Optimización simultánea para la mejora continua y reducción de costos en procesos
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad EAFIT
2006
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| Soggetti: | |
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| _version_ | 1876460582511575040 |
|---|---|
| author | Jorge Domínguez Domínguez |
| author_facet | Jorge Domínguez Domínguez |
| contents | Optimización simultánea para la mejora continua y reducción de costos en procesos Jorge Domínguez Domínguez Ingeniería modelos método gráfico función de pérdida diseños de experimentos optimización multirespuesta Muchos problemas de optimización son caracterizados por la flexibilidad paraestablecer la utilidad entre las funciones objetivo. La estrategia experimentaldesempeña un papel importante para generar estas funciones objetivo, además,ésta se ha aplicado de manera conveniente para disminuir costos de calidad yen la mejora continua de la calidad de procesos y productos. Es frecuente encontrarmuchas aplicaciones industriales con varias respuestas cuya finalidades alcanzar la calidad global de un producto, por lo que es necesario optimizarde manera simultánea las respuestas de interés. En esencia, el problema deoptimización de varias respuestas involucra la selección de un conjunto de condicioneso variables independientes tales que den como resultado un productoo servicio adecuado. Es decir, se desea seleccionar los niveles de las variablesindependientes que optimicen todas las respuestas a la vez.En esta presentación se mostrarían dos procedimientos para construir una función que describa la combinación de los objetivos de las respuestas individuales.El primer método es un modelo de optimización multiplicativo y el segundo esaditivo, estos se aplicarán a dos casos de estudio realizados en la industria conel fin de resaltar los procesos de mejora continua y la disminución de costos.La optimización simultánea, utilizando estos dos procedimientos, se ilustraránmediante técnicas de graficación ya que éstas permiten generar varios escenariosde posibles soluciones óptimas. En estos ejemplos se observó que ambosmétodos producen resultados similares al generar el óptimo, sin embargo alcompararlos de manera global mediante la función de pérdida existe una ligeradiferencia entre ellos. 2006 artículo científico 1794-9165 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=83520408 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=835 Ingeniería y Ciencia application/pdf Universidad EAFIT Ingeniería y Ciencia (Colombia) Num.4 Vol.2 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_83520408 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Universidad EAFIT |
| spellingShingle | Optimización simultánea para la mejora continua y reducción de costos en procesos Jorge Domínguez Domínguez Ingeniería modelos método gráfico función de pérdida diseños de experimentos optimización multirespuesta Optimización simultánea para la mejora continua y reducción de costos en procesos Jorge Domínguez Domínguez Ingeniería modelos método gráfico función de pérdida diseños de experimentos optimización multirespuesta Muchos problemas de optimización son caracterizados por la flexibilidad paraestablecer la utilidad entre las funciones objetivo. La estrategia experimentaldesempeña un papel importante para generar estas funciones objetivo, además,ésta se ha aplicado de manera conveniente para disminuir costos de calidad yen la mejora continua de la calidad de procesos y productos. Es frecuente encontrarmuchas aplicaciones industriales con varias respuestas cuya finalidades alcanzar la calidad global de un producto, por lo que es necesario optimizarde manera simultánea las respuestas de interés. En esencia, el problema deoptimización de varias respuestas involucra la selección de un conjunto de condicioneso variables independientes tales que den como resultado un productoo servicio adecuado. Es decir, se desea seleccionar los niveles de las variablesindependientes que optimicen todas las respuestas a la vez.En esta presentación se mostrarían dos procedimientos para construir una función que describa la combinación de los objetivos de las respuestas individuales.El primer método es un modelo de optimización multiplicativo y el segundo esaditivo, estos se aplicarán a dos casos de estudio realizados en la industria conel fin de resaltar los procesos de mejora continua y la disminución de costos.La optimización simultánea, utilizando estos dos procedimientos, se ilustraránmediante técnicas de graficación ya que éstas permiten generar varios escenariosde posibles soluciones óptimas. En estos ejemplos se observó que ambosmétodos producen resultados similares al generar el óptimo, sin embargo alcompararlos de manera global mediante la función de pérdida existe una ligeradiferencia entre ellos. 2006 artículo científico 1794-9165 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=83520408 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=835 Ingeniería y Ciencia application/pdf Universidad EAFIT Ingeniería y Ciencia (Colombia) Num.4 Vol.2 |
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