Sistemas de Producción Autónoma Fiables: Combinando Métodos de Ingeniería Industrial y Modelado de Conciencia Situacional en el Diseño Realista Crítico de Sistemas de Producción Autónomos
Autores: Fox, Stephen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Sistemas de Producción Autónoma Fiables: Combinando Métodos de Ingeniería Industrial y Modelado de Conciencia Situacional en el Diseño Realista Crítico de Sistemas de Producción Autónomos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Producción autónoma
Sistemas de producción fiables
Requisitos de rendimiento
Accidentes
Métodos de ingeniería industrial
Modelado de conciencia situacional
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
La producción autónoma necesita ser confiable. Los resultados de los sistemas de producción confiables cumplen consistentemente con los requisitos de rendimiento. Por el contrario, los resultados de los sistemas de producción no confiables a menudo no cumplen con los requisitos de rendimiento. La producción no confiable puede llevar a accidentes, retrabajos, desperdicios, pérdida de buena voluntad, etc. En este documento de comunicación, se proporcionan análisis comparativos de las características del trabajo en las industrias de manufactura y construcción, que afectan las oportunidades para sistemas de producción autónoma confiables de alto nivel. Los análisis indican que hay oportunidades fuertes y oportunidades débiles para sistemas de producción autónoma confiables de alto nivel en estas industrias. En las oportunidades más fuertes, hay certeza en el trabajo repetido; la composición del trabajo involucra pocos materiales/piezas que tienen poca variación; y el trabajo se lleva a cabo en entornos que no requieren ingeniería adicional para facilitar la producción autónoma confiable. En las oportunidades más débiles, los entornos de trabajo requieren una ingeniería adicional extensa; la composición del trabajo involucra muchos materiales/piezas que tienen mucha variación; el trabajo a realizar no es seguro hasta su finalización y luego nunca se repite. Se explica que al buscar mejorar las oportunidades débiles para sistemas de producción autónoma confiables de alto nivel, se pueden combinar métodos de ingeniería industrial y modelado de conciencia situacional dentro de un marco de realismo crítico para abordar los desafíos en el entorno de trabajo, la composición y la incertidumbre.
Descripción
La producción autónoma necesita ser confiable. Los resultados de los sistemas de producción confiables cumplen consistentemente con los requisitos de rendimiento. Por el contrario, los resultados de los sistemas de producción no confiables a menudo no cumplen con los requisitos de rendimiento. La producción no confiable puede llevar a accidentes, retrabajos, desperdicios, pérdida de buena voluntad, etc. En este documento de comunicación, se proporcionan análisis comparativos de las características del trabajo en las industrias de manufactura y construcción, que afectan las oportunidades para sistemas de producción autónoma confiables de alto nivel. Los análisis indican que hay oportunidades fuertes y oportunidades débiles para sistemas de producción autónoma confiables de alto nivel en estas industrias. En las oportunidades más fuertes, hay certeza en el trabajo repetido; la composición del trabajo involucra pocos materiales/piezas que tienen poca variación; y el trabajo se lleva a cabo en entornos que no requieren ingeniería adicional para facilitar la producción autónoma confiable. En las oportunidades más débiles, los entornos de trabajo requieren una ingeniería adicional extensa; la composición del trabajo involucra muchos materiales/piezas que tienen mucha variación; el trabajo a realizar no es seguro hasta su finalización y luego nunca se repite. Se explica que al buscar mejorar las oportunidades débiles para sistemas de producción autónoma confiables de alto nivel, se pueden combinar métodos de ingeniería industrial y modelado de conciencia situacional dentro de un marco de realismo crítico para abordar los desafíos en el entorno de trabajo, la composición y la incertidumbre.