Inteligencia computacional y sistemas de soporte a las decisiones
Avances en investigación de operaciones
A Guideline for Implementing a Robust Optimization of a Complex Multi-Stage Manufacturing Process
Guía para la implementación de optimización robusta en un proceso de manufactura multi fase
Este estudio se enfoca en la mejora del rendimiento de los procesos de manufactura de sondas de ultrasonido para imágenes diagnósticas a través de la implementación de técnicas de optimización robustas. Con este propósito, los autores sugieren una guía para mejorar un complejo proceso de fabricación de múltiples etapas que consta de métodos estadísticos aplicados para mejorar la calidad del producto y lograr una mayor productividad, junto con técnicas de ingeniería orientadas a la resolución de problemas. El enfoque propuesto en este trabajo permite identificar los puntos débiles potenciales en la complejidad del proceso de fabricación para así implementar acciones correctivas.
Este estudio fue desarrollado por Francesco Bertocci, Andrea Grandoni, Monica Fidanza (Esaote Spa, Firenze, Italy) y Rossella Berni (University of Florence, Firenze, Italy) para Applied Sciences (Vol. 11, núm. 4, p. 1418, 2021), 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]
The Model-Driven Decision Arena: Augmented Decision-Making for Product-Service Systems Design
Arena de toma de decisión basada en modelos: toma de decisión aumentada para el diseño de sistemas de productos y servicios
A partir de diversos casos de estudio de la industria manufacturera en Suiza, este documento describe el desarrollo de la Arena de toma de decisión basada en modelos (MDDA), que consiste en un entorno colaborativo de toma de decisión enfocado en las fases tempranas del diseño de sistemas de productos y servicios. El estudio presenta especificaciones en cuanto a los objetivos de la MDDA, funciones principales, entorno físico, arquitectura de software, así como los modelos aplicados. Este documento sirve como herramienta para el manejo de información y conocimiento disponibles durante los procesos de toma de decisión.
Este estudio fue desarrollado por Johan Wall, Marco Bertoni y Tobias Larsson (Blekinge Institute of Technology, Karlskrona, Sweden) para Systems (Vol. 8, núm. 2, p. 22, 2020), una revista enfocada en estudios sobre teoría de sistemas, gestión de ingeniería de sistemas, sistemas basados en planeación de proyectos, sistemas de salud, gestión ambiental y sistemas sociales complejos. 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]
- Video:Tecnología de reducción de costos en la industria: operaciones
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