Modelos aplicados a la optimización de procesos
Optimización de procesos industriales
En esta sección se realiza un recuento de los principales métodos existentes encaminados hacia la optimización de procesos. Adicionalmente, se presentan algunos casos de estudio, donde se aplican nuevas metodologías de carácter matemático, con el fin de lograr una convergencia óptima y mucho más sencilla de los procesos de mejora desde el punto de vista de la ingeniería de procesos.
A nonlinear multiperiod process optimization model for production planning in multi-plant facilities
Un modelo de optimización de procesos no lineal multiperiodo para la planificación de producción en planta de servicios múltiples
En el presente documento se trabaja sobre un modelo multiperiodo de programación no lineal (PNL) que incorpora la formulación empírica modelos para procesos que vayan en pro de una mejor planificación de una planta para la producción multi-sitio. Utilizando como base un ejemplo real verdadero de una planta de producción de polímeros, de la que producen 27 productos, para el desarrollo del trabajo se crea un modelo para predecir las modalidades de producción mediante datos reales de la planta. El proceso cuenta con varios modelos empíricos, en los que se tiene en cuenta la utilización de materias primas, las especificaciones de los productos físicos (por ejemplo, viscosidad), limitaciones de operación, y las tasas de producción. Los modelos PNL propuestos para cada una de las plantas, y un modelo multiperiodo PNL, se formularon para determinar la producción mensual y los niveles de inventario de todos productos de cada planta. El modelo de PNL para el polímero vegetal tiene varios miles de variables y restricciones, y una interfaz web se ha desarrollado de modo que varios usuarios pueden acceder al modelo desde sistemas intranet e internet. El proceso de optimización se vincula mediante un gráfico de la plantilla de entrada en el que el usuario puede modificar principales variables de entrada, así como de explotación y parámetros de la demanda. Varios ejemplos numéricos son presentados en el documento para ilustrar el alcance de este modelo.
Este documento es un artículo preparado por Jennifer R. Jackson, Ignacio E. Grossmann (Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, Estados Unidos), Jeanna Hofmann (The Dow Chemical Company, LaPorte, TX, Estados Unidos) y John Wassick (The Dow Chemical Company, Midland, MI, Estados Unidos). El documento se encuentra publicado en el sitio web del Grossman Research Group, vinculado a la Carnegie Mellon University. La Carnegie Mellon University es uno de los más destacados centros de investigación superior de los Estados Unidos en el área de informática y robótica. Actualmente, la institución cuenta con otro campus en Qatar y varios en el estado de California.
Evaluación del desempeño de procesos industriales utilizando redes de Petri simuladas bajo el formalismo DEVS
Performance evaluation of industrial processes using petri nets simulated under DEVS formalism
En este documento se discuten estudios sobre control y supervisión de sistemas industriales, donde se plantea un método para evaluar el desempeño de los procesos de manufactura modelados con redes de Petri utilizando simulación estocástica de sistemas a eventos discretos. Un aspecto fundamental de los sistemas de producción es la medida de su desempeño. Para obtener esta medida, se recurre frecuentemente a modelos matemáticos, tales como las redes de Petri, con el fin de validar su comportamiento concurrente, presencia/ausencia de bloqueos, sincronización de actividades, entre otros aspectos. A pesar de sus ventajas, el uso de redes de Petri no permite evaluar otros aspectos que son importantes en los procesos de manufactura; por tal motivo se recurre a la simulación estocástica para obtener otros índices de desempeño. En este documento se utiliza un método para llevar una representación en redes de Petri a sistemas estocásticos a eventos discretos, y se presenta su aplicación a un ejemplo académico de manufactura.
Este documento es un artículo preparado por Carlos A. Parra Ortega (Dpto. EEST. Facultad de Ingenierías y Arquitectura, Universidad de Pamplona, Pamplona, Colombia) para la Revista Avances en Sistemas e Informática (Vol.5, No. 2, Junio de 2008, pp. 137-146), vinculada a la Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín (Medellín, Colombia). La Revista Avances en Sistemas e Informática es una publicación seriada, la cual está dedicada a la difusión de los resultados de la investigación básica y aplicada sobre asuntos relacionados con desarrollos en el área de los sistemas, informática, computación y afines.
