{"id":37572,"date":"2025-09-09T16:32:48","date_gmt":"2025-09-09T11:02:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=37572"},"modified":"2026-02-02T13:17:08","modified_gmt":"2026-02-02T07:47:08","slug":"como-limpiar-los-datos-de-las-piezas-de-recambio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/es\/como-limpiar-los-datos-de-las-piezas-de-recambio\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo limpiar los datos de piezas de recambio"},"content":{"rendered":"
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Una instalaci\u00f3n media de producci\u00f3n o fabricaci\u00f3n consume varios miles de piezas de repuesto o consumibles para mantener un funcionamiento sin interrupciones ni incidentes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Seg\u00fan un informe publicado por Datos Horrizon Research<\/strong><\/a>,<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tEl mercado mundial de fabricaci\u00f3n de piezas de repuesto se valor\u00f3 en aproximadamente 620 mil millones USD en 2023 y se prev\u00e9 que alcance alrededor de 930 mil millones USD en 2033, creciendo a una CAGR de 4.3% de 2024 a 2033\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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S\u00f3lo en Estados Unidos, el gasto en piezas de recambio es considerable, estim\u00e1ndose en unos $89.500 millones en 2023.<\/p>

Sin embargo, el uso real es bajo; las organizaciones suelen utilizar s\u00f3lo entre 8 y 10% de su inventario MRO cada a\u00f1o, lo que significa que 90% permanecen sin utilizar en las estanter\u00edas. [Seg\u00fan Terrence Ohanlon de Reliability AI<\/a>].<\/p>

Para garantizar el aprovisionamiento a tiempo, la disponibilidad, el poder de negociaci\u00f3n, un proceso de aprovisionamiento sin errores y evitar el exceso de existencias, los datos y la informaci\u00f3n relativos a estas piezas de recambio se suelen \u00a0meticulosamente<\/a> mantenidos en un sistema ERP, generalmente en un m\u00f3dulo de \"datos maestros\" que puede denominarse \"Maestro de materiales<\/a>\" o un \"Item Master<\/a>\"<\/p>

A medida que se ampl\u00edan las operaciones, aumentan las solicitudes de nuevas piezas de recambio, y los datos relativos a estas piezas pueden comprometer la \"calidad de los datos\" de las mismas. He aqu\u00ed c\u00f3mo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\tLas nuevas solicitudes de pieza pueden ser duplicados de una pieza ya existente en el sistema, lo que no se sab\u00eda en el momento de crear una nueva solicitud de pieza.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\tLa nueva solicitud podr\u00eda carecer de informaci\u00f3n clave, como especificaciones de la pieza, dimensiones, categor\u00eda, subcategor\u00eda, etc.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\tNo se ha adoptado ninguna norma centralizada para mantener la integridad de las piezas de recambio, lo que complica a\u00fan m\u00e1s la catalogaci\u00f3n de los datos.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Para mitigar esta situaci\u00f3n, las empresas deben invertir en una limpieza \u00fanica de sus datos actuales sobre piezas de recambio para eliminar los duplicados, completar la informaci\u00f3n que falta, estructurar el conjunto de datos y, en casos avanzados, integrar los datos y referenciarlos con otros dominios de datos maestros<\/a> u otros m\u00f3dulos ERP.<\/p>

Las empresas que se dedican actualmente a este proceso pueden abordarlo de varias maneras, cada una de ellas con sus propios costes, complejidad y requisitos t\u00e9cnicos. \u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tM\u00e9todo 1: Uso de herramientas ETL de preparaci\u00f3n y migraci\u00f3n de datos\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Las herramientas ETL y de preparaci\u00f3n\/migraci\u00f3n de datos est\u00e1n dise\u00f1adas para cotejar datos de m\u00faltiples fuentes extray\u00e9ndolos de diversas fuentes como archivos, carpetas, software, feeds\/cat\u00e1logos de proveedores, etc.<\/p>

Despu\u00e9s se eval\u00faan los datos antes de transformarlos y normalizarlos seg\u00fan la taxonom\u00eda y las normas aceptadas.<\/p>

Por \u00faltimo, los datos se ingieren o \"cargan\" en los sistemas de origen.<\/p>

En pocas palabras, esto es lo que hace una herramienta ETL;<\/p>

  1. E - Extraer datos de m\u00faltiples fuentes y recopilarlos en una vista maestra.<\/li>
  2. T - Transformaci\u00f3n de los datos en una norma \u00fanica, con abreviaturas, unidades de medida, categor\u00edas, etc., escritas seg\u00fan la taxonom\u00eda aceptada. Esta es la fase en la que los datos se limpian a fondo, se comprueba si hay duplicados, se enriquecen para los valores que faltan y se fusionan cuando procede y se validan para las normas.<\/li>
  3. L - Cargar los datos de nuevo en los sistemas de origen tras tratarlos seg\u00fan los requisitos originales, garantizando que sean precisos, est\u00e9n normalizados y listos para un uso coherente en todas las operaciones.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Pros:<\/strong><\/p>

    1. Este enfoque es relativamente rentable, ya que las herramientas ETL no son prohibitivamente caras.<\/li>
    2. Este enfoque es escalable y, si se dispone de los recursos t\u00e9cnicos y de gesti\u00f3n necesarios, la limpieza puede realizarse mucho m\u00e1s r\u00e1pido en varios miles (o incluso millones) de registros de piezas de recambio, suponiendo que las reglas de negocio se actualicen continuamente.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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      Contras:<\/strong><\/p>

      1. La precisi\u00f3n y la cobertura de los casos de uso no son ideales; en la mayor\u00eda de los casos, la aplicaci\u00f3n de l\u00f3gica empresarial masiva tiende a hacer m\u00e1s mal que bien, ya que hay poco control sobre las t\u00e9cnicas utilizadas para la validaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de datos.<\/li>
      2. Requiere recursos tanto t\u00e9cnicos como empresariales (de equipos como contrataci\u00f3n, gesti\u00f3n de datos), que a menudo no est\u00e1n f\u00e1cilmente disponibles, y recurrir a recursos ad hoc puede disparar los costes, anulando la ventaja m\u00e1s importante de este enfoque en primer lugar.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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        Recomendaci\u00f3n:<\/strong><\/p>

        Este enfoque es ideal cuando el recuento de piezas de recambio que hay que depurar es mucho m\u00e1s reducido (entre 3 y 5.000 registros), el umbral de precisi\u00f3n de los datos no es demasiado alto y se dispone de recursos t\u00e9cnicos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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        Ejemplos:<\/strong><\/p>

        Una empresa minorista se enfrentaba a importantes incoherencias en los datos de sus distintas sucursales, lo que afectaba a la eficacia operativa y a la toma de decisiones.<\/p>

        Para hacer frente a este reto, la empresa implant\u00f3 una soluci\u00f3n de limpieza de datos ETL que estandarizaba y validaba los datos procedentes de m\u00faltiples fuentes.<\/p>

        Como resultado, la empresa consigui\u00f3 un aumento de 20% en la eficiencia operativa y redujo significativamente los errores relacionados con los datos, lo que permiti\u00f3 unas operaciones m\u00e1s fluidas y unos informes m\u00e1s fiables.<\/p>

        Seg\u00fan Forbes<\/a>Los datos sucios cuestan a las empresas hasta 12% de ingresos totales al a\u00f1o.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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        \n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tM\u00e9todo 2: externalizaci\u00f3n o deslocalizaci\u00f3n a equipos especializados\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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        Varias empresas se enfrentan a la cuesti\u00f3n de la gesti\u00f3n de las piezas de recambio<\/a> y muchos no disponen de los recursos t\u00e9cnicos o el ancho de banda necesarios para aplicar un enfoque \"basado en software\" para corregir los datos relativos a los materiales de las piezas de recambio.<\/p>

        Como alternativa, las empresas que se enfrentan a este problema optan por subcontratar esta depuraci\u00f3n de datos a empresas especializadas que emplean a un gran equipo de \"administradores de datos\", \"analistas\" o \"asociados\" para corregir estos problemas de calidad de los datos.<\/p>

        Un analista de gesti\u00f3n de datos t\u00edpico utiliza un enfoque manual o semiautomatizado para;<\/p>

        1. Identificar la informaci\u00f3n que falta en cada registro de datos<\/li>
        2. Normalizar los datos bas\u00e1ndose en la definici\u00f3n de \"ficha de datos\" de la categor\u00eda de piezas de recambio.<\/li>
        3. Extraer los detalles\/informaci\u00f3n clave de la descripci\u00f3n en las \"propiedades\", \"cabeceras\" o \"columnas\" correctas.<\/li>
        4. Realice una comprobaci\u00f3n de duplicados L1 en todo el conjunto de datos para eliminar las entradas duplicadas. Incluso en este punto, las probabilidades de que existan entradas duplicadas en el sistema son altas.<\/li>
        5. Enriquecer los valores que faltan, las categor\u00edas, los atributos, los n\u00fameros de pieza del fabricante, el nombre del fabricante, etc.<\/li>
        6. Ejecute otra comprobaci\u00f3n de duplicados L2. Esta vez, con puntos de datos adicionales, la comprobaci\u00f3n de duplicados ser\u00e1 mucho m\u00e1s exhaustiva y \"completa\"<\/li><\/ol>

          El proceso, como es de suponer, es laborioso, y estas empresas de externalizaci\u00f3n suelen emplear a gran parte de su mano de obra en un pa\u00eds con una gran poblaci\u00f3n angl\u00f3fona experta en inform\u00e1tica para mantener el coste bajo.<\/p>

          Los pasos descritos anteriormente son las tareas b\u00e1sicas y los resultados de un ejercicio de depuraci\u00f3n de datos de piezas de recambio.<\/p>

          Sin embargo, las grandes empresas con requisitos de gesti\u00f3n de datos mucho m\u00e1s complejos suelen tener necesidades de limpieza y aumento de datos mucho m\u00e1s exhaustivas.<\/p>

          Esto incluye<\/p>

          1. Enriquecimiento completo de datos de piezas de recambio, incluido el nombre del proveedor, las atribuciones y el enriquecimiento de datos<\/li>
          2. Enriquecimiento, limpieza y deduplicaci\u00f3n de los datos de proveedores y equipos, as\u00ed como<\/li>
          3. Integraciones entre estos dominios de datos, por ejemplo, referencias cruzadas entre piezas de recambio y equipos aprovechando la lista de materiales de equipos.<\/li>
          4. Integraciones entre recambios y proveedores aprovechando los cat\u00e1logos de proveedores, los datos internos, etc.<\/li><\/ol>

            Impulsar la excelencia en gesti\u00f3n de inventarios para equipos MRO<\/a>Adem\u00e1s, estos equipos de externalizaci\u00f3n aumentan no s\u00f3lo los datos de piezas de repuesto (tambi\u00e9n denominados repuestos de material), sino tambi\u00e9n cualquier otro dato vinculado a los procesos de mantenimiento, lo que suele denominarse limpieza de datos maestros de MRO.<\/p>

            Se trata de una soluci\u00f3n de limpieza de datos mucho m\u00e1s completa y avanzada, y puede encontrar m\u00e1s informaci\u00f3n en la p\u00e1gina de limpieza de datos MRO aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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            Pros:<\/strong><\/p>

            1. Para las empresas con umbrales de precisi\u00f3n de datos elevados, se trata de un enfoque limpio con la m\u00e1xima precisi\u00f3n en las m\u00e9tricas vinculadas a la normalizaci\u00f3n, el enriquecimiento, la extracci\u00f3n y la eliminaci\u00f3n de duplicaciones de datos.<\/li>
            2. Los requisitos personalizados relacionados con la extracci\u00f3n, el enriquecimiento o la normalizaci\u00f3n de los datos pueden adaptarse f\u00e1cilmente, ya que el planteamiento es bastante flexible.<\/li>
            3. Es una opci\u00f3n ideal para la limpieza de registros de datos maestros de piezas de repuesto que son >20K registros, ya que hay costes fijos asociados con la b\u00fasqueda, incorporaci\u00f3n y gesti\u00f3n del proveedor subcontratado.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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              Contras: <\/strong><\/p>

              1. A pesar del ahorro de costes que supone recurrir a equipos deslocalizados de bajo coste, dado que el proceso es manual y requiere hasta cierto punto ciertos conocimientos \"t\u00e9cnicos\", este enfoque puede resultar bastante caro a largo plazo, especialmente en el caso de los esfuerzos recurrentes de limpieza de datos.<\/li>
              2. Dependiendo del n\u00famero de piezas de recambio y registros, este enfoque puede llevar m\u00e1s tiempo y los proyectos con m\u00e1s de 50.000 registros de piezas pueden tardar f\u00e1cilmente m\u00e1s de 2 meses en entregarse.<\/li>
              3. Aunque las puntuaciones de precisi\u00f3n suelen ser mucho m\u00e1s altas en comparaci\u00f3n con los enfoques anteriores, realmente depende de la calidad del equipo deslocalizado y se requiere una coordinaci\u00f3n regular, actualizaciones de progreso y revisiones para garantizar el control de calidad.<\/li>
              4. Para menos de 20.000 registros de material de piezas de recambio, este no es el enfoque ideal debido a los costes fijos asociados a la b\u00fasqueda, incorporaci\u00f3n, contrataci\u00f3n y gesti\u00f3n del socio externo.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                Recomendaci\u00f3n: <\/strong><\/p>

                Se trata de un enfoque ideal para empresas con umbrales de calidad de datos elevados, presupuestos, un gran n\u00famero de registros de piezas de recambio y plazos de implantaci\u00f3n relativamente largos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                Por ejemplo:<\/strong><\/p>

                Una empresa mundial de tecnolog\u00eda m\u00e9dica necesitaba una gesti\u00f3n eficaz de las piezas de recambio y los art\u00edculos de servicio para respaldar sus operaciones.<\/p>

                La empresa externaliz\u00f3 la gesti\u00f3n de repuestos y art\u00edculos de servicio, incluida la creaci\u00f3n de 200 kits de repuestos y subconjuntos, para agilizar sus procesos log\u00edsticos y de inventario.<\/p>

                La iniciativa de externalizaci\u00f3n permiti\u00f3 mejorar el control de inventarios y la eficiencia del servicio, mejorando el rendimiento operativo global.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                Seg\u00fan un informe publicado por PSC Global<\/a>,<\/strong> La externalizaci\u00f3n de las actividades de gesti\u00f3n de datos permiti\u00f3 reducir los plazos de entrega de 12 semanas a s\u00f3lo 1 d\u00eda, reducir el capital circulante mediante la centralizaci\u00f3n de las existencias, minimizar las solicitudes de repuestos y mejorar la disponibilidad de los art\u00edculos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                \n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tM\u00e9todo 3: Software a medida\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                Adem\u00e1s del software ETL\/Data Readiness, existen varias herramientas especializadas creadas espec\u00edficamente para automatizar por completo el proceso de limpieza de datos de piezas de recambio con reglas de validaci\u00f3n integradas e identificaci\u00f3n de duplicados.<\/p>

                Antes de la llegada de los modelos de IA, se podr\u00eda argumentar que era pr\u00e1cticamente imposible automatizar esta limpieza, ya que simplemente no existen reglas claras para limpiar o estandarizar los datos de piezas de repuesto, o se requiere una l\u00f3gica basada en numerosas reglas que no es pr\u00e1ctica de configurar.<\/p>

                Desde 2025, sin embargo, la aplicaci\u00f3n de agentes de IA y su capacidad para ser conscientes del contexto al ser entrenados con los datos adecuados han abierto nuevas puertas.<\/p>

                Verdantis MDM Suite<\/a>ahora puede automatizar considerablemente estas tareas.<\/p>

                La inversi\u00f3n en el desarrollo de agentes de IA para normalizar las descripciones de las piezas, crear de forma aut\u00f3noma fichas de datos basadas en taxonom\u00edas y enriquecer los datos procedentes de fuentes verificadas ha permitido que la limpieza de datos de piezas de recambio sea mucho m\u00e1s r\u00e1pida, productiva y asequible.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                A continuaci\u00f3n le mostramos c\u00f3mo nuestra soluci\u00f3n automatiza la limpieza y el enriquecimiento de datos<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                Adem\u00e1s, los mismos modelos de IA pueden utilizarse para garantizar que la calidad de los datos de las piezas se mantiene intacta de forma continua; esto suele denominarse gobernanza de los datos MRO.<\/a><\/p>

                Aunque ha habido varios avances en IA y nuestro equipo en Verdantis ha enviado varios modelos de IA integrados en varios flujos de trabajo de limpieza de datos de piezas de repuesto. En 90%+ casos, estos flujos de trabajo de limpieza de datos no pueden automatizarse por completo y requieren la intervenci\u00f3n humana en calidad de revisor.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                Pros:<\/strong><\/p>

                1. Una de las formas m\u00e1s precisas de limpieza, enriquecimiento y normalizaci\u00f3n de los datos sobre piezas de recambio MRO<\/a> en taxonom\u00edas adoptadas a escala, especialmente si el software aprovecha modelos de IA entrenados en datos de piezas espec\u00edficos del sector. De hecho, dado que este enfoque aprovecha modelos de IA entrenados, la precisi\u00f3n puede ser mejor que la del m\u00e9todo #2 detallado anteriormente.<\/li>
                2. Una de las formas m\u00e1s r\u00e1pidas de ejecutar una actividad de limpieza de piezas en muy poco tiempo<\/li>
                3. La idea de este enfoque es entrenar a los agentes de IA con una gran cantidad de datos estandarizados y crear procesos que permitan a los agentes de IA realizar el trabajo pesado maximizando la precisi\u00f3n. Las revisiones humanas pueden ajustarse para alcanzar el nivel de precisi\u00f3n deseado mediante el uso t\u00e1ctico de puntuaciones de confianza basadas en IA, etc.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                  Contras: <\/strong><\/p>

                  1. Aunque este enfoque es mucho m\u00e1s barato que desplegar equipos en el extranjero gestionados por las empresas de externalizaci\u00f3n, es una opci\u00f3n m\u00e1s cara si se compara con las herramientas ETL\/MDM.<\/li>
                  2. Muchas de estas plataformas de software impulsadas por agentes de IA son novedosas y requieren una incorporaci\u00f3n y formaci\u00f3n exhaustivas para su uso, lo que puede resultar un poco abrumador y una zona de confort para las empresas y sus equipos de aprovisionamiento. Por el contrario, las herramientas ETL y MDM son un territorio familiar.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    Por ejemplo:<\/strong><\/p>

                    Una empresa energ\u00e9tica internacional se enfrentaba al problema de la falta de coherencia y fragmentaci\u00f3n de los datos sobre piezas de repuesto en todas sus operaciones, lo que provocaba ineficiencias en las adquisiciones y un aumento de los tiempos de inactividad.<\/p>

                    Mediante la implantaci\u00f3n de una soluci\u00f3n de gesti\u00f3n de datos maestros (MDM) basada en IA, la empresa automatiz\u00f3 la normalizaci\u00f3n, el enriquecimiento y la validaci\u00f3n de m\u00e1s de 50.000 registros de piezas de repuesto.<\/p>

                    Este planteamiento no s\u00f3lo mejor\u00f3 la precisi\u00f3n de los datos, sino que tambi\u00e9n agiliz\u00f3 los procesos de adquisici\u00f3n y redujo los costes operativos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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                    Recomendaci\u00f3n<\/strong><\/p>

                    En 90% + de los proyectos de Verdantis, desplegamos el m\u00f3dulo de limpieza de datos de piezas de repuesto de la suite MDM junto con un equipo de 2-3 analistas de datos y un gestor de proyectos para la revisi\u00f3n final, ediciones y aprobaciones y controles de calidad.<\/p>

                    Consideramos que este enfoque h\u00edbrido de aprovechar agentes de IA potentes y formados en el sector junto con expertos en la materia es una forma ideal de minimizar el tiempo de respuesta y maximizar la precisi\u00f3n.<\/p>

                    Para ello, los modelos de IA formados en el sector limpian los datos de las piezas en una operaci\u00f3n de depuraci\u00f3n y normalizaci\u00f3n de datos de 5 pasos.<\/p>

                    Los datos depurados tambi\u00e9n se etiquetan con una \"puntuaci\u00f3n de confianza\", y los registros que carec\u00edan de contexto suficiente para una depuraci\u00f3n se etiquetan para una revisi\u00f3n humana manual. Estos registros pueden \"borrarse\" o \"fusionarse\".<\/p>

                    En Verdantis, nuestra hoja de ruta de productos se basa en los fundamentos de la IA Agentic y su capacidad para a\u00f1adir un valor significativo en el proceso de limpieza de datos.<\/p>

                    Dicho esto, aunque una soluci\u00f3n totalmente automatizada est\u00e1 a la vuelta de la esquina, en su estado actual, un proceso de limpieza de datos por partes requiere humanos en el bucle que puedan revisar, aprobar y anular algunos de los registros de datos.<\/p>

                    Este es el enfoque m\u00e1s adecuado para los proyectos de limpieza de datos de piezas con un recuento de entre 20.000 y 2 millones de registros de datos.<\/p>

                    Software en acci\u00f3n:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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