Planificación de procesos
Tendencias en optimización de procesos
La planificación de los procesos que se desarrollan dentro de una organización a nivel productivo, administrativo, financiero y gerencial requiere de información confiable para la toma de decisiones más acertadas. Esta sección presenta diferentes propuestas metodológicas para apoyar el proceso de planificación en diferentes contextos.
- Video:Innovación del proceso de planificación
- Fuente:Steve Johnson
Towards a Flexible Smart Factory with a Dynamic Resource Orchestration
En busca de la flexibilidad de fábricas inteligentes con base en orquestación dinámica de recursos
Con el propósito de saber si es posible crear modelos de producción normales y adquirir recursos de planta para habilitar y dar soporte a la orquestación dinámica de recursos, este estudio establece las bases para el modelado formal de cualquier proceso productivo para cualquier tipo de recurso. El estudio investiga además la posibilidad de crear un sistema que permita la automatización de la orquestación dinámica impulsada por modelos de los recursos de la planta. Se propone un nuevo enfoque de uso de la orquestación del proceso productivo en una fábrica inteligente, tomada como caso de estudio.
Este estudio fue desarrollado por Milan Pisarić (KEBA AG, Linz, Austria), Vladimir Dimitrieski, Marko Vještica, Goran Krajoski (KEBA AG, Linz, Austria) y Mirna Kapetina (University of Novi Sad, Novi Sad, Serbia) para Applied Sciences (Vol. 11, núm. 17, 7956, 2021), un revista especializada en en ciencias 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]
Machine Learning-Based Model Predictive Control for Collaborative Production Planning Problem with Unknown Information
Modelo predictivo de control con base en aprendizaje automático para el problema de planeación de producción colaborativa con información desconocida
En los problemas de planeación de producción industrial es necesario contar con acceso a información del mercado como soporte confiable para la toma de decisiones y en consecuencia la efectividad y eficiencia en los procesos de manufactura. En casos donde la producción es de tipo colaborativo, el acceso a información de los participantes puede ser limitada para el regulador, lo que resulta en la generación de sesgos e imprecisiones en la toma de decisión. En este sentido, se propone la combinación de técnicas de aprendizaje automático y modelos de control predictivo para la creación de un algoritmo de baja complejidad que permita estimar los valores de parámetros desconocidos.
Este estudio fue desarrollado por Yiyang Chen (Soochow University, Suzhou, China), Yingwei Zhou (AML Group, Arm Ltd., Cambridge, UK) y Yueyuan Zhang (Soochow University, Suzhou, China) para Electronics (Vol. 10, núm. 15, p. 1818, 2021), un revista especializada en estudios en el área de electrónica. 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]
