Escudo de la República de Colombia
Sistema Nacional de Biliotecas - Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia Biblioteca Digital - Repositorio Institucional UN Sistema Nacional de Bibliotecas UN

Desarrollo de modelos de programación matemática fuzzy para la planificación de la producción en contextos de incertidumbre un caso aplicado a la industria automotriz

Serna Uran, Conrado Augusto (2009) Desarrollo de modelos de programación matemática fuzzy para la planificación de la producción en contextos de incertidumbre un caso aplicado a la industria automotriz. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.

Texto completo

[img]
Vista previa
PDF (Contenido) - Versión Aceptada
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

902kB
[img]
Vista previa
PDF (Anexo 1) - Versión Aceptada
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

22kB
[img]
Vista previa
PDF (Anexo 3) - Versión Aceptada
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

83kB

Resumen

El modelamiento de la incertidumbre, es también una decisión de modelos, es decir el modelador tiene que decidir en un entorno específico, si desea utilizar cualquiera de las teorías existentes o si quiere adoptar un “espera y ve” y adherirse a modelos deterministas. En niveles más altos de planificación, el uso de modelos de incertidumbre tiene más sentido que en el plano operacional, en parte porque el esfuerzo se justifica mejor, además que el tiempo disponible entre el modelado y la acción es más largo y permite la realización de más cálculos. En este caso, sin embargo se tiene que decidir cuál de las 25 teorías de la incertidumbre es más adecuada en el contexto específico. La elección de alguna de estas teorías depende también del factor tiempo, la situación se vuelve específicamente difícil si, por ejemplo, la planificación de la producción se ajusta al control de la producción, además debe considerarse que un enfoque racional para la toma de decisiones debe tener en cuenta la subjetividad humana, en lugar de emplear sólo medidas con distribución de probabilidad. Esta actitud hacia la incertidumbre del comportamiento humano ha llevado al estudio de un relativamente nuevo campo de análisis de decisión como es la toma de decisiones difusas, la cual incorpora la subjetividad y la imprecisión en la formulación de modelos y procesos de solución, y representa una atractiva herramienta de ayuda a la investigación en ingeniería industrial cuando la dinámica de las decisiones están limitadas por imprecisiones en los modelos formulados. La presente tesis tienen como propósito ilustrar las aplicaciones que tiene la lógica difusa en el campo industrial y presenta un modelo MRP al cual se aplican algunos de estos conceptos. / Abstract. Modeling uncertainty is also a modeling decision, the modeler has to decide in a specific environment, whether he wants to use any of the existing uncertainty theories or whether he wants to adopt a “wait-and-see” approach and stick to deterministic, crisp models. On higher planning levels the use of uncertainty models makes generally more sense than on the operational level, partly because the effort is better justifies and partly the available time between the modeling and the action is longer and allows for more computations. In this case, however, one has to decide, which of the more than 25 uncertainty theories is suited in the specific context. Since the adequate uncertainty theory also depends on the factor time, the situation becomes particularly difficult if, for instance, production planning shall fit to production control, moreover, a rational approach toward decision-making should take into account human subjectivity, rather than employing only objective probability measures. This attitude towards the uncertainty of human behavior led to the study of a relatively new decision analysis field: Fuzzy decision making, which incorporates imprecision and subjectivity into the model formulation and solution process and represents an attractive tool to aid research in industrial engineering when the dynamics of the decision environment limit the specification of model objectives, constraints and the precise measurement of model parameters. This thesis illustrate the applications that have fuzzy logic in the industrial field and presents a model MRP which apply some of these concepts.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Arango Serna, Martín Darío
Palabras clave:Industria automotriz; Ingeniería industrial; Lógica difusa; Programación (Matemáticas); Planificación de la producción
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 65 Gerencia y servicios auxiliares / Management & public relations
Unidad administrativa:Sede Medellín > Facultad de Minas > Escuela de Ingeniería de la Organización > Ingeniería Administrativa
Código ID:2152
Enviado por : Biblioteca Sede Medellín Universidad Nacional de Colombia
Enviado el día :22 Oct 2010 02:11
Ultima modificación:15 Febrero 2011 02:24
Ultima modificación:15 Febrero 2011 02:24
Exportar:Clic aquí
Estadísticas:Clic aquí
Compartir:

Solamente administradores del repositorio: página de control del ítem

Vicerrectoría de Investigación: Número uno en investigación
Indexado por:
Indexado por Scholar Google WorldCat DRIVER Registry of Open Access Repositories OpenDOAR Metabiblioteca BDCOL OAIster Red de repositorios latinoamericanos DSpace BASE Open archives La referencia Colombiae Open Access Theses and Dissertations Tesis latinoamericanas CLACSO
Este sitio web se ve mejor en Firefox