La implantación de tecnologías de fabricación digital (DMT) representa el inicio de la transformación de un sistema de fabricación hacia un sistema de fabricación inteligente (SMS). Evaluar el rendimiento de las DMT implantadas es esencial para cumplir los objetivos en un SMS y permite identificar su utilidad. Sin embargo, estimar este rendimiento es una tarea difícil debido a las características heterogéneas de los DMT, como el origen de la información, la capacidad, la conectividad, etc. Aunque se conocen algunas métricas de medición del rendimiento de los SMS, ninguna está pensada para identificar el rendimiento de los DMT. Este artículo sigue una metodología para la construcción de indicadores de rendimiento tecnológico y propone un indicador novedoso basado en las características individuales de los DMTs y en el concepto de fábrica inteligente de la interoperabilidad. El indicador propuesto permite aproximarse al comportamiento de uno o múltiples DMTs implementados simultáneamente e introduce una medida cuantificable que puede aplicarse a cualquier proceso industrial. Cabe destacar que dicho indicador no está presente en la literatura y puede ser de gran interés para las empresas que actualmente implementan DMTs relacionadas con SMS. La aplicabilidad del indicador considerando múltiples DMTs se valida a través de un caso de prueba ilustrativo.
1. INTRODUCCIÓN
En la actualidad, muchas industrias se están transformando en un sistema de fabricación inteligente (SMS) mediante la adopción de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) avanzadas para aumentar el nivel de automatización y digitalización de la producción, la fabricación y los procesos industriales. Las TIC implicadas en esta transformación se conocen como habilitadores tecnológicos, que son pilares del concepto de industria 4.0 (I4.0), como las tecnologías digitales emergentes, las tecnologías de fabricación digital (DMT), etc. Las DMT mencionadas principalmente en la bibliografía incluyen el Internet de las cosas (IoT), la computación en la nube, los sistemas de integración, los robots industriales, la simulación, la realidad virtual, el big data, la ciberseguridad, la fabricación aditiva y diversas técnicas analíticas (Kamble et al., 2020).
Desde el punto de vista académico, algunas de las tecnologías examinadas siguen transformándose rápidamente (Lu, 2017). Esto se debe al aumento sin precedentes del número de fuentes tecnológicas y a la heterogeneidad de sus características (por ejemplo, el origen de la información, la capacidad y la conectividad). La integración del funcionamiento de las DTM y su uso efectivo permite alcanzar los objetivos del SMS (Wu, 2009). Por lo tanto, analizar las características de los DTM es esencial para descubrir su rendimiento (Wu, 2009). Además, los DTM pueden implementarse individualmente o en combinaciones, lo que refuerza la importancia de explorar la característica de interoperabilidad.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Análisis de la calidad de los productos industriales basado en el aprendizaje automático en línea
Video:
Proceso Certificación ISO 9001, ISO 14001, OHSAS 18001, ISO 50001
Artículo:
Acreditación de la nueva norma ISO 20387:2018 para bancos biológicos y sus desafíos
Video:
Gestión de calidad integrada
Artículo:
Evaluación multicriterio del rendimiento: un estudio de caso en el sector del transporte urbano de pasajeros
Informe, reporte:
Diagnóstico sobre la logística del comercio internacional y su incidencia en la competitividad de las exportaciones de los países miembros
Infografía:
Sistemas de calidad. Six Sigma
Manual:
Química de los taninos
Artículo:
Influencia del COVID-19 en las dinámicas de exportación, producción y consumo de carne vacuna en Colombia y el mundo: Una revisión monográfica.