Diseño e implementación de un sistema integrado para disminuir tiempos muertos en líneas de producción industrial
Notice bibliographique
Résumé
La presente investigación muestra la implementación de un sistema integrado que analiza los modos de falla de los distintos activos físicos que integran una línea de producción industrial, para poder determinar de forma real las causas principales y los eventos que provocan la aparición de tiempos muertos en líneas de producción industrial con la finalidad de encontrar soluciones que permitan disminuir dichos tiempos. La implementación del sistema se desarrolló de forma metódica en siete etapas. En la primera se establece el objetivo de la integración; en la segunda etapa se recolecta y filtra la información del proceso industrial en una base de datos; la tercera etapa genera índices de estandarización en función de los modos de falla; la cuarta etapa se desarrolla la exploración de datos informativos obtenidos en la recolección y filtración; en la quinta etapa se establece el modelo matemático adecuado; la sexta etapa establece el procedimiento para el cálculo de los índices de la Efectividad Global de Equipos; finalmente la séptima etapa analiza cuantitativamente los resultados de la implementación del sistema integrado. Se utilizó la plataforma WEKA mediante el árbol de decisión J48 para establecer una evaluación real, es así que de la implementación del sistema se pudo lograr un aumento del 4,48 % en la eficiencia global de los activos físicos de la línea de producción.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».