Diseño de una técnica inteligente para identificar y reducir los tiempos muertos en un sistema de producción.

• Autores: Diego A Garces, Omar D. Castrillón Gómez
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 28, Nº. 3, 2017, págs. 157-170
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Design of intelligent technology to identify and reduce downtime in a production system.
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se presenta una metodología basada en una técnica inteligente para analizar las fallas en las diferentes máquinas de una línea de producción, con el fin de establecer e identificar las principales variables que generan la mayor fracción de tiempos muertos en el sistema productivo y plantear posibles soluciones. El desarrollo se realizó en cinco pasos. El primero corresponde a la recolección de la información en una base de datos; el segundo es la estandarización de la descripción de los fallos; el tercero es la aplicación de la minería de datos a partir de la información recolectada; el cuarto es la determinación del modelo matemático a aplicar; el quinto es concluir a partir de los resultados obtenidos. La herramienta utilizada es WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) con el modelo de árbol de clasificación J48. El resultado de la metodología propuesta en comparación a la metodología actual es positivo, ya que se logra un incremento de 3.58 puntos porcentuales en el indicador de eficiencia global. Se concluye que la herramienta sirve para identificar y reducir los tiempos muertos de una línea de producción.

  • English

    This paper proposed a methodology based on an intelligent technique to analyze the failures in the different machines of a production line, in order to establish and identify the main variables that generate the greatest fraction of idle times in the system and to propose possible solutions. The development of the methodology was carried out in five steps. The first corresponds to the collection of information in a database; the second is the standardization of the description of the faults; the third is the application of data mining from the information collected; the fourth is the determination of the mathematical model to be applied; the fifth is to conclude from the results obtained. The tool used was WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) with the classification tree J48. The result of the proposed methodology in comparison with the current methodology, is positive, because it is achieved increase of 3.58 percentage points is achieved in the overall efficiency indicator. It is concluded that the tool is useful to identify and reduce idle times of a line of production.