Flujo de operaciones en una celda de manufactura en las nuevas tecnologías.
El algoritmo ABC (colmena de abejas artificiales) es importante para optimizar variables de procesos. Adicionalmente, el tratar de resolver problemas de optimización son problemas complejos, ya que orientado con las nuevas tecnologías se tienen imprevistos en las líneas de producción que no se pueden predecir, por lo cual este algoritmo en específico requiere un análisis minucioso y de alta dificultad. Así mismo, el algoritmo ABC tiene como objetivo optimizar procesos, mediante un sistema que puede predecir que opción es conveniente para el problema dado. A la par, existe la necesidad de analizar la optimización para un caso de flujo de operaciones en una celda de manufactura usando nuevas tecnologías. En este sentido, la presente investiga... Ver más
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Flujo de operaciones en una celda de manufactura en las nuevas tecnologías. A. MURRJA, S. M. (s.f.). " Turtle Diagram" as a Tool of Forecasting in the Management of Production Risk in Agriculture-Literature Review. Acevedo Suárez, J. A. (2001). Gestión de la cadena de suministro. Centro de estudio Tecnología de Avanzada (CETA) y laboratorio de Logística y Gestión de la producción (LOGESPRO). Almazan, B. O. ( 2015). Poka Yoke. Técnica de calidad para la mejora continúa [en línea]. Obtenido de Gestiopolis: http://www. gestiopolis. com/poka-yoke-tecnica-de-calidad-para-la-mejora-continua. Amán Morales, R. J. (s.f.). Estrategia de manufactura para el control de la producción en el área de lavado y teñido de la Fábrica Ram Jeans. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Antonio, E. R. (2018). Industria 5.0. Logicbus SA de CV, 1-3. Bajic, B. R. (2020). Industry 4.0 implementation challenges and opportunities: A managerial perspective. IEEE Systems Journal, 546-559. Barraza, M. F. (2008). Encontrando al Kaizen: Un análisis teórico de la Mejora Continua. Pecvnia: Revista de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Cano, M. ́. (2015). “Takt time, el coraz ́on de la produccion. Vıa innova, 60-62. Corral, R. (2017). KPIs útiles. Diseña indicadores operativos que realmente sirvan para mejorar. 1-209. Fraga-Lamas, P. V.-B.-C. (2021). Next Generation Auto-Identification and Traceability Technologies for Industry 5.0: A Methodology and Practical Use Case for the Shipbuilding Industry. IEEE Access. Fraga-Lamas, P. V.-B.-C. (2021). Next Generation Auto-Identification and Traceability Technologies for Industry 5.0: A Methodology and Practical Use Case for the Shipbuilding Industry. IEEE Access. García, M. Á. (2012). Definición de una metodología para una aplicación práctica del SMED. Técnica industrial, 46-54. Griffiths, F. &. (2018). The fourth industrial revolution-Industry 4.0 and IoT [Trends in Future I&M. IEEE instrumentation & measurement magazine, 29-43. Guo, D. L. (2021). Synchroperation in industry 4.0 manufacturing. International journal of production economics, 238. Hernandez, J. Z. (s.f.). Balanceo de lineas. Obtenido de https://pdfcoffee.com/: https://pdfcoffee.com/balanceo-de-lineas-14-pdf-free.html#J.+Zamudio+Hernandez Karaboga, D. (2005). An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. echnical report-tr06, Erciyes university, engineering faculty, computer engineering department., 1-10. Montenegro, G. A. (2007). Sistema de identificación por radiofrecuencia (RFID). ENACOM. Raut, R. D. (2020). Enabling technologies for Industry 4.0 manufacturing and supply chain: concepts, current status, and adoption challenges. IEEE Engineering Management Review, 83-102. Rengifo García, E. (2013). Computación En La Nube (Cloud Computing). La Propiedad Inmaterial. Rossit, D. A. (2020). Solving a flow shop scheduling problem with missing operations in an Industry 4.0 production environment. Journal of Project Management, 33-44. Rossit, D. A. (s.f.). Solving a flow shop scheduling problem with missing operations in an Industry 4.0 production environment. Socconini, L. (2019). Lean manufacturing. Paso a paso. Marge books. Weber, R. H. (2010). Internet of Things–New security and privacy challenges. Computer law & security review, 23-30. Universidad Francisco de Paula Santander Reflexiones contables UFPS https://revistas.ufps.edu.co/index.php/RC/article/view/3555 Español https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0. info:eu-repo/semantics/article Artículo de revista http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text text/html application/pdf Núm. 1 , Año 2022 : Enero-Junio 1 El algoritmo ABC (colmena de abejas artificiales) es importante para optimizar variables de procesos. Adicionalmente, el tratar de resolver problemas de optimización son problemas complejos, ya que orientado con las nuevas tecnologías se tienen imprevistos en las líneas de producción que no se pueden predecir, por lo cual este algoritmo en específico requiere un análisis minucioso y de alta dificultad. Así mismo, el algoritmo ABC tiene como objetivo optimizar procesos, mediante un sistema que puede predecir que opción es conveniente para el problema dado. A la par, existe la necesidad de analizar la optimización para un caso de flujo de operaciones en una celda de manufactura usando nuevas tecnologías. En este sentido, la presente investigación tratará un caso práctico, donde se comparará un algoritmo estacionario contra el algoritmo ABC. Chavez-Hernandez, Yessika Gisell Perez-Dominguez, Luis Asunción Luviano-Cruz, David Pérez-Olguín, Iván Juan Sánchez-Mojica, Karla Yohana Algoritmo ABC Flujo de Operaciones Nuevas Tecnologías Optimización Publication 5 Flow of operations in a manufacturing cell in new technologies. ABC Algoritm Flow of Operations Journal article The ABC algorithm (artificial bee hive) is important to optimize process variables. Additionally, trying to solve optimization problems are complex problems, since oriented with the new technologies there are unforeseen events in the production lines that cannot be predicted, for which this specific algorithm requires a detailed and highly difficult analysis. Likewise, the ABC algorithm aims to optimize processes, through a system that can predict which option is convenient for the given problem. At the same time, there is a need to analyze the optimization for a case of flow of operations in a manufacturing cell using new technologies. In this sense, the present investigation will deal with a practical case, where a stationary algorithm will be compared against the ABC algorithm. New Technologies Optimization 2022-01-01T00:00:00Z 2022-01-01T00:00:00Z 2021-01-01 10.22463/26655543.3555 https://doi.org/10.22463/26655543.3555 https://revistas.ufps.edu.co/index.php/RC/article/download/3555/5312 34 22 2665-5543 https://revistas.ufps.edu.co/index.php/RC/article/download/3555/5365 |
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The ABC algorithm (artificial bee hive) is important to optimize process variables. Additionally, trying to solve optimization problems are complex problems, since oriented with the new technologies there are unforeseen events in the production lines that cannot be predicted, for which this specific algorithm requires a detailed and highly difficult analysis. Likewise, the ABC algorithm aims to optimize processes, through a system that can predict which option is convenient for the given problem. At the same time, there is a need to analyze the optimization for a case of flow of operations in a manufacturing cell using new technologies. In this sense, the present investigation will deal with a practical case, where a stationary algorithm will be compared against the ABC algorithm.
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A. MURRJA, S. M. (s.f.). " Turtle Diagram" as a Tool of Forecasting in the Management of Production Risk in Agriculture-Literature Review. Acevedo Suárez, J. A. (2001). Gestión de la cadena de suministro. Centro de estudio Tecnología de Avanzada (CETA) y laboratorio de Logística y Gestión de la producción (LOGESPRO). Almazan, B. O. ( 2015). Poka Yoke. Técnica de calidad para la mejora continúa [en línea]. Obtenido de Gestiopolis: http://www. gestiopolis. com/poka-yoke-tecnica-de-calidad-para-la-mejora-continua. Amán Morales, R. J. (s.f.). Estrategia de manufactura para el control de la producción en el área de lavado y teñido de la Fábrica Ram Jeans. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Antonio, E. R. (2018). Industria 5.0. Logicbus SA de CV, 1-3. Bajic, B. R. (2020). Industry 4.0 implementation challenges and opportunities: A managerial perspective. IEEE Systems Journal, 546-559. Barraza, M. F. (2008). Encontrando al Kaizen: Un análisis teórico de la Mejora Continua. Pecvnia: Revista de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Cano, M. ́. (2015). “Takt time, el coraz ́on de la produccion. Vıa innova, 60-62. Corral, R. (2017). KPIs útiles. Diseña indicadores operativos que realmente sirvan para mejorar. 1-209. Fraga-Lamas, P. V.-B.-C. (2021). Next Generation Auto-Identification and Traceability Technologies for Industry 5.0: A Methodology and Practical Use Case for the Shipbuilding Industry. IEEE Access. Fraga-Lamas, P. V.-B.-C. (2021). Next Generation Auto-Identification and Traceability Technologies for Industry 5.0: A Methodology and Practical Use Case for the Shipbuilding Industry. IEEE Access. García, M. Á. (2012). Definición de una metodología para una aplicación práctica del SMED. Técnica industrial, 46-54. Griffiths, F. &. (2018). The fourth industrial revolution-Industry 4.0 and IoT [Trends in Future I&M. IEEE instrumentation & measurement magazine, 29-43. Guo, D. L. (2021). Synchroperation in industry 4.0 manufacturing. International journal of production economics, 238. Hernandez, J. Z. (s.f.). Balanceo de lineas. Obtenido de https://pdfcoffee.com/: https://pdfcoffee.com/balanceo-de-lineas-14-pdf-free.html#J.+Zamudio+Hernandez Karaboga, D. (2005). An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. echnical report-tr06, Erciyes university, engineering faculty, computer engineering department., 1-10. Montenegro, G. A. (2007). Sistema de identificación por radiofrecuencia (RFID). ENACOM. Raut, R. D. (2020). Enabling technologies for Industry 4.0 manufacturing and supply chain: concepts, current status, and adoption challenges. IEEE Engineering Management Review, 83-102. Rengifo García, E. (2013). Computación En La Nube (Cloud Computing). La Propiedad Inmaterial. Rossit, D. A. (2020). Solving a flow shop scheduling problem with missing operations in an Industry 4.0 production environment. Journal of Project Management, 33-44. Rossit, D. A. (s.f.). Solving a flow shop scheduling problem with missing operations in an Industry 4.0 production environment. Socconini, L. (2019). Lean manufacturing. Paso a paso. Marge books. Weber, R. H. (2010). Internet of Things–New security and privacy challenges. Computer law & security review, 23-30. |
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