Memorias de investigación
Tesis:
KNOWLEDGE MANAGEMENT FRAMEWORK BASED ON AN AGENTS NETWORK TO SUPPORT CONTINUOUS IMPROVEMENT IN MANUFACTURING INTEGRATING CASE-BASED REASONING AND PRODUCT LIFECYCLE MANAGEMENT
Año:2019

Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial (redes neuronales, lógica borrosa, sistemas expertos, etc),
  • Ingenieria mecanica

Datos
Descripción
Los procesos de fabricación presentan problemas que deben ser resueltos sistemáticamente para alcanzar, e incluso superar, los objetivos fijados para la producción. Estos problemas suelen ser analizados y resueltos por equipos que trabajan directamente en el taller de producción, los cuales se ayudan de diferentes métodos para esta tarea. Esta Tesis propone un sistema para apoyar el proceso de mejora continua en el taller de plantas de fabricación pertenecientes a multinacionales. Este sistema captura y reúsa fácilmente el conocimiento generado en el proceso de resolución de problemas de fabricación. Esta Tesis presenta una ontología novedosa para la representación del conocimiento generado durante la resolución de cualquier tipo problema generado en el taller de cualquier tipo de fábrica que sea relativo a la eficiencia general de los equipos, u OEE (Overall Equipment Effectiveness) por sus siglas en inglés. Esta ontología se ha empleado en la construcción de un sistema basado en conocimiento que apoya el proceso de mejora continua de las multinacionales mediante la captura y reutilización del conocimiento generado en la resolución de problemas de fabricación. La arquitectura de este sistema integra el método 8D, como estructura para guiar la resolución de los problemas paso a paso, el razonamiento basado en casos (CBR o Case-Based Reasoning según su denominación en inglés) gestionado por una arquitectura de agentes distribuidos, como base de casos y herramienta de inteligencia artificial para la búsqueda de problemas similares recolectados con anterioridad en diversas fábricas, y finalmente un sistema de gestión del ciclo de vida de producto (PLM o Product Lifecycle Management según su denominación en inglés), como fuente de información integral sobre el contexto de los problemas (productos, procesos y recursos) que se usa para complementar el cálculo de similitud de la aplicación CBR. El análisis modal de fallos y efectos (AMFE) aplicado a los procesos (PFMEA o Process Failure Mode and Effect Analysis según su denominación en inglés) se utiliza tanto como modelo base para la creación de la ontología sobre la que se construye el sistema, así como fuente inicial de casos para alimentar la aplicación CBR. Un prototipo de este sistema ha sido desarrollado y probado en Exide Technologies, una empresa multinacional proveedora de soluciones de almacenamiento de energía eléctrica para el automóvil y la industria. Los resultados obtenidos en dos de sus fábricas validan la propuesta conceptual presentada en esta Tesis. Los planteamientos hechos públicos en esta Tesis permiten también definir las bases para futuros trabajos que puedan extender y mejorar el presente marco conceptual.
Internacional
Si
ISBN
Tipo de Tesis
Doctoral
Calificación
Sobresaliente cum laude
Fecha

Esta actividad pertenece a memorias de investigación

Participantes

Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Ingeniería de Fabricación
  • Departamento: Ingeniería Mecánica