Desarrollo de una metodología para la obtención de la arquitectura del portafolio de productos para empresas del sector metalmecánico

El interés por esta investigación surge como consecuencia de los nuevos retos que establece el desarrollo de productos en el actual mercado globalizado; uno de ellos, Obtener productos que satisfagan diferentes necesidades del mercado gracias a un mínimo de variaciones. Esto demanda el desarrollo de metodologías que faciliten los procedimientos y guíen a los diseñadores en el proceso. En este trabajo se desarrolló una metodología para obtener el portafolio de productos de una empresa, se utilizó como base la desarrollada por Williams(2004) y se aplicó a la obtención de si los metálicos. Igualmente se desarrolló una aplicación informática para facilitar la generación del portafolio, además se validó los beneficios de la metodología desarrollada frente al trabajo anterior obteniendo mayores beneficios en el portafolio creado.MaestríaMagister en Ingeniería Mecánic

Modularity Analysis and Commonality Optimization for the Top-down Platform-Based Product Family Design

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Scalable Platforms Using Ant Colony Optimization

Mass customization necessitates increased product variety at the customers\u27 end but comparatively lesser part variety at the manufacturer\u27s end. Product platform concepts have been successful to achieve this goal at large. One of the popular methods for product platform formation is to scale one or more design variables called the scaling variables. Effective optimization methods are needed to identify proper values of the scaling variables. This paper presents a graph-based optimization method called the scalable platforms using ant colony optimization (SPACO) method for identifying appropriate values of the scaling variables. In the graph-based representation, each node signifies a sub-range of values for a design variable. This application includes the concept of multiplicity in node selection because there are multiple nodes corresponding to the discretized values of a given design variable. In the SPACO method, the overall decision is a result of the cumulative decisions, made by simple computing agents called the ants, over a number of iterations. The space search technique initially starts as a random search technique over the entire search space and progressively turns into an autocatalytic (positive feedback) probabilistic search technique as the solution matures. We use a family of universal electric motors, widely cited in the literature, to test the effectiveness of the proposed method. Our simulation results, when compared to the results reported in the literature, prove that SPACO method is a viable optimization method for determining the values of design variables for scalable platforms