Metodología de simulación con inteligencia artificial en la planificación y control de la producción, en sistemas de manufactura de fundición

• Autor: Romero Ríos, Percy Marcial
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/28067
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/28067
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Producción; Costos de producción; Tiempo de parada; Redes neuronales artificiales; Rentabilidad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El estudio realizado bajo la modalidad de tesis tuvo como objetivo general determinar cómo una metodología de Simulación con Inteligencia Artificial permite ayudar en la Planificación y Control de la Producción, en sistemas de Manufactura de Fundición. Dicha metodología utiliza las redes neuronales artificiales (RNA) para pronosticar los costos de parada de la línea trefiladora del área de producción, se eligió esta metodología para dar respuesta a un problema de la empresa, en la que se detectó altas paradas de la línea trefiladora. Para el diagnóstico del problema se recurrió a él diagrama de Ishikawa y diagrama de Pareto, identificando en la línea los equipos que generan horas altas de parada, para luego proceder a la aplicación de una metodología basado en Redes Neuronales Artificiales en el pronóstico del costo de parada. Se utilizo la herramienta Neural Net Works de Matlab para la fase de topología, configuración, aprendizaje, entrenamiento y pronostico basados en la RNA Perceptrón Multicapa. Los resultados de la investigación permitieron determinar el resultado de pronóstico del costo de parada, con un error de la RNA de 13.86%, que es menor obtenido por el experto que fue de 37.08% con respecto a los montos reales. Con los tiempos de parada de línea obtenidos atreves del pronóstico en los meses de marzo, abril, mayo y junio del 2019, se propone un plan de mantenimiento autónomo que reduzca en un 30% los tiempos de parada de la línea, lo cual aumentaría la producción en marzo, en 6.327tn, para abril en 2.595tn, para mayo en 3.105tn y para junio en 5.842tn, generando ingresos adicionales en marzo con un monto de S/17,112.15, en abril de S/7,024.99, en mayo de S/8,398.46 y en junio de S/15,783.71 del 2019, los cuales suman un ingreso total de S/48,319.31.