Análisis de líneas de producción utilizando técnicas tradicionales

Autores
Fornari, Javier; Grieco, Sebastián; Parodi, Miguel Ángel; Luccini, Eduardo
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Fornari, Javier. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Grieco, Sebastián. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Parodi, Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario. Grupo de Energía Solar; Argentina
Fil: Parodi, Miguel. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Luccini, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario. Grupo de Energía Solar; Argentina
Fil: Luccini, Eduardo. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Resumen: En el contexto dinámico de producción de los procesos de manufactura modernos, los eventos críticos, que ocasionan inconvenientes, deben ser contemplados en el marco de la planificación y control de producción. Simular el impacto sobre la productividad ocasionado por un evento crítico, capturando la totalidad de los detalles operativos, se vuelve impráctico como herramienta de solución en tiempo real. Esta tarea se simplifica haciendo abstracciones operacionales del proceso mediante funciones analíticas, con lo cual se construye un metamodelo. Este trabajo propone una aplicación del metamodelo que describe el impacto operacional del evento parada de una máquina “clave” (máquina de control numérico computarizado, CNC) que afecta a la performance/productividad de la línea de producción en forma directa al número de partes demoradas e indirecta a las variables de respuesta dinámica. La incorporación de estos metamodelos en la toma de decisiones demuestra aportar una considerable mejora en la planificación del proceso de producción.
Abstract: Within the context of the modern dynamical manufacture production processes, the critical events causing difficulties must be considered in the frame of the production planning and control. Simulation of the impact due to a given critical event, taken into account the whole operative details, is impractical as a real time solution tool. Making operational abstractions within the processes, by means of analytical functions, simplify this task. This constitutes a metamodel. This work applies the metamodel describing the operational impact of an event stop of a “key” machine (a computing numerical control machine, CNC) affecting the performance/productivity of the production line in a direct way to the number of delayed parts and indirect to the dynamic response variables. The incorporation of these metamodels in the decision-making shows to constitute a significant improvement in the production process planning.
Fuente
Energeia, 8(8)
ISSN 1668-1622
Materia
PROCESOS INDUSTRIALES
PLANIFICACION
METAMODELO
MANUFACTURA
INGENIERIA INDUSTRIAL
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional (UCA)
Institución
Pontificia Universidad Católica Argentina
OAI Identificador
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Abstract: Within the context of the modern dynamical manufacture production processes, the critical events causing difficulties must be considered in the frame of the production planning and control. Simulation of the impact due to a given critical event, taken into account the whole operative details, is impractical as a real time solution tool. Making operational abstractions within the processes, by means of analytical functions, simplify this task. This constitutes a metamodel. This work applies the metamodel describing the operational impact of an event stop of a “key” machine (a computing numerical control machine, CNC) affecting the performance/productivity of the production line in a direct way to the number of delayed parts and indirect to the dynamic response variables. The incorporation of these metamodels in the decision-making shows to constitute a significant improvement in the production process planning.
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