Modelación y optimización aplicada a la simulación de procesos y sistemas de manufactura

Villarreal Marroquín, María Guadalupe (2007) Modelación y optimización aplicada a la simulación de procesos y sistemas de manufactura. Maestría thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.

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Resumen

La simulación por computadora es una herramienta imprescindible para las compañías manufactureras. En un nivel micro, la simulación contribuye a diseñar procesos de manufactura que permiten producir bienes con múltiples especificaciones y, en un nivel macro, ayuda a diseñar los sistemas que integran a estos procesos de manera eficiente y costeable para asegurar la viabilidad financiera de la compañía. Los modelos de simulación permiten crear representaciones adecuadas del sistema o proceso para tratar diferentes combinaciones de valores de las variables controlables y así generar predicciones sobre varios criterios de desempeño de interés. Tradicionalmente la simulación se ha utilizado para generar una cantidad limitada de instancias sobre las que finalmente se selecciona una. Esto último es en sí una mejora de proceso y no propiamente una optimización. En optimización la idea es buscar combinaciones de valores de las variables controlables que demostrablemente sean altamente atractivas en términos de los criterios de desempeño de interés, y en su mejor caso, inmejorables. En este trabajo se propone un método de optimización de simulaciones para apoyar a personas que necesiten realizar la optimización de procesos por medio de un modelo de simulación. El método propuesto es suficientemente sencillo y transparente para ser codificado con recursos computacionales modestos y utilizado con poco entrenamiento en optimización. El método comienza con un diseño de experimentos con el cual se determina una solución incumbente y un metamodelo inicial. En cada iteración, el metamodelo es utilizado para generar un punto atractivo bajo el cual se ejecuta una simulación. El valor simulado del nuevo punto se compara con el incumbente para actualizarlo, y finalmente, se prueban varios criterios de parada. Si se decide seguir, el nuevo punto se añade al conjunto de puntos disponibles en una nueva iteración y un nuevo metamodelo es construido. La validación del método se realizó mediante su aplicación a diferentes funciones de prueba para optimización global, así como a funciones no lineales polinomiales y no polinomiales. Los resultados empíricamente apuntan a que el método es capaz de converger a soluciones cercanas al óptimo global con pocas ejecuciones de la simulación. Adicionalmente el método se aplicó con resultados competitivos a diferentes modelos de simulación sencillos los cuales sirven como casos de demostración del método propuesto así como evidencia de la aplicabilidad del método a simulaciones de eventos discretos y simulaciones de fenómenos continuos. Dentro de la tesis se presenta además un caso de estudio real, la simulación de una línea de pintura de partes automotrices de una compañía de la ciudad de Monterrey. El modelo que se desarrolló en este caso fue utilizado para evaluar cambios propuestos en la línea. La determinación de la mejor configuración del sistema se abordó utilizando el método de optimización para simulaciones propuesto en este trabajo. Este caso sirvió para mostrar la instauración del método para optimizar un sistema a escala real. Similarmente, se presenta un caso de estudio de simulación de fenómenos continuos, específicamente en el terreno del moldeo por inyección. Durante la realización de este trabajo se puso especial cuidado en que todos los requerimientos computacionales pudieran ser instauradas en MS Excel, por lo que los requerimientos de paquetería computacional son modestos. Esto se hizo pensando en mantener la factibilidad de la aplicación del método aquí desarrollado en la industria mexicana.

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