Un modelo para la gestión del desperdicio (scrap) en el proceso de envasado de cosméticos

En los sistemas de producción es importante gestionar la eficiencia general de los procesos y en igual medida hacer gestión sobre los reprocesos y rechazos que se presentan en las células productivas de tal forma que se identifiquen sus causas y se emprendan acciones que lleven a su disminución. En el presente trabajo se establece un proceso para facilitar la gestión del scrap del proceso de envasado de cosméticos partiendo de la implementación de una base de datos en SAP Business Warehouse que consolida la información de todas las variables que tienen influencia en el scrap. Adicionalmente, se hace una selección de las variables relevantes utilizando métodos de selección de características que luego son consideradas en la estimación de tres modelos de aprendizaje de máquinas que buscan determinar el scrap real de una orden de producción. Para la evaluación del desempeño de los modelos se utilizan las métricas de calidad MAE, RMSE y R2 score donde el modelo adecuado se obtiene a partir del modelo CART- Decision Tree que tiene un mejor desempeño tanto para el conjunto de entrenamiento como para el de validación.

• Autores: Arenas Bustamante, Alexis Andrés
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/79417
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79417; https://repositorio.unal.edu.co/
• Palabra clave: 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas; Industria de cosméticos; Envasado de cosméticos; Scrap; Machine Learning; Feature importance; Regression; Scrap assigned; Aprendizaje de máquinas; Importancia de las características; Regresión
• Rights: openAccess
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