Modelado de las fuerzas de corte en el torneado de alta velocidad utilizando redes neuronales artificiales

Cutting forces are very important variables in machining performance because they affect surface roughness, cutting tool life, and energy consumption. Reducing electrical energy consumption in manufacturing processes not only provides economic benefits to manufacturers but also improves their environmental performance. Many factors, such as cutting tool material, cutting speed, and machining time, have an impact on cutting forces and energy consumption. Recently, many studies have investigated the energy consumption of machine tools; however, only a few have examined high-speed turning of plain carbon steel. This paper seeks to analyze the effects of cutting tool materials and cutting speed on cutting forces and Specific Energy Consumption (SEC) during dry high-speed turning of AISI 1045 steel. For this purpose, cutting forces were experimentally measured and compared with estimates of predictive models developed using polynomial regression and artificial neural networks. The resulting models were evaluated based on two performance metrics: coefficient of determination and root mean square error. According to the results, the polynomial models did not reach 70 % in the representation of the variability of the data. The cutting speed and machining time associated with the highest and lowest SEC of CT5015-P10 and GC4225-P25 inserts were calculated. The lowest SEC values of these cutting tools were obtained at a medium cutting speed. Also, the SEC of the GC4225 insert was found to be higher than that of the CT5015 tool.Las fuerzas de corte son variables muy importantes para el rendimiento del mecanizado, ya que afectan la rugosidad de la superficie, la vida útil de la herramienta de corte y el consumo de energía. La reducción del consumo de energía eléctrica de los procesos de fabricación no solo beneficia económicamente a los fabricantes, sino que también mejora su comportamiento medioambiental. Muchos factores, como el material de la herramienta de corte, la velocidad de corte y el tiempo de mecanizado, afectan la fuerza de corte y el consumo de energía de la máquina. En la actualidad, muchas investigaciones se han realizado sobre el consumo energético de las máquinas herramienta. Sin embargo, la investigación sobre torneado de acero al carbono a alta velocidad es escasa. En este trabajo se estudiaron los efectos de los materiales de las herramientas de corte y su velocidad sobre las fuerzas de corte y el consumo específico de energía en el torneado en seco de alta velocidad de acero AISI 1045. Las fuerzas de corte se determinaron experimentalmente y se compararon con las estimaciones de los modelos predictivos desarrollados mediante regresión polinomial y redes neuronales artificiales. Los modelos obtenidos fueron evaluados según métricas de desempeño como el coeficiente de determinación y la raíz del error cuadrático medio, donde los modelos polinomiales no superaron el 70% en la representación de la variabilidad de los datos. Se determinó la velocidad de corte y el tiempo de mecanizado relacionados con el mayor y menor consumo de energía de las plaquitas CT5015-P10 y GC4225-P25. Los valores más bajos de consumo de energía de estas herramientas se alcanzaron para la velocidad de corte intermedia. Además, la plaquita GC4225 presentó un mayor consumo que la herramienta CT5015

Metodología para pronosticar demanda y clasificar inventarios en empresas comercializadoras de productos mayoristas

Objetivo: Proponer una metodología que permita la clasificación de inventarios y el pronóstico de la demanda, en empresas comercializadoras de productos mayoristas, los cuales son factores claves para optimizar su desempeño. Métodos y técnicas: La metodología se sustenta en el uso de una red neuronal artificial tipo perceptrón multicapa creada con el software Weka; con el agregado de resolver problemas de clasificación de ítems del inventario, basados en ABC y el proceso de análisis jerárquico AHP. La metodología constó de tres fases, la primera encargada de la clasificación de los inventarios, la segunda del pronóstico, y la tercera del análisis integrado de los resultados. Principales resultados: Se propuso una escala jerárquica de variables para la clasificación de ítems del inventario, así como de los pesos de los criterios y subcriterios que la conforman, y su rango de selección. Se mostró una manera efectiva para pronosticar la demanda de forma individualizada para cada ítem del inventario. Conclusiones: La aplicación de la herramienta metodológica en la empresa ACINOX UEB Holguín comercializadora, de la provincia Holguín, Cuba, validó su efectividad para resolver problemas de clasificación de inventarios y pronóstico de demanda. Como derivado de su aplicación, se proporcionó a sus directivos, un instrumento que permite la toma de decisiones en aras de favorecer aquellos ítems mejor clasificados y sus pronósticos

Metodología para pronosticar demanda y clasificar inventarios en empresas comercializadoras de productos mayoristas

Objective: To recommend a methodology that allows for inventory classification and demand forecasting, by wholesale supplier companies, as critical factors to implement performance optimization. Methods and techniques: The methodology relies on the use of a multilayer artificial neural network developed with Weka software, which adds a solution to inventory item classification problems, which is based on ABC and analytics of hierarchy processes (AHP). The methodology was developed in three phases, the first one was in charge of inventory classification, the second was related to forecasting, and the third, to integrated result analysis. Main results: A hierarchical scale of variables was suggested for inventory item classification, as well as weigthing opinions and sub-opinions, and its selection extent. An effective way of forecasting individual demands was presented for every inventory item. Conclusions: The application of this methodological tool by ACINOX sales company in Holguin province corroborated its effectiveness to solve inventory classification problems and demand forecasting. As a result, all the executives have access to a tool that contributes to decision-making, in order to favor better items classification and forecasting. Key words: demand forecasting; aggregate planning; artificial neural networks; inventory classification; ABC classification.Objetivo: Proponer una metodología que permita la clasificación de inventarios y el pronóstico de la demanda, en empresas comercializadoras de productos mayoristas, los cuales son factores claves para optimizar su desempeño. Métodos y técnicas: La metodología se sustenta en el uso de una red neuronal artificial tipo perceptrón multicapa creada con el software Weka; con el agregado de resolver problemas de clasificación de ítems del inventario, basados en ABC y el proceso de análisis jerárquico AHP. La metodología constó de tres fases, la primera encargada de la clasificación de los inventarios, la segunda del pronóstico, y la tercera del análisis integrado de los resultados. Principales resultados: Se propuso una escala jerárquica de variables para la clasificación de ítems del inventario, así como de los pesos de los criterios y subcriterios que la conforman, y su rango de selección. Se mostró una manera efectiva para pronosticar la demanda de forma individualizada para cada ítem del inventario. Conclusiones: La aplicación de la herramienta metodológica en la empresa ACINOX UEB Holguín comercializadora, de la provincia Holguín, Cuba, validó su efectividad para resolver problemas de clasificación de inventarios y pronóstico de demanda. Como derivado de su aplicación, se proporcionó a sus directivos, un instrumento que permite la toma de decisiones en aras de favorecer aquellos ítems mejor clasificados y sus pronósticos

Investigación en la Universidad de Holguín: compromiso con la Agenda 2030 para el desarrollo sostenible.

Las universidades son agentes de cambio buscando espacios en los que fomentar la investigación interdisciplinar para lograr estilos de vida sostenibles encaminados al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030. En este artículo se realiza un estudio de la contribución de la Universidad de Holguín (UHo) en Cuba, al cumplimiento de los ODS a partir de la situación actual de la gestión de investigación en Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI) y sus resultados en el período 2015-2017. Se utilizó un procedimiento que combina los análisis cualitativo y cuantitativo. Los datos fueron recuperados a través de la triangulación de fuentes de información que provienen de análisis de documentos oficiales del Ministerio de Educación Superior y de la UHo, entrevistas, observaciones y análisis estadístico. Se entrevistaron al vicerrector, director y especialistas en gestión de CTI, presidente del consejo científico asesor, vicedecanos y jefes de proyectos. Dentro del análisis cuantitativo se introduce el cálculo del indicador Coeficiente de Resultados por Proyectos para conocer la contribución de los proyectos a los ODS. Los resultados obtenidos demostraron que la mayor contribución de la UHo es en los objetivos de educación, crecimiento económico e instituciones sólidas y que no se aprovechan las oportunidades del entorno y las potencialidades de su capital humano especialmente en los temas de energías renovables, agua y saneamiento, ciudades y comunidades sostenibles, industria, innovación e infraestructura. Este estudio contribuye a trazar nuevas estrategias que permitan a la UHo anticiparse con mentalidad innovadora a las necesidades del entorno

Empleo de algoritmos KNN en metodología multicriterio para la clasificación de clientes, como sustento de la planeación agregada

Wholesale product marketing companies require effective methods to optimize their performance, an aspect that has led them to seek a better understanding of the behavior of their customers through the analysis of their behavior. The objective of this article was: to propose an effective methodology that allows the classification of clients, considering KNN algorithms, for this type of organization. Methods and techniques: a methodology was shown to classify customers according to six variables, Loyalty with the company (R), Frequency with which they make their purchases (F), Patrimonial value of customers (M), Variety of products they buy ( V), Physical proximity (C) and Time horizon of purchases (T). Main results: it provided a hierarchical scale of variables for the classification of clients, also providing a general classification of clients (VC) added to the classification of these according to the six variables of the study, which allows the individualized analysis of the behavior of these Conclusions: The application of the methodological tool in the ACINOX UEB Holguín trading company, validated its effectiveness in solving customer classification problems. As a by-product of its application, the directors of said institution were provided with a set of individual conglomerates of each variable that supported the aggregate planning, facilitated decision-making and optimized the sales process for each of them from an overview.Objetivo: Proponer una metodología multicriterio para la clasificación de clientes, considerando algoritmos KNN como sustento para la planeación agregada, a partir de una modificación al modelo RFM (recencia [o actualidad], frecuencia y monetario [valor momentario]). Métodos y técnicas: se mostró una metodología para clasificar los clientes atendiendo a seis variables: fidelidad con la empresa, frecuencia con que realiza sus compras, valor patrimonial de los clientes, variedad de productos que compran, cercanía física  y horizonte temporal de compras. Principales resultados: Una escala jerárquica de variables para la clasificación de clientes; igualmente se brindó una clasificación general de clientes  añadida a la clasificación de estos según las seis variables del estudio, lo que permite el análisis individualizado de su comportamiento. Conclusiones: La aplicación de la herramienta metodológica en la empresa ACINOX Holguín comercializadora, validó su efectividad para resolver problemas de clasificación de clientes. Como derivado de su aplicación se proporcionó a los directivos de dicha institución, un conjunto de conglomerados individuales de cada variable que sustentó la planeación agregada, facilitó la toma de decisiones y optimizó el proceso de venta desde una visión general

Metodología para pronosticar demanda y clasificar inventarios en empresas comercializadoras de productos mayoristas

Objetivo: Proponer una metodología que permita la clasificación de inventarios y el pronóstico de la demanda, en empresas comercializadoras de productos mayoristas, los cuales son factores claves para optimizar su desempeño. Métodos y técnicas: La metodología se sustenta en el uso de una red neuronal artificial tipo perceptrón multicapa creada con el software Weka; con el agregado de resolver problemas de clasificación de ítems del inventario, basados en ABC y el proceso de análisis jerárquico AHP. La metodología constó de tres fases, la primera encargada de la clasificación de los inventarios, la segunda del pronóstico, y la tercera del análisis integrado de los resultados. Principales resultados: Se propuso una escala jerárquica de variables para la clasificación de ítems del inventario, así como de los pesos de los criterios y subcriterios que la conforman, y su rango de selección. Se mostró una manera efectiva para pronosticar la demanda de forma individualizada para cada ítem del inventario. Conclusiones: La aplicación de la herramienta metodológica en la empresa ACINOX UEB Holguín comercializadora, de la provincia Holguín, Cuba, validó su efectividad para resolver problemas de clasificación de inventarios y pronóstico de demanda. Como derivado de su aplicación, se proporcionó a sus directivos, un instrumento que permite la toma de decisiones en aras de favorecer aquellos ítems mejor clasificados y sus pronósticos

Investigación en la Universidad de Holguín: compromiso con la Agenda 2030 para el desarrollo sostenible.

Las universidades son agentes de cambio buscando espacios en los que fomentar la investigación interdisciplinar para lograr estilos de vida sostenibles encaminados al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030. En este artículo se realiza un estudio de la contribución de la Universidad de Holguín (UHo) en Cuba, al cumplimiento de los ODS a partir de la situación actual de la gestión de investigación en Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI) y sus resultados en el período 2015-2017. Se utilizó un procedimiento que combina los análisis cualitativo y cuantitativo. Los datos fueron recuperados a través de la triangulación de fuentes de información que provienen de análisis de documentos oficiales del Ministerio de Educación Superior y de la UHo, entrevistas, observaciones y análisis estadístico. Se entrevistaron al vicerrector, director y especialistas en gestión de CTI, presidente del consejo científico asesor, vicedecanos y jefes de proyectos. Dentro del análisis cuantitativo se introduce el cálculo del indicador Coeficiente de Resultados por Proyectos para conocer la contribución de los proyectos a los ODS. Los resultados obtenidos demostraron que la mayor contribución de la UHo es en los objetivos de educación, crecimiento económico e instituciones sólidas y que no se aprovechan las oportunidades del entorno y las potencialidades de su capital humano especialmente en los temas de energías renovables, agua y saneamiento, ciudades y comunidades sostenibles, industria, innovación e infraestructura. Este estudio contribuye a trazar nuevas estrategias que permitan a la UHo anticiparse con mentalidad innovadora a las necesidades del entorno

A model for predicting the specific energy consumption of HSM of AISI 316L using ANN

This work presents a model for predicting the specific energy consumption (SEC) of HSM of AISI 316L, using an ANN (Artificial Neural Network). The characteristics of material-cutting power and influence of the cutting parameters on the material-cutting energy are both taken into account in the model. The case study indicates that the ANN can be used to predict the SEC of HSM (High Speed Machining) of AISI 316L conveniently under various machining conditions. Introduction With the soar of the energy value and environmental problems is becoming more and more severe, the energy efficiency of manufacturing is becoming the focus of academia and industry gradually. The machining systems that mainly consist of machine tools are numerous and used in a wide range in industries.Postprint (published version