Programación lineal Tecnologías de fabricación inteligente

Estrategias de los pilares de la Industria 4.0

Programación lineal

Jaisson Díaz Ángel, Juan Sebastian Triviño Gomez.

Agosto 2018.

Universidad ECCI.

Bogotá D.C.

Programación lineal

Tecnologías de fabricación inteligente

Identificación automática de no conformidades en la producción

ESTA

Identificación y trazabilidad de las materias primas

ESTA

Identificación y trazabilidad de los productos finales

ESTA

Fabricación de aditivos

ESTA

Líneas flexibles y autónomas

ESTA

Sistema de monitoreo de eficiencia energética

ESTA

Sistema de mejora de la eficiencia energética

ESTA

Tecnologías de productos inteligentes

Capacidades de productos inteligentes y conectados

La inteligencia que incorporan los productos inteligentes y conectados allana el camino para una recopilación de datos y unas capacidades analíticas más sofisticadas que marcan el comienzo de una nueva era de cadenas de suministro y producción más inteligentes, procesos de producción más inteligentes e incluso ecosistemas de fabricación conectados de extremo a extremo (Papazoglou, Elgammal, & Krämer, 2018), que abarca una combinación de productos y servicios con capacidades inteligentes, desde coches conectados hasta rastreadores de fitness portátiles, el Internet de los objetos se está convirtiendo constantemente en el único hilo conductor que conecta todos los aspectos de nuestras vidas (O’Neill, 2014), es decir, los productos inteligentes son sistemas físicos cibernéticos con servicios a través de la conexión a Internet, dado que los productos inteligentes son intensivos en software, se basan en datos y tienen en cuenta el servicio, su desarrollo necesita claramente nuevas capacidades respaldadas por herramientas, métodos y modelos avanzados (Tomiyama, Lutters, Stark, & Abramovici, 2019), por otro lado el reciente surgimiento de los sistemas ciberfísicos (CPS) y de los equipos inteligentes conectados allana el camino para oportunidades adicionales para el negocio de los servicios entre el ciclo de vida y los pivotes del negocio de los servicios tradicionales de mantenimiento, reparación y revisión (Herterich, Uebernickel, & Brenner, 2015), por tanto ha facilitado a las industrias modernas una supervisión y un control eficientes de los sistemas físicos (diversos equipos y máquinas), lo que ha dado lugar a una adquisición y un procesamiento de datos inteligentes y a una gestión altamente productiva y rentable de los negocios (Huda, Yearwood, Hassan, & Almogren, 2018).

Conectividad del producto

En 1984 se introdujo un producto generalizado de gráficos para modelar y construir grandes redes confiables en condiciones óptimas estudiando la conectividad óptima de los prismas generalizados obteniendo condiciones suficientes para garantizar la construcción de grandes redes supervivenciales a través de Productos (Li, Lei, & Lai, 2018), sin embargo la conectividad de superborde y la conectividad de borde súper restringida de gráficos de productos directos, gráficos de productos cartesianos, gráficos de productos fuertes y gráficos de productos lexicográficos presentan condiciones suficientes para optimizar la conectividad perimetral y la conectividad perimetral restringida de estos gráficos (Ou, 2011), además la conectividad de estos gráficos de productos se aborda mediante el estudio de la conectividad de borde restringida, que se define como el número mínimo de bordes de un gráfico cuya eliminación produce un gráfico desconectado con todos sus componentes que tienen al menos vértices presentando límites inferiores y superiores para la conectividad de borde -restringida, y proporcionamos condiciones suficientes que garantizan un valor óptimo para este parámetro (Balbuena & Marcote, 2013), por otro lado la red consta de varios subsistemas homogéneos (idénticos) conectados entre sí según un gráfico de interconexión donde se muestra que la conectividad algebraica se puede calcular a partir de las propiedades de los gráficos correspondientes al subsistema y la interconexión. Además, indicamos que la conectividad algebraica de todo el sistema no supera las del subsistema y la interconexión (Lee, Nguyen, & Fujisaki, 2017), por ultimo las tecnologías que se introducen en los sistemas de infraestructura, transporte y velocidad de los intercambios determinan modificaciones en la conectividad, los que se han experimentado en especial en los últimos años con la introducción y generalización de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC). Ello implica una virtualización de las distancias (en especial cuando los desplazamientos de personas pueden ser sustituidos mediantes desplazamientos de flujos virtuales) y la capacidad e intensidad de la transmisión y la comunicación (Roldán, Crespo, Martín-Barrio, Peña-Tapia, & Barrientos, 2019).

Monitoreo del producto

Las evaluaciones continuas del riesgo de beneficios del producto se logran mediante la evaluación y monitoreo frecuente de los datos de todas las fuentes disponibles. Los análisis cuantitativos y cualitativos se realizan utilizando metodologías estadísticas y juicios sobre datos a nivel de ensayos del proceso individuales, así como el nivel de datos agregados del producto (Doan, Rao, Kracht, Pauff, & Hendrickson, 2019), además en el monitoreo del producto se utiliza la tomografía microcomputada por rayos X (TC de rayos X), un nuevo tipo de método de ensayo no destructivo, para escanear el interior de las muestras a estudiar y realizar una reconstrucción tridimensional que permite una comprensión completa del problema presentado (Zhou et al., 2019), sin embargo basándose en un conjunto de escenarios de supervisión utilizando técnicas de análisis, el procedimiento de optimización utilizó un sólido conjunto de resultados de monitoreo espacio-temporal generados a partir de campañas intensivas de muestreo llevadas a cabo en un sector específico de un sistema de distribución (Delpla, Florea, Pelletier, & Rodriguez, 2018), no obstante la supervisión en línea de la calidad del producto es clave para el funcionamiento automatizado de la máquina y la optimización de procesos donde es necesario la monitorización en proceso para la evaluación de la calidad del producto en línea, mediante instrumentos de medición a partir de las pruebas realizadas en una máquina de grado de producción (Gao, Tang, Gordon, & Kazmer, 2014), como caso típico el monitoreo de la calidad del producto mediante el análisis de texturas de imagen experimentó un enorme crecimiento en los últimos años en donde se puede utilizar dentro de una técnica de análisis de textura de imagen para proporcionar una caracterización estadística espacial de una imagen, en la mayoría de los casos esta caracterización es espacial (Facco, Masiero, Bezzo, Barolo, & Beghi, 2011).

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