ASPECTOS DE UNA CONFIGURACIÓN COMPLEJA EN LA PRODUCCIÓN INDUSTRIAL

OBJETIVOS

GENERAL

• Presentar el cálculo del indicador de mejora del proceso, los diagramas de proceso situación inicial y propuesta, y el resumen de los documentos relacionados con diagramas de Petri, tecnologías de la industria 4.0 y Your Organization Wastes Time. Here is How to Fix It.

ESPECIFICOS

• Revisión del Syllabus del curso para dar cumplimiento a la actividad correspondiente.
• Realización del cálculo del porcentaje de mejora del proceso realizado en la fase 2 y 3 de nuestra Empresa Gaposita Sport.
• Realizar un resumen sobre los “Aspectos de una Configuración Compleja en la producción industrial. Diagramas Petri.”.

INFORME FINAL

1. Realiza el cálculo del % de mejora obtenido en el proceso analizado en las etapas 2 y 3 del curso O y M

Tomando como base el tiempo del:

- DAP Situación Inicial seleccionado por el grupo de Etapa 2 y

- DAP Situación Propuesta que el estudiante realizo en la etapa 3

% del cálculo de mejora

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[pic 2]

[pic 3]

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Conclusión sobre el resultado obtenido en el % de mejora.

En el resultado de mejora obtenido se logra evidenciar que al mejorar el proceso de corte y separación por tallas en un 4,33% para la empresa Gaposita Sport, nos permite reducir el tiempo en la ejecución de la labor, garantizando un buen proceso y eficacia que en la fabricación de las prendas lo cual nos representaría disminución de cotos en la producción.

Si se lograra implementar cambios de mejora en cada proceso que realiza la empresa para la fabricación de sus prendas esto ayudaría a que la empresa ahorre mas y pueda brindar mejores garantías o beneficios laborales para los empleados o para ser utilizados en el aumento de sus activos y lograr extender su patrimonio.  

ASPECTOS DE UNA CONFIGURACIÓN COMPLEJA EN LA PRODUCCIÓN INDUSTRIAL

UN SISTEMA PRODUCTIVO INDUSTRIAL

Es definido básicamente como la interrelación de elementos que tienen por finalidad cumplir con uno o más objetivos de elaboración dentro de un marco ético-jurídico adecuado.

En estos sistemas, las conexiones entre los elementos pueden estar representadas por redes o grafos, dentro de la teoría de los grafos, las redes de Petri representan modelos gráficos aplicables a procesos industriales concurrentes, con muy buenas características de velocidad y eficiencia.

PRINCIPIOS MATEMÁTICOS DE LOS SISTEMAS DIFUSOS

Dentro de estos aspectos actuales más importantes que encontramos, es la búsqueda de pautas de diseño que hagan más confortable la interacción del ser humano con los objetos, con una mayor utilidad.

La clave de los modelos matemáticos se encuentra en la utilización de símbolos, ecuaciones, y proposiciones matemáticas que representan la realidad.

Debido a su naturaleza abstracta los modelos matemáticos pueden ser aplicados a una mayor variedad de situaciones que otros modelos no permiten.

La lógica difusa ha demostrado ser una herramienta adecuada para facilitar que sean utilizados los sistemas de inferencia basados en los mecanismos de razonamiento del operador humano. Estos sistemas comparten otras características propias de los elementos que conforman la inteligencia artificial.

En estos sistemas los conocimientos se adquieren y se almacenan en forma simbólica y se procesan mediante técnicas numéricas permitiendo una representación sencilla del conocimiento estructurado mediante la adopción de ciertas reglas y su rápida implementación mediante circuitos electrónicos.

La facilidad de su aplicación se potencia por la adopción de reglas de comportamiento, de carácter intuitivo, logrando que este crezca su interés en la aplicación en el modelado de la toma de decisiones y en los sistemas de procesos industriales.  

El conjunto difuso es una generalización de la teoría clásica de conjuntos donde un determinado elemento puede pertenecer a un conjunto o no.

VARIABLE DE DECISIÓN CONTINUA, SIMULACIÓN, ESTADO DE UN SISTEMA Y EVENTO.

Variable de decisión continua puede ser tomada como cualquier valor sobre algún intervalo de una línea ordenada de números reales, como, por ejemplo, los pesos de las cargas a ser manipuladas por el trabajado.

El estado de un sistema es definido en términos de valores numéricos asignados a los atributos, es decir, descriptores, de las entidades (es decir, cosas) en el sistema.

 VARIABLE DISCRETA: ACTIVIDAD EN TRÁNSITO, O INACTIVO.

Un ejemplo de una variable discreta considerada como un atributo es la situación de un trabajador clasificada como: en actividad, en transito o inactivo, donde se puede observar que:

Los estados del trabajador pueden ser codificados mediante números y, un evento en un modelo de simulación es un instante de tiempo, en el cual el estado del sistema puede cambiar.

SISTEMAS PRODUCTIVOS Y LOS TIPOS DE INCERTIDUMBRES

Cuenta con tres tipos de incertidumbre:

• Inexactitud: Se relaciona con la medición de las observaciones y del error de las mismas.
• Aleatoriedad: Tiene que ver con la presentación de eventos y su magnitud.
• Vaguedad: Se focaliza en la complejidad del sistema y la observabilidad y controlabilidad por parte del operador humano.

PRINCIPIOS SOBRE LAS REDES DE PETRI

Una red de Petri es un grafo dirigido G= (V, E) en donde

 V=L T y L T= [pic 6][pic 7][pic 8]

Lo especial de este tipo de red o grafo es que se manifiestan dos tipos de vértices o nodos distintos, cuyas denominaciones son lugares (nodos pasivos que hacen referencia a un estado) y transiciones (nodos activos que hacen referencia a una actividad).

El conjunto L se llama conjunto de los lugares y el T se llama conjunto de las transiciones, los lugares representan condiciones (estados) en tanto que las transiciones están representando eventos (sucesos). Cualquier lado e de E perteneciente al grafo se corresponde con un elemento de L y con un elemento de T.

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