Manufactura industrial 2

Industrial manufacturing 2

El trabajo describe básicamente los procesos de fabricación de una pieza de aluminio. En las siguientes páginas se encontrará la secuencia de operación para el maquinado de la pieza y el dibujo de la misma, la descripción de la maquinaria y materia prima utilizadas así como su costo de producción.

Con la elaboración de este trabajo se pretende proporcionar un conocimiento básico sobre los procesos de fabricación necesarios para el maquinado de piezas. Asimismo, con este trabajo se pretenden otros objetivos:

• Identificar qué procesos son los adecuados, según la pieza a maquinar.

• Conocer la importancia del estudio de los procesos de manufactura. 

• Conocer la aplicación de los procesos de fabricación estudiados en clase con aplicaciones comunes en la industria. 

• Conocer ventajas y limitaciones de cada proceso de manufactura. 

• Poder seleccionar y aplicar la secuencia de manufactura técnica para una pieza en específico (base de aluminio).

Learning and diagnosis in manufacturing processes through an executable bayesian network

Aprendizaje y diagnóstico en los procesos de manufactura a través de una red bayesiana ejecutable

En estedocumento se presenta una aproximación novedosa para modelar un proceso de manufactura que le permite al usuario aprender acerca de los mecanismos origen de los defectos de manufactura a través de una Red Bayesian Ejecutable y de Modelamiento de Proceso (PMEBN en inglés). Las redes Bayesian son modelos gráficos basados en teoría de probabilidad, empleadas para ganar entendimiento acerca del comportamiento de un sistema, o para predecir una respuesta del sistema para acciones específicas.

La aproximación novedosa combina modelamientos de sistemas, simulación e interferencia tipo Bayesian junto con modelos ejecutables gráficos dentro de un marco de trabajo simple, el cual es adaptado a ambientes manufactureros; sin embargo, es suficientemente genérico para ser aplicado a líneas de producción automatizadas y no automatizadas.

El método combina razonamiento probabilística con parámetros dependientes del tiempo, los cuales son de interés crucial para el control de calidad en ambientes de manufactura. Se demuestra el concepto a través de un caso de estudio de una línea de manufactura caravana empleando datos de inspección.