Resumen

En el contexto actual de la industria 4.0 y de la fabricación cambiante, los diseñadores y los ingenieros de fabricación se esfuerzan por determinar procesos apropiados, rápidos, precisos (con una calidad impecable) y rentables para diseñar productos altamente personalizados que cumplan los requisitos del cliente. Para determinar los procesos de fabricación, es necesario optimizar la correspondencia entre las características del producto, las características del material y las capacidades del proceso. La búsqueda de esta correspondencia optimizada suele denominarse selección del proceso de fabricación (MPS), que no es una tarea fácil debido a las infinitas combinaciones de características del producto, las numerosas características de los materiales y los diversos procesos de fabricación. Aunque los problemas asociados a la selección de procesos de fabricación han recibido una atención considerable, las tecnologías de la web semántica todavía están poco exploradas y su potencial sigue sin descubrirse. Casi ningún estudio anterior ha considerado la posibilidad de combinar el razonamiento basado en casos (CBR) con ontologías, un famoso y potente habilitador de la web semántica, para lograr el MPS. En este estudio, desarrollamos un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) para MPS basado en CBR habilitado por ontologías. Aplicando el razonamiento automático y la recuperación de similitudes en un caso de estudio industrial, demostramos que las ontologías permiten la selección de procesos al determinar la correspondencia competitiva entre las características del producto, las características del material y las capacidades del proceso, y al respaldar la recuperación efectiva de casos.

• Materias:Análisis de suelos Hormigón Asfalto Drenaje Acero
• Subjects:Soil testing Concrete Asphalt Drainage Steel
• Palabras claves:características de los productos, capacidades de los procesos, características de los materiales, habilitador de la web semántica, recibió una atención considerable, combinación de productos, contexto de fabricación cambiante, tecnología de la web semántica, selección de procesos de fabricación, estudio de caso industrial
• Keywords:products features, process capabilities, material characteristics, semantic web enabler, received considerable attention, combination of products, changeable manufacturing context, semantic web technology, manufacturing process selection, industrial case study