Selección de sistemas automatizados de manufactura metalmecánicos mediante lógica difusa

Abstract

Este trabajo establece un procedimiento para la selección de Sistemas Automatizados Manufactura (SAM) metalmecánicos mediante la aplicación de lógica difusa (LD). En primera instancia se describe el entorno nacional e internacional de la manufactura, su importancia y relación con el desarrollo económico de un país. Se identifica la importancia que ha tenido este tipo de industria en México y la imperante necesidad de su impulso y su impostergable crecimiento, apoyado con desarrollo tecnológico y de investigación. La selección de un sistema de manufactura, en la práctica cotidiana, se llega a realizar de manera empírica y se omiten algunos aspectos relevantes para su operación adecuada en condiciones normales, lo que hace que la inversión realizada no tenga el retorno en la cantidad esperada o el tiempo de estabilización llega a ser muy largo. Y en muchas ocasiones esta experiencia no se documenta para que aplicaciones posteriores se puedan establecer criterios uniformes para su funcionamiento estable y productivo. Se propone un procedimiento, en dónde se obtiene la experiencia de expertos para determinar cómo ciertos factores de decisión (variables lingüísticas) prescriben la utilización de un sistema automatizado de manufactura dado. Esto es traducido en conjuntos difusos y por ende en funciones de pertenencia, las cuáles mediante operaciones de lógica difusa, indicarán cuáles de los sistemas de manufactura es el que tiene mayor viabilidad para valores dados. Las funciones de pertenencia aquí presentadas son obtenidas mediante la investigación con expertos en un empresa metalmecánica. Esto es debido a diferencias en las características de los productos que se manufacturan en entre diferentes empresas y a políticas de las mismas empresas por lo que un factor de decisión puede tener una función de pertenencia diferente. Es puede ilustrarse considerando el factor del volumen de producción para diferentes tipos de partes, por ejemplo, un monoblock de para un motor de automóvil y sus respectivos pistones; mientras que una corrida de un lote de 3,000 piezas puede considerarse alto para un monoblock, para un pistón puede considerarse muy bajo, lo que hace que estas de experiencias sean reconocidas y traducidas en funciones de partencia diferentes. Este procedimiento permite tomar decisiones sobre cuál sistema automatizado de manufactura es más idóneo para valores dados de factores de decisión (variables lingüísticas) y así transfiere las experiencias de expertos en una metodología accesible, disponible y que puede ser enriquecida por posteriores investigaciones.