Modelo para la simulación de la producción de calzado masculino hecho a mano en Bogotá, Colombia
ilustraciones, diagramas
- Autores:
-
Diaz Fonseca, Luis Gabriel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
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Atribución-NoComercial 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Villa Garzón, Fernán Alonso9c83ea56495b8f17a79c27fd0001bb81Diaz Fonseca, Luis Gabriel88d5517253002fa239f62b62ba4af30bVilla Garzón, Fernán Alonso [0000-0002-3863-6106]2023-08-03T16:25:38Z2023-08-03T16:25:38Z2023https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84438Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramasLa producción de calzado masculino hecho a mano es una industria de tradición en Bogotá, donde existen numerosas fábricas y talleres que ofrecen productos hechos a mano con un enfoque en la calidad y la atención al detalle. Esta industria es conocida por su variedad de diseños y estilos, se distingue por su autenticidad y la habilidad de los artesanos. Esta industria enfrenta varios desafíos, como la competencia de productos de producción en masa, la escasez de materiales y los riesgos asociados a que sea un proceso manual que en muchas ocasiones no está estandarizado. Considerando principalmente el ultimo desafío, se realiza este trabajo que buscara implementar políticas que optimicen la producción del calzado. De este trabajo, se puede concluir que es posible optimizar la producción reduciendo los tiempos de espera, con la implementación de modelos de aprendizaje por refuerzo entrenados desde una simulación por eventos descritos. (Texto tomado de la fuente)Handmade men's shoe production is a traditional industry in Bogotá, where there are numerous factories and workshops offering handmade products with a focus on quality and attention to detail. This industry is known for its variety of designs and styles, and is distinguished by its authenticity and the skills of the artisans. This industry faces various challenges, such as competition from mass-produced products, scarcity of materials, and risks associated with being a manual process that is often not standardized. Considering mainly the last challenge, this work aims to implement policies to optimize shoe production. From this work, it can be concluded that it is possible to optimize production by reducing wait times, with the implementation of reinforcement learning models trained from a simulation based on described events.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaAnalíticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática54 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores680 - Manufactura para usos específicos::685 - Artículos de cuero, de piel, productos relacionadosIndustria del calzadoSimulaciónAprendizaje por refuerzoOptimizaciónCalzadoSimulationReinforcement learningOptimizationFootwearCalzado para hombresModelo para la simulación de la producción de calzado masculino hecho a mano en Bogotá, ColombiaModel for the simulation of the production of handmade men's footwear in Bogotá, ColombiaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMBogotá, ColombiaRedColLaReferenciaSelman ERYILMAZ, M., Osman KUŞAKCI, A., & GAVRANOVIC, H. (2012). Analysis Of Shoe Manufacturing Factory By Simulation Of Production Processes. Southeast Europe Journal of Soft Computing.Qin, J., Hu, F., Liu, Y., Witherell, P., Wang, C., Rosen, D., . . . Tang, Q. (2022). Research and application of machine learning for additive manufacturing. Additive Manufacturing.Heilala, J., Vatanen, S., Tonteri, H., Montonen, J., Lind, S., Johansson, B., & Stahre, J. (2008). SIMULATION-BASED SUSTAINABLE MANUFACTURING SYSTEM DESIGN. Winter Simulation Conference.Paternina-Arboleda, C., Montoya-Torres, J., & Fábregas-Ariza, A. (2008). SIMULATION- OPTIMIZATION USING A REINFORCEMENT LEARNING APPROACH. Winter Simulation Conference.Samsonov, V., Hicham, K., & Meisen, T. (2022). Reinforcement Learning in Manufacturing Control: Baselines, challenges and ways forward. Engineering Applications of Artificial Intelligence.Calderón Andrade, R., Hernández Gress, E. S., & Montufar Benítez, M. (2020). 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Analysis of the Productivity of a Shoe Production Line––Application of Queueing Theory and Lean Manufacturing. Best Practices in Manufacturing Processes, 367-388.Hotz, N. (2022, Abril 16). What is CRISP DM? Retrieved from Data Science Process Alliance: https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/EstudiantesInvestigadoresMaestrosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84438/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1018479665.2023.pdf1018479665.2023.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Analíticaapplication/pdf2553484https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84438/2/1018479665.2023.pdf84008798c9739312121b2325e29f31e7MD52THUMBNAIL1018479665.2023.pdf.jpg1018479665.2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5162https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84438/3/1018479665.2023.pdf.jpg16577b2f06884539e2fd16013ce10573MD53unal/84438oai:repositorio.unal.edu.co:unal/844382024-08-15 23:15:23.165Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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