Modelo analítico de predicción de comportamiento en sistemas de manufactura

La manufactura es una de las industrias más importantes en la economía global. Hoy enfrenta diferentes desafíos, como la falta de desarrollo de sistemas flexibles con alta adaptabilidad, la necesidad de reaccionar ante cambios inesperados y la miopía presente en los componentes de los sistemas de manufactura. La miopía es uno de los desafíos más importantes que enfrenta la manufactura. Por tanto, el objetivo de este trabajo es proponer un modelo de entidad predictiva autónoma que pueda predecir el comportamiento y las características de los componentes del sistema a corto plazo y mejorar la toma de decisiones y la productividad en los sistemas de manufactura. El modelo se desarrolla en un sistema compuesto por un entorno físico y virtual. El entorno físico consiste en un sistema de manufactura sobre una plataforma simulada. El entorno virtual consta de una interfaz dirigida a los usuarios que pilotean el sistema de manufactura y gestionan el sistema para generar órdenes de producción y predicciones de KPI. Finalmente, se realiza un estudio de observación experimental en el que se aplica el modelo propuesto al sistema de manufactura y se obtiene como resultado una mejora del 60% en la toma de decisiones de producción.

• Autores: Beltrán Medina, Derly Yurley; Barrera Camero, María Paula; Calderon Cadena, Cristian Mauricio; Paez Sierra, Laura Camila
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/62555
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/62555
• Palabra clave: Manufactura; Indicadores clave de rendimiento; Sistemas de manufactura; Miopía temporal; Plataforma simulada; Pronóstico; Manufacturing; Key performance indicators; Manufacturing systems; Temporal myopia; Simulated platform; Forecasting; Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas; Manufacturas; Rendimiento industrial; Predicciones; Toma de decisiones
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