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Aplicación de arquitectura empresarial y redes neuronales artificiales para optimizar el proceso de producción

Autores: Juzon, Zbigniew; Wikarek, Jarosaw; Sitek, Pawe

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Aplicación de arquitectura empresarial y redes neuronales artificiales para optimizar el proceso de producción


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Optimización de la producción
Arquitectura empresarial
Recursos
Elementos clave
Meta-modelo
Red neuronal artificial

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 40

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La optimización de la producción es un proceso complejo porque debe tener en cuenta varios recursos de la empresa y su entorno. En este proceso, es necesario considerar la empresa en su conjunto, teniendo en cuenta la interacción entre sus elementos clave, tanto en la capa tecnológica como en la empresarial. Por esta razón, el artículo propone el uso de la arquitectura empresarial, que facilita la interacción de estas capas en el proceso de optimización de la producción. Como resultado, se presentó un meta-modelo de arquitectura empresarial propietario, que, basado en buenas prácticas y los supuestos de la arquitectura empresarial, facilita la construcción de modelos detallados de optimización en el área de planificación, programación, asignación de recursos y enrutamiento. También se presenta el modelo de optimización de la producción formulado como un problema de programación matemática. El modelo se construyó teniendo en cuenta el meta-modelo. Debido a la complejidad computacional del modelo de optimización, se propuso un método que utiliza una red neuronal artificial (ANN) para estimar el resultado potencial basado en la estructura del modelo y una instancia de datos dada antes del inicio de la optimización. Se ha mostrado la aplicación práctica del enfoque presentado basado en el ejemplo de optimización de la producción de una celda de producción ejemplar donde se optimizan el costo de almacenamiento y el número de pedidos no cumplidos y mantenimiento.

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