Convierto operación en decisiones con datos, tableros y modelos inteligentes.
Integro procesos de manufactura con analítica: estandarización, KPIs, ETL y dashboards. A futuro, construyo modelos de inteligencia para pronóstico, optimización y detección de anomalías.
Sobre mí
Conecto operación y analítica: estructuro procesos, los hago medibles y construyo rutinas de control para sostener resultados.
Intereses: Manufactura, logística, mejora continua, BI, Ciencia de datos, automatización e IA aplicada.
Lo que me gusta
- Reducir desperdicios y tiempos muertos en operación.
- Crear tableros con KPIs que guíen decisiones.
- Automatizar tareas repetitivas.
- Diseñar soluciones simples, mantenibles y escalables.
Cómo aporto valor
- KPIs + rutinas Tier (seguimiento y escalamiento).
- Optimización de recursos: presupuesto, transporte, personal, capacidad de almacenamiento.
- ETL: Excel → Base de datos → Dashboard.
- Documentación y estandarización.
Habilidades
Business Intelligence
- Modelado de datos y medidas.
- Dashboards ejecutivos y operativos (KPIs, tendencias, alertas).
- Storytelling con datos para decisión gerencial.
Operaciones & Lean
- VSM, identificación de cuellos de botella.
- Estándares operativos y control de cumplimiento.
- Mejora de recepción/abastecimiento/despacho.
Automatización & Datos
- Excel avanzado y plantillas operativas.
- Python: ETL, apps (Streamlit), integración con bases de datos.
- Diseño de modelos de datos.
Optimización de programación de transporte
Ajuste de programación considerando restricciones de muelles, ocupación y disponibilidad de personal, con seguimiento por KPIs.
Resultado: control operativo y reducción de variabilidad.
Dashboard logístico (Power BI)
Consolidación de indicadores para seguimiento semanal y rutinas diarias, con foco en productividad, servicio y riesgos operativos.
Resultado: decisiones más rápidas con una fuente única.
ETL Excel → SQL
Estandarización y carga de reportes a base de datos para análisis, trazabilidad y escalabilidad.
Automatización de reportes
Generación y envío de reportes periódicos, control de cambios y reducción de tareas manuales.
Blog: Momento Independiente · Actividades Integradoras
Registro de actividades académicas del programa: comunicación asertiva, herramientas digitales, análisis estadístico aplicado y proyecto final del módulo.
Proyecto final del módulo
Presentación del proyecto final con la explicación general del módulo, sus contenidos principales, aprendizajes y evidencias desarrolladas.
Presentación interactiva del proyecto final
Recurso elaborado en Gamma que reúne la síntesis del módulo, las actividades desarrolladas, los aprendizajes alcanzados y la reflexión final sobre el proceso de construcción del proyecto.
🔗 Ver presentación en GammaLa elaboración de este proyecto final ha sido una experiencia de aprendizaje significativa, porque permitió integrar los temas vistos durante el módulo y aplicarlos en un producto concreto. Durante el proceso fortalecí mi capacidad para organizar información, comunicar ideas de forma clara y utilizar herramientas digitales para presentar evidencias académicas. También comprendí que un proyecto no se construye solo al final, sino paso a paso, revisando, corrigiendo y mejorando cada actividad. Esta experiencia me ayudó a reconocer la importancia de la disciplina, la creatividad y la responsabilidad en el desarrollo de trabajos académicos y profesionales.
Comunicación asertiva y herramientas digitales
Microsoft Teams
Herramienta usada para reuniones en tiempo real, videollamadas, clases virtuales, entrevistas, coordinación de equipos y solución inmediata de dudas.
Usos
- Reuniones laborales o académicas en vivo.
- Presentaciones, asesorías y seguimiento de proyectos.
- Comunicación directa mediante audio, video y chat.
Ventajas
- Permite resolver dudas al instante.
- Facilita la interacción cara a cara aunque las personas estén en lugares distintos.
- Integra chat, archivos, calendario y grabaciones.
Desventajas
- Requiere que los participantes coincidan en el mismo horario.
- Depende de una buena conexión a internet.
- Puede generar interrupciones si no hay una agenda clara.
Correo electrónico
Herramienta utilizada para enviar mensajes, documentos, reportes e instrucciones que pueden ser leídos y respondidos en diferentes momentos.
Usos
- Enviar información formal, tareas, reportes y evidencias.
- Compartir archivos y dejar registro de acuerdos.
- Comunicar novedades sin exigir respuesta inmediata.
Ventajas
- No exige que todos estén conectados al mismo tiempo.
- Deja trazabilidad de la comunicación.
- Permite organizar mensajes por asunto, fecha o remitente.
Desventajas
- Las respuestas pueden tardar.
- Puede saturarse con muchos mensajes.
- Algunos mensajes pueden malinterpretarse si no están bien redactados.
Análisis estadístico de nómina
Presentación del análisis estadístico elaborado de forma individual, exposición con avatar Voki y reflexión sobre el proceso de aprendizaje.
Avatar de presentación — Voki
Recurso de avatar interactivo utilizado para la presentación oral del análisis estadístico de nómina.
🔗 Ver avatar en VokiAnálisis estadístico de nómina
Presentación elaborada en de manera individual con los resultados del análisis: medidas de tendencia central, dispersión, gráficas y conclusiones.
Archivo PowerPoint · Trabajo grupal · Análisis de datos de nómina.
La elaboración de este proyecto fue una experiencia positiva porque permitió aplicar herramientas como Excel para organizar la información de la nómina y elaborar gráficos estadísticos. También ayudó a comprender la importancia de analizar datos como el total pagado, los promedios, las horas extras y los descuentos. El uso de Voki permite presentar los resultados de una forma más creativa y dinámica, facilitando la comunicación de la información al grupo y al tutor.
Canal perceptual e inteligencias identificadas
Reflexión personal sobre mi forma de aprender, mis fortalezas y las técnicas de estudio que más me favorecen.
Visual con apoyo kinestésico
Mi canal perceptual dominante es el visual, con apoyo kinestésico, porque se me facilita aprender cuando veo gráficos, videos, mapas, dashboards o ejemplos aplicados. Además, aprendo mejor cuando llevo la teoría a la práctica, por ejemplo, haciendo ejercicios en Power BI, Python o aplicando lo aprendido a situaciones reales de trabajo.
Tipos identificados
- Lógico-matemática: por el análisis de datos y la solución de problemas.
- Espacial/visual: por el uso de gráficos, tableros y recursos visuales.
- Interpersonal: por el trabajo con equipos y la comunicación con otras personas.
- Intrapersonal: porque busco mejorar y aprender de forma autónoma.
Técnicas de estudio que me favorecen
Como técnicas de estudio, me favorecen los esquemas gráficos, la lectura comprensiva con subrayado, la organización del estudio y el aprendizaje práctico por proyectos.
Fuentes usadas: material de San Mateo sobre canal perceptual e inteligencias múltiples, Gardner y VARK.
Infografía: técnicas de estudio
Presentación visual sobre técnicas que pueden facilitar mi proceso de aprendizaje.
Definición
Representan ideas mediante mapas, cuadros, diagramas o relaciones visuales.
Usos
- Resumir temas extensos.
- Relacionar conceptos principales y secundarios.
Ventajas
- Facilitan la comprensión visual.
- Ayudan a recordar información de forma organizada.
Aplicación personal
Los uso para estudiar temas de IA, bases de datos, dashboards y procesos, organizando conceptos antes de practicar.
Definición
Consiste en leer de forma consciente y resaltar ideas clave, conceptos importantes y palabras principales.
Usos
- Identificar información esencial.
- Preparar resúmenes, mapas o repasos.
Ventajas
- Mejora la concentración.
- Permite repasar con mayor rapidez.
Aplicación personal
La utilizo al estudiar material académico, documentación técnica y conceptos nuevos de programación o inteligencia artificial.
Definición
Es una técnica basada en aprender haciendo, mediante el desarrollo de productos, ejercicios o soluciones reales.
Usos
- Aplicar teoría en casos prácticos.
- Desarrollar habilidades técnicas y de solución de problemas.
Ventajas
- Fortalece la autonomía.
- Conecta el conocimiento con situaciones reales.
Aplicación personal
Lo aplico construyendo páginas web, ejercicios en Python, tableros en Power BI y soluciones relacionadas con datos.
Fuentes bibliográficas: material de San Mateo sobre técnicas de estudio; Novak, J. D. & Cañas, A. J. (2008), teoría de mapas conceptuales; VARK Learn; Gardner, H. (1983), teoría de las inteligencias múltiples.
IA aplicada (Roadmap de modelos)
Vitrina de modelos que construiré para operación logística. Cada uno incluye: Estado, Métrica objetivo y Datos requeridos.
Pronóstico de demanda de transporte
Predice estibas/pallets por turno y recomienda vehículos mínimos según capacidad y restricciones.
- Forecast por turno (T1/T2/T3) y planta.
- Recomendación de vehículos por capacidad.
Detección de anomalías operativas
Alertas automáticas cuando un KPI se comporta fuera de patrón (tiempos muertos, esperas, ocupación).
- Alertas por desviación vs patrón histórico.
- Priorización para escalamiento Tier 2.
Optimización de asignación (PuLP)
Modelo matemático para decidir programación de vehículos, viajes y prioridades por restricción.
- Minimiza costo / maximiza servicio.
- Entrega plan diario/semanal.
Clasificación de incidentes y paradas
Estandariza causas (texto libre → categorías) para acelerar RCA y mejorar calidad del dato.
- Clasificación por categoría 6M.
- Sugerencia de "5 Porqués" guiado.
Visión artificial: ocupación de muelles
Detección por cámara (OpenCV) del estado del muelle: libre/ocupado/manipulación.
- Registro automático de tiempos.
- Alertas por bloqueo prolongado.
Asistente operativo (chat interno)
Asistente para consultar KPIs, SOPs y reportes (con permisos y trazabilidad).
- Respuestas con fuentes y reglas.
- Integración con dashboards y BD.
Cuando el primer modelo esté listo, agregaremos una sección "Resultados" con comparativo antes/después, métricas y evidencia operativa.
Contacto
Si quieres hablar de mejora de procesos, BI o automatización, me puedes contactar aquí:
- Email: tatanp2701@gmail.com
- GitHub: github.com/jpinosa27