Desarrollo de un modelo predictivo para un sistema de manufactura orientado a la industria 4.0
El monitoreo predictivo de los procesos de manufactura en cualquier organización tiene como objetivo pronosticar el comportamiento del sistema y de esta forma tomar decisiones de manera proactiva que mejoren su eficiencia. En el pasado se han propuesto varias técnicas de monitoreo predictivo, en su...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/55631
- Palabra clave:
- Sistema de manufactura
Minería de procesos
Monitoreo predictivo
Administración de procesos de negocio
Manufacturing system
Process mining
Predictive monitoring
Business process management
Maestría en ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
Industria minera - Colombia
Inteligencia de negocios - Colombia
Mejoramiento de procesos - Colombia
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Desarrollo de un modelo predictivo para un sistema de manufactura orientado a la industria 4.0 Development of a predictive model for a manufacturing system oriented to Industry 4.0 |
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Desarrollo de un modelo predictivo para un sistema de manufactura orientado a la industria 4.0 Zúñiga Quiñones, Lina María Sistema de manufactura Minería de procesos Monitoreo predictivo Administración de procesos de negocio Manufacturing system Process mining Predictive monitoring Business process management Maestría en ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas Industria minera - Colombia Inteligencia de negocios - Colombia Mejoramiento de procesos - Colombia |
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Sistema de manufactura Minería de procesos Monitoreo predictivo Administración de procesos de negocio Manufacturing system Process mining Predictive monitoring Business process management Maestría en ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas Industria minera - Colombia Inteligencia de negocios - Colombia Mejoramiento de procesos - Colombia |
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El monitoreo predictivo de los procesos de manufactura en cualquier organización tiene como objetivo pronosticar el comportamiento del sistema y de esta forma tomar decisiones de manera proactiva que mejoren su eficiencia. En el pasado se han propuesto varias técnicas de monitoreo predictivo, en su mayoría basadas en el análisis de datos históricos relacionados con el proceso mediante la utilización de técnicas de diferentes disciplinas como la Minería de Procesos. Este proyecto consiste en el desarrollo de un modelo predictivo para un sistema de manufactura orientado a la industria 4.0. El sistema simulado está basado en el sistema de producción que se encuentra instalado en los laboratorios de aprendizaje de manufactura de la Pontificia Universidad Javeriana. La metodología utilizada para desarrollar el modelo consta de 6 etapas cuya definición parte de la revisión literaria de trabajos similares desarrollados y se basa principalmente en las etapas de la guía de trabajo para proyectos de minería de datos CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). A través de las herramientas de Minería de Procesos brindadas por el software Celonis se realizó un análisis descriptivo del sistema y finalmente, por medio de un código desarrollado por Nirdizati Org en Python, se creó el modelo predictivo. Este modelo brinda información sobre el tiempo restante para que se finalice un producto que está en proceso. El conocimiento de esta información en momentos oportunos puede apalancar la toma de buenas decisiones para optimizar el desempeño del sistema de manufactura. |
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En el pasado se han propuesto varias técnicas de monitoreo predictivo, en su mayoría basadas en el análisis de datos históricos relacionados con el proceso mediante la utilización de técnicas de diferentes disciplinas como la Minería de Procesos. Este proyecto consiste en el desarrollo de un modelo predictivo para un sistema de manufactura orientado a la industria 4.0. El sistema simulado está basado en el sistema de producción que se encuentra instalado en los laboratorios de aprendizaje de manufactura de la Pontificia Universidad Javeriana. La metodología utilizada para desarrollar el modelo consta de 6 etapas cuya definición parte de la revisión literaria de trabajos similares desarrollados y se basa principalmente en las etapas de la guía de trabajo para proyectos de minería de datos CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). A través de las herramientas de Minería de Procesos brindadas por el software Celonis se realizó un análisis descriptivo del sistema y finalmente, por medio de un código desarrollado por Nirdizati Org en Python, se creó el modelo predictivo. Este modelo brinda información sobre el tiempo restante para que se finalice un producto que está en proceso. El conocimiento de esta información en momentos oportunos puede apalancar la toma de buenas decisiones para optimizar el desempeño del sistema de manufactura.The predictive monitoring of manufacturing processes in any organization aims to forecast the behavior of the system and thus proactively make decisions that improve its efficiency. Various predictive monitoring techniques have been proposed in the past, most of them based on the analysis of historical data related to the process and using techniques from different disciplines such as Process Mining. This project consists of the development of a predictive model for a manufacturing system oriented to Industry 4.0. The simulated system is based on the production system that is currently installed in the manufacturing learning laboratories of the Pontificia Universidad Javeriana. The methodology used to develop the model consists of 6 stages whose definition is based on the literature review of similar works developed and is mainly based on the stages of the work guide for data mining projects CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Through the Process Mining tools provided by the Celonis software, a descriptive analysis of the system was carried out and finally, by means of a code developed by Nirdizati Org in Python, the predictive model was created. This model provides information on the time remaining for a product that is in process. Knowing this information at the right time can leverage good decision making to optimize the performance of the manufacturing system.Magíster en Ingeniería IndustrialMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en Ingeniería IndustrialFacultad de IngenieríaAguirre Mayorga, Hugo Santiago2021-08-02T15:43:09Z2021-08-02T15:43:09Zhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/55631https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.55631instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaColombia (Colombia)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T17:38:40Z |