 68 aserraderos pyme de Maule a Los Lagos sobre sus máquinas y, sobre todo, sobre cómo capturan y usan sus datos. Este artículo recorre lo que encontramos —el 79 % controlaba dimensiones en planillas de papel— y por qué ese diagnóstico terminó convirtiéndose en una especificación de software.
Leer más →Un sistema de planta en COBOL exportaba cada noche archivos planos fragmentados y nadie podía sacar un informe de ellos. Este artículo recorre la plataforma de integración que convirtió esas exportaciones en un modelo relacional normalizado —ingesta idempotente, fronteras transaccionales y un módulo de planificación encima— y lo que me enseñó sobre modernizar sin reescribir.
Leer más →Minimizar la tardanza total en un job shop es NP-duro, y las plantas reales añaden restricciones de precedencia que los benchmarks clásicos ignoran. Este artículo explica cómo se combinaron GRASP, VNS e ILS en un motor híbrido, cómo se validaron los resultados estadísticamente y —igual de importante— qué es lo que el estudio no afirma.
Leer más →La inferencia YOLO estándar pierde objetos pequeños de forma silenciosa cuando las imágenes de dron de alta resolución se reducen al tamaño de entrada del modelo. Este post recorre cómo el pipeline AgriDrone Vision usa inferencia por rebanadas con SAHI y una capa de evaluación COCO para hacer medible ese trade-off — y por qué el entregable real es un mapa georreferenciado, no un bounding box.
Leer más →This is a publication that provides data management for data exploration in the Mars craters dataset. Selected dataset: marscrate_pds This data set provides information about the morphological features of the surface of Mars. It contains data about recorded latitude, longitude, circular diameter, depth of rim floor, other morphological information, and the number of layers of craters on Mars.
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