Control estadístico de la calidad para la industria 5.0

Salvador Naya Fernández es Catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de A Coruña, donde ha desarrollado una dilatada carrera académica y de gestión. Pertenece al grupo de Modelización y Optimización Estadística (MODES) y al centro de investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC) de dicha universidad.Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Santiago de Compostela y Doctor en Ingeniería Industrial por la Universidad de A Coruña. Su trayectoria profesional abarca más de tres décadas dedicadas a la docencia, investigación y gestión universitaria. Ha impartido clases en diversos grados de ingeniería y másteres interuniversitarios, siendo responsable de materias clave como Control Estadístico de Calidad en el máster de Técnicas Estadísticas de las universidades públicas gallegas de Santiago de Compostela, Vigo y A Coruña. Además de la docencia de Estadística en la Escuela Politécnica de Ingeniería de Ferrol, es docente en materias de control de calidad y análisis de datos en los másteres de Ingeniería Textil y el máster Universitario Erasmus Mundus en Sostenibilidad e Industria 4.0 aplicada al Sector Marítimo con la Universidad Federico II de Nápoles y de Materiales Complejos con la Universidad Paris Cité. Como investigador, el Dr. Naya cuenta con 155 publicaciones. Su trabajo se centra en aplicaciones estadísticas avanzadas en ingeniería, control de la calidad y fiabilidad, modelización estadística con especial énfasis en el análisis de datos complejos. Ha liderado numerosos proyectos de investigación, y participado en más de 50 proyectos de transferencia con empresas, destacando su papel como Investigador Principal del proyecto europeo EDINAF, enfocado en la digitalización del sector naval europeo.Su experiencia en la industria incluye la cofundación de la spin-off "Nerxus Quality Solutions", especializada en la aplicación de modelos de Machine Learning a problemas industriales. El Dr. Naya ha recibido reconocimientos significativos, como el Premio "Educador del Año 2013" de la Fundación JLM y el premio de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa y la Fundación BBVA en 2020. Es miembro de distintas sociedades científicas, como la SGAPEIO, AGAPEMA, SEIO o la RSME, siendo además Elected Member del ISI (International Statistical Institute) y de su filial la International ISBIS (International Society for Business and Industrial Statistics). Participa en diversos comités internacionales relacionados con la industria y la defensa, como el CapTech Maritime y el CapTech Simulation, la plataforma sobre Mejora de la eficiencia de procesos de la red math-in y la misión MCDC AI-ESP (Artificial Intelligence Enabled Sensor Fusion). Su experiencia en gestión incluye cargos como el de Vicerrector de Política Científica, Investigación y Transferencia de la Universidad de A Coruña en el período 2016-2024.

Miguel Alfonso Flores Sánchez es Profesor Titular de la Escuela Politécnica Nacional de Ecuador. Es Doctor en Estadística e Investigación Operativa por la Universidad de A Coruña (2019), y posee un amplio bagaje académico que incluye un Máster en Investigación de Operaciones (2006) por la Escuela Politécnica Nacional, un Máster en Técnicas Estadísticas (2013) por la Universidad de A Coruña, así como un Máster en Sistemas Inteligentes (2024) por la Universidad Jaume I, donde actualmente cursa un doctorado en Informática. Su formación interdisciplinaria le ha permitido integrar enfoques avanzados de Estadística Computacional, Machine & Deep Learning en sus investigaciones y aplicaciones prácticas. Como investigador, es miembro del grupo MODES (Modelización, Optimización e Inferencia Estadística) de la Universidad de A Coruña y ha realizado un postdoctorado en la Universidad Jaume I en 2022, centrado en la detección de anomalías en datos espacio-temporales. Su investigación abarca el análisis de datos funcionales, modelos estadísticos y el uso de grafos y aprendizaje profundo para resolver problemas complejos en el ámbito académico e industrial. Además de su sólida trayectoria académica, el Dr. Flores cuenta con más de 20 años de experiencia en consultorías para sectores públicos, privados y ONGs, aplicando sus conocimientos en Estadística Computacional y Machine Learning a la optimización de procesos industriales, análisis de datos y control de calidad. Ha liderado y colaborado en más de 15 proyectos de investigación nacionales e internacionales, y ha publicado más de 40 artículos científicos en revistas de prestigio. Con un enfoque orientado a la educación y la formación profesional, ha dirigido más de 30 tesis de grado y posgrado. Sus áreas de especialización incluyen el control estadístico de procesos, optimización matemática, y algoritmos avanzados para la ciencia de datos, lo que le ha permitido destacarse tanto en el ámbito académico como en la consultoría, integrando de manera efectiva soluciones estadísticas y computacionales para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia en organizaciones de diversos sectores.