Examinando por Materia "Simulación discreta"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Impacto de factores aleatorios en la identificación de cuellos de botella en manufactura
    (Universidad del Valle, 2015) Castaño Ruiz, Cristhian Eduardo; Guzmán García, Marcela; Bravo Bastidas, Juan José
    Los pronósticos son esenciales en toda organización para la toma de decisiones debido a que influyen en el logro de los objetivos de diversas áreas como la producción, mercadeo, inventarios, compras, entre otros. Por lo tanto, este trabajo estudia la aplicabilidad de las redes neuronales artificiales como método para la estimación del pronóstico de la demanda, como una alternativa que ha demostrado en diferentes investigaciones tener mejor desempeño que los métodos tradicionales de series de tiempo. La investigación se desarrolla en una empresa catalogada como pequeña, que se dedica a la fabricación de acumuladores de plomo o baterías que actualmente no tiene un sistema de pronósticos establecido, seleccionando tres referencias comercializadas por la empresa. Se propone una metodología de perceptrón multicapa entrenado mediante el algoritmo de backpropagation y simulado en el software MATLAB R2014a utilizando como variable de estudio la demanda de cinco años. Los métodos de promedio móvil, suavización exponencial simple y suavización exponencial doble son evaluados seleccionando el de mejor desempeño según los indicadores de precisión para cada referencia. Las señales de rastreo de errores acumulados y suavizados son utilizadas para monitorear el desempeño de la metodología en redes neuronales y de las series de tiempo, obteniendo que los métodos tradicionales de series de tiempo aplicados en las tres referencias se encuentran fuera de control, indicando la presencia de errores no aleatorios asociados al método de pronóstico. Sin embargo, en la metodología de redes neuronales se obtiene que los pronósticos están bajo control demostrando la capacidad de obtener buenas predicciones en comparación a los otros métodos. Finalmente, se obtiene una notable reducción del error cuadrático medio de las redes neuronales en comparación a los métodos tradicionales de series de tiempo, concluyendo que las redes neuronales artificiales constituyen un buen método para la predicción de la demanda al ser capaz de adaptarse con precisión a los cambios de tendencia y la importancia de monitorear los métodos de pronostico a través del uso de señales de rastreo para mantener bajo control los parámetros que componen el sistema de pronóstico.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta metodológica basada en herramientas de ingeniería para la minimización de tiempos perdidos en campo apoyada en simulación discreta para una empresa agroindustrial de la región [recurso electrónico]
    (2019-07-08) Delgado Lugo, Andrés Mauricio (Autor); Suárez Caballero, César Alberto (Autor); González Velasco, Julián (Director de Tesis o Trabajo de Grado)
    La utilización de maquinaria agrícola en Colombia se hizo necesaria cuando la industrialización se extendió y se requería incluir herramientas que aumentaran la eficiencia de las tareas en el campo que eran realizadas de forma manual, Esto con el fin de tener la capacidad de competir a nivel internacional , problemas que no se tenían en cuenta surgieron en los procesos, una nueva etapa que obligaba que las organizaciones evaluaran las actividades realizadas por maquinas tanto a nivel operativo, táctico y estratégico. La utilización de la maquinaria agrícola en las operaciones de cosecha presenta factores asociados que de manera directa e indirecta ocasionan tiempo de ocio; en el proceso de abastecimiento de caña estas pérdidas de tiempo son ocasionadas principalmente por fallas mecánicas, tiempos de alistamiento y mantenimientos preventivos, en la mayoría de los casos estos mantenimientos preventivos no son suficientes para garantizar un estado óptimo de las máquinas. A pesar que los registros de información actual para la empresa, presentan datos fiables en cuanto a la operación y los procesos logísticos, sigue existiendo una carencia informativa (veraz y soportada estadísticamente), que permita identificar los componentes de pérdida de tiempo más representativos como tiempo perdido, mantenimientos correctivos, otras pérdidas de tiempo (Cambio de turno) y tiempo perdido en callejones, que conlleve a planear una ruta de mejoramiento metodológico usando herramientas de optimización; es necesario hacer un estudio, para tener una mejor base de información, cuya ejecución redunde en la estandarización de los procesos de cosecha mecanizada, el aprovechamiento eficiente de los recursos y el aumento de la rentabilidad del proceso de abastecimiento . Este proyecto está diseñado con el propósito de plantear la problemática de los mantenimientos de las máquinas cosechadoras de caña, generando un análisis para determinar las fuentes que causan más pérdidas de tiempo y de esta manera proponer la implementación de herramientas de ingeniería industrial y posteriormente el diseño y ejecución de un modelo de simulación discreta para la validación de los impactos positivos generados en el sistema de cosecha.