Modelo analítico de predicción de comportamiento en sistemas de manufactura

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Date
2022-11-21Authors
Beltrán Medina, Derly YurleyBarrera Camero, María Paula
Calderon Cadena, Cristian Mauricio
Paez Sierra, Laura Camila
Directors
Jiménez Gordillo, Jose FernandoPublisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Ingeniería
Program
Ingeniería Industrial
Obtained title
Ingeniero (a) Industrial
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Citación
Metadata
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English Title
Analytical model for predicting behavior in manufacturing systemsResumen
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.
Abstract
Manufacturing is one of the most important industries in the global economy. Today, it faces different challenges, such as the lack of development of flexible systems with high adaptability, the need to react to unexpected changes and the myopia present in the components of manufacturing systems. Myopia is one of the most important challenges facing manufacturing. Therefore, the objective of this work is to propose an autonomous predictive entity model that can predict the behavior and characteristics of system components in the short term and improve decision making and productivity in manufacturing systems. The model is developed in a system composed of a physical and virtual environment. The physical environment consists of a manufacturing system on a simulated platform. The virtual environment consists of an interface directed to the users who pilot the manufacturing system and manages the system to generate production orders and KPI predictions. Finally, an experimental observation study is performed in which the proposed model is applied to the manufacturing system and results in a 60% improvement in production decision making.
Keywords
ManufacturaIndicadores clave de rendimiento
Sistemas de manufactura
Miopía temporal
Plataforma simulada
Pronóstico
Keywords
ManufacturingKey performance indicators
Manufacturing systems
Temporal myopia
Simulated platform
Forecasting
Spatial coverage
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Rendimiento industrial
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