Optimization of production systems using simulation and artificial intelligence techniques

Optimización de los sistemas de producción usando técnicas de simulación e inteligencia artificial

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.

Metodología integral soportada en simulación para el mejoramiento de sistemas de producción job shop : aplicaciones en pymes metalmecánicas

Integral methodology simulation support for the improvement of job shop production systems : metalworking applications in SMEs

En el municipio de Caldas (Colombia), uno de los sectores estratégicos para la economía regional es el de las PyMEs metalmecánicas; de hecho, este sector, según estadísticas del DANE a 2005, participa aproximadamente con el 31% de los establecimientos industriales del departamento y con un 29% del empleo industrial, además tiene vocación exportadora hacia países andinos. Sin embargo, estudios preliminares realizados al 57% del universo empresarial de este sector (no incluye microempresas ni famiempresas), demuestran serias falencias de tipo estructural (tecnologías, procesos, instalaciones) e infraestructural (programación de la producción, sistemas de calidad, entre otros) en los sistemas de producción de estas organizaciones.

Mediante este artículo se espera divulgar entre la comunidad académica los resultados obtenidos al aplicar una metodología integral de mejoramiento del sistema de producción en una empresa piloto del sector. A partir de la definición y ponderación de las prioridades competitivas que la empresa debe alcanzar, y siguiendo la metodología universalmente aceptada en estudios de simulación discreta, se propone un marco de experimentación para mejorar los niveles alcanzados por el sistema en dichas prioridades empleando técnicas de bifurcación secuencial, diseño factorial en experimentación y superficies de respuesta. Al final se presentan las mejoras alcanzadas en las prioridades competitivas en términos de un índice de efectividad (IE) del sistema de producción de una empresa piloto estudiada al pasar éste de 1,84 a 2,46.