Inteligencia computacional y sistemas de soporte a las decisiones
Avances en investigación de operaciones
Esta sección incluye estudios sobre estrategias tecnológicas utilizadas como apoyo para el desarrollo de procesos efectivos de toma de decisión.
- Video:Webinar: aplicaciones prácticas de minería de procesos
- Fuente:Youtube
Two-Stage Stochastic Program for Supply Chain Network Design under Facility Disruptions
Programa estocástico de dos fases para el diseño de redes de cadena de suministro frente a interrupciones
Por lo general, en el entorno empresarial, el diseño de las redes de suministro consta de un proceso de decisión de dos fases. La primera, se aborda desde una perspectiva estratégica en lo relacionado con la localización de las instalaciones y su capacidad. Por otro lado, la segunda fase tiene un enfoque táctico en cuanto al volumen de producción y enrutamiento de la distribución. No obstante, ambas fases están sujetas a interrupciones en las instalaciones. Este trabajo se enfoca en el desarrollo de un algoritmo de recocido simulado (SA) modificado para determinar la decisión estratégica en la primera etapa. Al realizar una comparación con el esquema convencional de decisión de la cadena de suministro se observa que en caso de interrupción, las soluciones estocásticas superan a las tradicionales.
Este estudio fue desarrollado por Kanokporn Kungwalsong (King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand), Chen-Yang Cheng (Taipei University of Technology, Taipei, Taiwan), Chumpol Yuangyai y Udom Janjarassuk (King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang, Bangkok, Thailand) para Sustainability (Vol. 13, núm. 5, p. 2596, 2021), una revista enfocada en el desarrollo sostenible abordado desde diversas áreas. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
A Decision-Making Tool Based on Exploratory Visualization for the Automotive Industry
Herramienta de toma de decisión basada en visualización exploratoria para la industria automotriz
Este estudio se enfoca en el análisis de datos por medio de una técnica de visualización que combina métodos de agrupamiento y búsqueda de proyección exploratoria, cuya aplicación permite la validación de sensores y monitoreo de condiciones como herramienta de toma de decisiones, basada en análisis visual para el posterior mantenimiento predictivo (PdM). Esta estrategia permite analizar la estructura de los conjuntos de datos e identificar claramente los problemas en las máquinas, anticipando posibles fallas. Los datos utilizados para el desarrollo del estudio comprenden diversas herramientas industriales para realizar cortes con agua a alta presión (waterjet). Esta información fue facilitada por el Grupo Antolin, una multinacional del sector automotriz.
Este estudio fue desarrollado por Raquel Redondo, Álvaro Herrero (Universidad de Burgos, Burgos, Spain), Emilio Corchado (Universidad de Salamanca, Salamanca, Spain) y Javier Sedano (Instituto Tecnológico de Castilla y León, Burgos, Spain) para Applied Sciences (Vol. 10, núm. 12, p. 4355, 2020), una revista que abarca estudios en todas las áreas de las ciencias naturales aplicadas. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
