plan maestro de produccion aplicando redes neuronales artificiales

UNIVERSIDAD TÉCNICA DE ORURO
FACULTAD NACIONAL DE INGENIERÍA
CARRERA DE INGENEIRÍA INDUSTRIAL
TITULO: PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN APLICANDO REDES NEURONALES ARTIFICALES
EN EMPRESAS PRODUCTIVAS
AUTOR: JOSÉ LUIS LÓPEZ SARAVIA
FECHA DE DEFENSA:
14 DE DICIEMBRE DEL 2007
PLAN, PRODUCCIÓN, REDES, NEURONALES, CORINSA.
TUTOR: ING. DENNIS GARCIA OCAÑA
Nº DE PAGINAS: 147
La función de los profesionales especializados en la planeación de la producción y el control de inventarios es
cumplir con la misión de las organizaciones, utilizando los recursos de fabricación de una empresa de manera más
efectiva y eficiente posible. Es así que para lograr una ventaja competitiva en la planeación de la producción nace
la aplicación de la inteligencia artificial en los sistemas productivos.
El presente proyecto pretende demostrar la aplicación de RNA (redes neuronales artificiales), en sistemas
productivos, con la elaboración del Plan Maestro de Producción para la empresa CORINSA. De esta manera
lograr la minimización de costos y la mejora del servicio al cliente, con la entrega de productos a tiempo.
Desarrollando estrategias sólidas para la planificación de la producción, con el uso de redes neuronales artificiales
¿De qué manera se puede planificar la producción, con el uso de redes neuronales, en función de variables
cualitativas y cuantitativas, de manera que la respuesta sea la óptima para la planificación de la producción?. La
implementación de redes neuronales para la planificación de la producción, permitirá a las empresas realizar una
planificación óptima, minimizar costos de almacenamiento y puntualidad en la entrega de productos.
Realizar un plan de producción con el uso de redes neuronales, encontrando un modelo capaz de mejorar el
sistema productivo de una empresa.
Determinar las variables que influyen en la planificación de la producción. Determinar las funciones de entrada, a
las redes neuronales aplicables a la planificación de la producción. Encontrar la topología adecuada de Redes
Neuronales Artificiales para la planificación de la producción. Elaboración del plan maestro de producción.
Como primera etapa se ha determinado las variables de entrada y la variable de salida (variable a predecir),
seguido de la recopilación de datos de una gestión pasada en la empresa Corinsa. En la siguiente etapa se ha
diseñado la RNA, aplicando el software NeuroIntelligence 2.2, insertando los datos obtenidos. Una vez diseñada
la red se ha procedido al entrenamiento de la RNA, consiguiendo la estructura del modelo de RNA con el mejor
coeficiente de correlación R2, y para validar el modelo se ha procedido a la prueba de error para cada producto,
este valor no ha sido mayor del 0.1% para tener un buen modelo de pronostico.
Se ha demostrado que el uso de las RNAs son bastante útiles llegando a la conclusión que entrar a esta nueva área
y buscar nuevas aplicaciones, abrirá nuevos horizontes para la investigación en empresas de servicio, financieras,
de producción y otras. Se ha logrado planificar la producción para los 23 productos de la empresa en función de
los costos de producción unitario y costos de mantenimiento. Se ha diseñado las RNAs para los diferentes
productos de la empresa con mejores arquitecturas, mejores coeficientes de correlación, mejores coeficientes de
determinación, menores errores de entrenamiento.
Entre las aplicaciones de las RNAs, se recomiendan el control de procesos mediante Redes Neuronales
Artificiales, el control de calidad con RNAs, Definición del comportamiento del consumidor mediante RNAs,
Pronostico de ventas con RNAs como temas principales.