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Desarrollo de sistemas productivos auto-diagnosticables.

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dc.contributor.authorGarcía Melo, José Isidro
dc.contributor.corporatenameUniversidad del Valle (Colombia)spa
dc.coverage.projectdates2011-2015spa
dc.coverage.spatialCali (Valle del Cauca, Colombia)
dc.date.accessioned2020-02-18T20:35:53Z
dc.date.accessioned2020-12-18T01:28:51Z
dc.date.available2020-02-18T20:35:53Z
dc.date.available2020-12-18T01:28:51Z
dc.date.issued2015-04-10
dc.description.abstractLos sistemas productivos (SP), considerados como sistemas transformadores de materias primas para producción de bienes (ej. sistemas de manufactura, [SM] ) así como prestadores de servicios (ej. los sistemas hospitalarios o bancarios), son altamente heterogéneos en virtud de la variedad de recursos involucrados, tales como: equipos físicos, dispositivos, operadores, recursos informáticos y protocolos de comunicación, entre otros, en la realización sus procesos productivos (PP) de forma integrada. El término PP es definido como la secuencia de actividades realizas por los recursos con la finalidad de obtener un bien o servicio. Estas actividades incluyen, entre otras funciones, la solución de conflictos originados por el uso compartido de recursos. Actualmente, los SPs procuran definir sus PPs con eficiencia, eficacia y la confiabilidad como un medio para asegurar su permanencia en un mercado globalizado cada vez más competitivo. En este contexto, la ejecución del PP debe considerar no solo los estados normales de operación sino también en situación de falla. Una falla es definida como una bifurcación de, por lo menos, una propiedad del sistema que conlleva a un comportamiento inesperado o no deseado del sistema, lo cual puede generar condiciones peligrosas para operadores, o usuarios y sobrecostos por detenciones del sistema, pérdida de materia prima y de mantenimiento, entre otras. En este contexto, y de forma independiente con el protocolo de mantenimiento, las fallas son eventos que pueden ocurrir en cualquier sistema con esta naturaleza. En un ambiente ideal, un SP podría ser monitoreado en todos sus procesos y componentes para detectar fallas prematuras. Sin embargo, los costos y requerimientos inviabilizan esta posibilidad. En este sentido, surge la necesidad de detectar fallas durante el funcionamiento del SP a través del monitoreamiento de parámetros de fácil acceso, tomando en consideración manifestaciones de fallas ó síntomas desde un punto de vista cualitativo. Así, este proyecto define un novedoso procedimiento para el desenvolvimiento de SPs que posibilita a priori una detección automática de condiciones de falla en los PPs. Dentro de este contexto y durante el desarrollo de este trabajo se pretende construir modelos que permitan la estructuración de proyectos de algoritmos de control del SP considerando no solamente estados de operación normal sino también en situaciones de falla. Para abordar esta problemática, se propone utilizar las redes bayesianas como herramienta de diagnostico para detectar estados de falla en el SP. A utilización de esta herramienta es motivada por su capacidad de establecer relaciones causa- efecto. Por otra parte, el desenvolvimiento de los modelos de los PP por medio de lenguajes formales previene errores de interpretación y especificación. En este sentido, se propone la utilización de las redes de Petri, utilizada exitosamente en diversos tipos de aplicaciones, como el lenguaje formal para este proyecto. De esta forma, el resultado final de este proyecto consiste en un procedimiento que consolida la integración de dos semánticas diferentes, de diagnóstico y de modelado, para la construcción de modelos que permitan controlar y supervisar SPs en condiciones de operación normal y bajo condiciones de falla. Finalmente, motivados por la importancia de validar las contribuciones resultantes del presente proyecto en estudios de casos reales y ante la imposibilidad que las empresas tienen en disponibilizar sus SP para fines de investigación, es considerado un ejemplo de aplicación, como es el sistema flexible de montaje, comercializado por la empresa Denford y que está disponible y en operación en el laboratorio "Centro de Automatización de Procesos de la universidad Javeriana.spa
dc.format.extent24 páginas.spa
dc.identifier.instnameColcienciasspa
dc.identifier.reponameRepositorio Colcienciasspa
dc.identifier.repourlhttp://colciencias.metabiblioteca.com.cospa
dc.identifier.urihttps://colciencias.metadirectorio.org/handle/11146/40106
dc.language.isospaspa
dc.relation.ispartofseriesInforme;
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/spa
dc.subject.proposalRedes Bayesianasspa
dc.subject.proposalRedes de Petrispa
dc.subject.proposalSistemas Productivosspa
dc.subject.proposalSistemas de manufacturaaspa
dc.subject.proposalTolerancia a fallasspa
dc.subject.proposalAuto-diagnosticablespa
dc.subject.proposalSistemas flexibles de manufacturaspa
dc.titleDesarrollo de sistemas productivos auto-diagnosticables.spa
dc.typeInforme de investigaciónspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wsspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/reportspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/PIDspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersionspa
dc.type.versionhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32spa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersionspa
dcterms.audienceEstudiantes, Profesores, Comunidad científica colombiana, etc.spa
dspace.entity.typePublication
oaire.awardnumber110652128256spa
oaire.funderidentifier.colciencias653-2011-FFJC
oaire.fundernameDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación [CO] Colcienciasspa
oaire.objetivesDesarrollar sistemas productivos auto-diagnosticables. -Estudiar las características de los sistemas productivos. -Estudiar técnicas de modelado de sistemas productivos utilizando herramientas específicas de modelado como la red de Petri. -Estudiar técnicas de inferencia estadística aplicadas a de sistemas productivos utilizando herramientas específicas como la redes Bayesianas. -Desarrollar técnicas para el modelado formal y análisis de sistemas productivos que permitan validar y verificar los requerimientos del sistema. -Desarrollar técnicas para la detección y diagnostico de situaciones de anormalidad en los sistemas productivos -Desarrollar e implementar un ejemplo de aplicación de los conceptos propuestos.spa

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