Resumen

Los modelos de proceso confiables son extremadamente importantes para los diversos campos de la manufactura integrada por computadora (computer integrated manufacturing). Sobre la base del conocimiento aplicado, se pueden distinguir modelos fundamentales, heurísticos y empíricos. La simulación de modelos es usualmente una técnica eficiente que permite tratar de mejor forma los problemas difíciles. Puede contribuir a la elaboración de nuevos logaritmos, de apoyo a los responsables en la toma de decisiones, disminuir el riesgo en las inversiones, y operar los sistemas expuestos a cambios y perturbaciones de forma más eficiente.

El aprendizaje denota cambios en el sistema que es adaptativo, en el sentido que las técnicas de aprendizaje le permiten hacer las mismas tareas o similares más eficientemente la próxima vez. Obviamente, las técnicas de aprendizaje automático (machine learning techniques) pueden mejorar el desempeño de cualquier arquitectura KBHS. Desde otro punto de vista, se puede emplear la simulación para generar ejemplos de capacitación para aprendizaje.

En este trabajo se introduce un marco de referencia orientado a bloques para la modelación y optimización de cadenas de proceso; asimismo, se presenta su aplicabilidad en los resultados de la optimización de procesos de corte. Se ilustra como el marco de trabajo puede apoyar la optimización simulada de todas las plantas de producción. También se resaltan los beneficios de sustituir las simulaciones que consumen mucho tiempo por los modelos de redes neuronales artificiales.

• Materias:Técnicas de simulación Procesos industriales Planificación de la producción Métodos de simulación Gestión de la producción Administración industrial
• Subjects:Simulation techniques Industrial processes Production planning Simulation methods Production management Industrial management
• Palabras claves:Planeación de la producción, Simulación computarizada, Técnicas de inteligencia artificial, Redes neuronales artificiales, RNA, Cadenas de proceso, Modelación y optimización híbridas
• Keywords:Production planning, Computer simulation, Artificial intelligence techniques, Artificial neural networks, RNA, Process chains, Hybrid modeling and optimization