{"id":45482,"date":"2019-09-24T14:06:55","date_gmt":"2019-09-24T18:06:55","guid":{"rendered":"https:\/\/techkon.datacolor.com\/chromaqa-y-el-poder-del-big-data\/"},"modified":"2019-09-24T14:06:55","modified_gmt":"2019-09-24T18:06:55","slug":"chromaqa-y-el-poder-del-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/techkon.datacolor.com\/es\/chromaqa-y-el-poder-del-big-data\/","title":{"rendered":"ChromaQA y el poder del Big Data"},"content":{"rendered":"

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Hoy en d\u00eda se habla mucho del \u201cBig Data\u201d. Se utiliza para rastrear sus h\u00e1bitos de compra, enviarle publicidad personalizada e incluso desarrollar curas para enfermedades potencialmente mortales como el c\u00e1ncer. Sin embargo, me gustar\u00eda dedicar un momento a explicarle las ventajas del Big Data en relaci\u00f3n con la soluci\u00f3n de calidad de color de Techkon llamada ChromaQA<\/a> y c\u00f3mo su entorno de producci\u00f3n de impresi\u00f3n puede beneficiarse del poder del Big Data. <\/p>\n

La plataforma de control de calidad de impresi\u00f3n ChromaQA utiliza un servidor SQL como n\u00facleo para almacenar y registrar los resultados de color medidos de cada trabajo de impresi\u00f3n que pasa por el sistema. Gran parte de los datos almacenados se introduce autom\u00e1ticamente mediante ChromaQA, como los nombres de los trabajos, los nombres de los colores, los resultados de deltaE medidos, los nombres de los operadores, las fechas\/horas, etc. Sin embargo, a lo largo del flujo de trabajo de ChromaQA, los usuarios tambi\u00e9n pueden a\u00f1adir o etiquetar manualmente metadatos en los propios trabajos. Estos campos de metadatos son totalmente personalizables y podr\u00edan incluir datos como \u201cturno\u201d, \u201cprensa\u201d, \u201csustrato\u201d, \u201cproveedor de tinta\u201d, \u201ctipo de plancha\u201d, etc. De hecho, cuantos m\u00e1s metadatos se etiqueten en cada trabajo, m\u00e1s opciones tendr\u00e1 para interactuar con los datos medidos y conocer en profundidad su producci\u00f3n de impresi\u00f3n. <\/p>\n

Ahora hablemos de c\u00f3mo un responsable de calidad de impresi\u00f3n puede extraer estos datos almacenados en el servidor de ChromaQA y sacarles provecho. ChromaQA<\/a> facilita este proceso al incluir un m\u00f3dulo de software completo dise\u00f1ado para crear consultas espec\u00edficas en la base de datos en funci\u00f3n de lo que desee averiguar sobre su proceso de producci\u00f3n. Por ejemplo, un responsable de calidad puede crear una consulta sencilla para mostrar las puntuaciones finales de un art\u00edculo o SKU impreso en un periodo de tiempo concreto en todas las ubicaciones de impresi\u00f3n, o bien puede optar por desglosar esta informaci\u00f3n por ubicaci\u00f3n de impresi\u00f3n, prensa, turno, operador, sustrato, tipo de plancha, etc. De nuevo, estos son solo algunos ejemplos sencillos, y es importante recordar que el sistema es totalmente personalizable para hacer un seguimiento de cualquier conjunto de par\u00e1metros que desee el departamento de calidad de impresi\u00f3n y generar informes sobre los elementos que le resulten importantes. Incluso con la consulta relativamente sencilla descrita anteriormente, un responsable de calidad puede averiguar f\u00e1cilmente c\u00f3mo el sustrato o el tipo de plancha afectan a las puntuaciones resultantes de los trabajos, lo que podr\u00eda orientar futuras decisiones de compra y tiradas de ese trabajo para, en \u00faltima instancia, ahorrar dinero o mejorar la precisi\u00f3n de color seg\u00fan las necesidades del impresor. <\/p>\n

Este ha sido un breve resumen del m\u00f3dulo de consultas incluido en la plataforma de calidad de color ChromaQA de Techkon y de c\u00f3mo el Big Data puede utilizarse para mejorar su precisi\u00f3n de color, acortar los tiempos de preparaci\u00f3n y, en \u00faltima instancia, ahorrarle dinero. Si desea obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo ChromaQA puede ayudarle en su entorno o desea solicitar una prueba gratuita<\/a>, p\u00f3ngase en contacto con nosotros en info@techkon.datacolor.com <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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