Factores que intervienen en la competitividad de los municipios sonorenses: una propuesta metodológica

En el mundo existen serios estudios sobre competitividad, que abordan el fenómeno desde distintos niveles; bajo diversos fundamentos metodológicos y temporalidades. En este concierto de ideas, nadie ha logrado el consenso; de ahí que se cuente con muchas fuentes generadoras de índices de competitividad, cuyos resultados a veces difieren sensiblemente. México ha desarrollado importantes estudios en estos niveles, como los elaborados por IMCO, CIDE, ITESM, COLEF y Aregional. Sonora es incluido en dichos estudios pero no cuenta con ninguna institución que de manera continua construya índices de competitividad. El presente documento presenta una propuesta de medición de la competitividad a nivel municipal, específicamente para los municipios sonorenses, se retomaron algunos de los principales modelos que combinan recolección de datos estadísticos con captación de información mediante encuestas, para construir un modelo propio. Al final se validó estadísticamente la fiabilidad del estudio y se recomienda su aplicación

Modelo matemático de transporte aplicado a una compañia dedicada a la manufactura y distribución de juguetes, usando programación lineal entera

Como resultado de esta Investigación, se presentará un modelo de transporte usando programación lineal. El proceso general de distribución se organiza en niveles que se suceden entre la empresa y sus respectivos clientes. En cada nivel se pueden ver claramente unidades de origen-destino, entre un origen y varios destinos, con transporte directo y con holguras en las fechas de entrega de los pedidos a transportar. La programación de la distribución se realiza en cada unidad, utilizando programación lineal entera, considerando en la formulación flotilla limitada e ilimitada de transportes. La programación global se obtiene como superposición de las programaciones de todas las unidades origen-destino. Para validar el modelo se han utilizado los datos proporcionados por una empresa del sector industrial Manufacturero (fábrica de juguetes) que cumple las características requeridas.This article presents a mathematical model transport using linear programming. The global process of distribution is considered to be divided in successive levels between the company and yours clients. In every level units of origin - destination are distinguished, between an origin and several destinations, by direct transport and by roominess’s in the delivery dates of the orders to transporting. The programming of the distribution is realized in every unit, using linear entire programming, considering in the formulation limited and unlimited flotilla of transport. The global programming obtains as overlapping of the programming of all the units origin - destination. To validate the model there has been in use the information provided by a company of the industrial Manufacturing sector (factory of toys) that fulfills the needed characteristics

Application of Sensory Thermography on Workers of a Wireless Industry in Mexico

This study focuses on the application of sensory thermography, as a non-invasive method to evaluate the musculoskeletal injuries that industry workers performing Highly Repetitive Movements (HRM) may acquire. It was made at a wireless company having the target of analyze temperatures in worker's wrists, elbows and shoulders in workstations during their activities, this thru sensorial thermography with the goal of detecting maximum temperatures (Tmax) that could indicate possible injuries. The tests were applied during 3 hours for only 2 workers that work in workstations where there's been the highest index of injuries and accidents. We were made comparisons for each part of the body that were study for both because of the similitude between the activities of the workstations; they were requiring both an immediate evaluation. The Tmax was recorder during the test of the worker 2, in the left wrist, reaching a temperature of 35.088ºC and with a maximum increase of 1.856°C

Modelo matemático de transporte aplicado a una compañía dedicada a la manufactura y distribución de juguetes, usando programación lineal entera

This article presents a mathematical model transport using linear programming. The global process of distribution is considered to be divided in successive levels between the company and yours clients. In every level units of origin - destination are distinguished, between an origin and several destinations, by direct transport and by roominess�s in the delivery dates of the orders to transporting. The programming of the distribution is realized in every unit, using linear entire programming, considering in the formulation limited and unlimited flotilla of transport. The global programming obtains as overlapping of the programming of all the units origin - destination. To validate the model there has been in use the information provided by a company of the industrial Manufacturing sector (factory of toys) that fulfills the needed characteristics.Como resultado de esta Investigación, se presentará un modelo de transporte usando programación lineal. El proceso general de distribución se organiza en niveles que se suceden entre la empresa y sus respectivos clientes. En cada nivel se pueden ver claramente unidades de origen-destino, entre un origen y varios destinos, con transporte directo y con holguras en las fechas de entrega de los pedidos a transportar. La programación de la distribución se realiza en cada unidad, utilizando programación lineal entera, considerando en la formulación flotilla limitada e ilimitada de transportes. La programación global se obtiene como superposición de las programaciones de todas las unidades origen-destino. Para validar el modelo se han utilizado los datos proporcionados por una empresa del sector industrial Manufacturero (fábrica de juguetes) que cumple las características requerida

Modelo matemático de transporte aplicado a una compañia dedicada a la manufactura y distribución de juguetes, usando programación lineal entera

.This article presents a mathematical model transport using linear programming. The global process of distribution is considered to be divided in successive levels between the company and yours clients. In every level units of origin - destination are distinguished, between an origin and several destinations, by direct transport and by roominess’s in the delivery dates of the orders to transporting. The programming of the distribution is realized in every unit, using linear entire programming, considering in the formulation limited and unlimited flotilla of transport. The global programming obtains as overlapping of the programming of all the units origin - destination. To validate the model there has been in use the information provided by a company of the industrial Manufacturing sector (factory of toys) that fulfills the needed characteristics.Como resultado de esta Investigación, se presentará un modelo de transporte usando programación lineal. El proceso general de distribución se organiza en niveles que se suceden entre la empresa y sus respectivos clientes. En cada nivel se pueden ver claramente unidades de origen-destino, entre un origen y varios destinos, con transporte directo y con holguras en las fechas de entrega de los pedidos a transportar. La programación de la distribución se realiza en cada unidad, utilizando programación lineal entera, considerando en la formulación flotilla limitada e ilimitada de transportes. La programación global se obtiene como superposición de las programaciones de todas las unidades origen-destino. Para validar el modelo se han utilizado los datos proporcionados por una empresa del sector industrial Manufacturero (fábrica de juguetes) que cumple las características requerida

Stochastic approximation algorithm for industrial process optimisation

Stochastic approximation algorithms are alternative linear search methods for optimising control systems where the functional relationship between the response variable and the controllable factors in a process and its analytical model remain unknown. These algorithms have no criteria for selecting succession measurements ensuring convergence, meaning that, when implemented in practice, they may diverge with consequent waste of resources. The objective of this research was to determine industrial processes’ optimum operating conditions by using a modified stochastic approximation algorithm, where its succession measurements were validated by obtaining response variable values for each iteration through simulation. The algorithm is presented in nine stages; its first six describe which are process independent and dependent variables, the type of experimental design selected, the experiments assigned and developed and the second order models obtained. The last three stages describe how the algorithm was developed, and the optimal values of the independent variables obtained. The algorithm was validated in 3 industrial processes which it was shown to be efficient for determining independent variables’ optimum operating conditions (temperature and time): the first three iterations were obtained at 66°C in 3 hours 42 minutes for process 1, unlike processes 2 and 3 where the first iteration was obtained at 66°C in 6 hours 06 minutes and 80°C in 5 hours 06 minutes, respectively

Algoritmo de aproximaciones estocásticas para la optimización de procesos industriales

Los algoritmos de aproximaciones estocásticas son métodos alternativos de búsqueda lineal para optimizar o controlar sistemas donde la relación funcional entre la variable de respuesta y los factores controlables de un proceso y su modelo analítico son desconocidos. En estos algoritmos no existe un criterio en la selección de sus medidas de sucesión que garanticen la convergencia, lo cual puede llevar a que al implementarlos en la práctica diverjan, con el consecuente desperdicio de recursos. El objetivo de la investigación es determinar las condiciones óptimas de operación de procesos industriales mediante un algoritmo de aproximaciones estocásticas modificado, donde sus medidas de sucesión son validadas al obtener valores de la variable de respuesta de cada iteración mediante simulación. El algoritmo es presentado en nueve etapas. En sus primeras seis se describen cuáles son las variables independientes y dependientes del proceso, se selecciona la clase del diseño experimental, se asignan y desarrollan los experimentos y se obtienen los modelos de segundo orden; en las últimas tres etapas se desarrolla el algoritmo y se obtienen los valores óptimos de las variables independientes. El algoritmo se validó en tres procesos industriales, demostrándose que es eficiente para determinar las condiciones óptimas de operación de las variables independientes (temperatura y tiempo); en el proceso 1 se obtienen en las primeras tres iteraciones en 66 °C y 3 h 42 min, a diferencia de los procesos 2 y 3, que se obtienen en la primera iteración con 66 °C y 6 h 06 min y 80 ° C y 5 h 06 min, respectivamente.Stochastic approximation algorithms are alternative linear search methods for optimising control systems where the functional relationship between the response variable and the controllable factors in a process and its analytical model remain unknown. These algorithms have no criteria for selecting succession measurements ensuring convergence, meaning that, when implemented in practice, they may diverge with consequent waste of resources. The objective of this research was to determine industrial processes’ optimum operating conditions by using a modified stochastic approximation algorithm, where its succession measurements were validated by obtaining response variable values for each iteration through simulation. The algorithm is presented in nine stages; its first six describe which are process independent and dependent variables, the type of experimental design selected, the experiments assigned and developed and the second order models obtained. The last three stages describe how the algorithm was developed, and the optimal values of the independent variables obtained. The algorithm was validated in 3 industrial processes which it was shown to be efficient for determining independent variables’ optimum operating conditions (temperature and time): the first three iterations were obtained at 66°C in 3 hours 42 minutes for process 1, unlike processes 2 and 3 where the first iteration was obtained at 66°C in 6 hours 06 minutes and 80°C in 5 hours 06 minutes, respectively

Stochastic approximation algorithm for industrial process optimisation

Stochastic approximation algorithms are alternative linear search methods for optimising control systems where the functional relationship between the response variable and the controllable factors in a process and its analytical model remain unknown. These algorithms have no criteria for selecting succession measurements ensuring convergence, meaning that, when implemented in practice, they may diverge with consequent waste of resources. The objective of this research was to determine industrial processes’ optimum operating conditions by using a modified stochastic approximation algorithm, where its succession measurements were validated by obtaining response variable values for each iteration through simulation. The algorithm is presented in nine stages; its first six describe which are process independent and dependent variables, the type of experimental design selected, the experiments assigned and developed and the second order models obtained. The last three stages describe how the algorithm was developed, and the optimal values of the independent variables obtained. The algorithm was validated in 3 industrial processes which it was shown to be efficient for determining independent variables’ optimum operating conditions (temperature and time): the first three iterations were obtained at 66°C in 3 hours 42 minutes for process 1, unlike processes 2 and 3 where the first iteration was obtained at 66°C in 6 hours 06 minutes and 80°C in 5 hours 06 minutes, respectively.Los algoritmos de aproximaciones estocásticas son métodos alternativos de búsqueda lineal para optimizar o controlar sistemas donde la relación funcional entre la variable de respuesta y los factores controlables de un proceso y su modelo analítico son desconocidos. En estos algoritmos no existe un criterio en la selección de sus medidas de sucesión que garanticen la convergencia, lo cual puede llevar a que al implementarlos en la práctica diverjan, con el consecuente desperdicio de recursos. El objetivo de la investigación es determinar las condiciones óptimas de operación de procesos industriales mediante un algoritmo de aproximaciones estocásticas modificado, donde sus medidas de sucesión son validadas al obtener valores de la variable de respuesta de cada iteración mediante simulación. El algoritmo es presentado en nueve etapas. En sus primeras seis se describen cuáles son las variables independientes y dependientes del proceso, se selecciona la clase del diseño experimental, se asignan y desarrollan los experimentos y se obtienen los modelos de segundo orden; en las últimas tres etapas se desarrolla el algoritmo y se obtienen los valores óptimos de las variables independientes. El algoritmo se validó en tres procesos industriales, demostrándose que es eficiente para determinar las condiciones óptimas de operación de las variables independientes (temperatura y tiempo); en el proceso 1 se obtienen en las primeras tres iteraciones en 66 °C y 3 h 42 min, a diferencia de los procesos 2 y 3, que se obtienen en la primera iteración con 66 °C y 6 h 06 min y 80 ° C y 5 h 06 min, respectivamente

The Role of Planning and Implementation of ICT in Operational Benefits

This article reports a model of structural equations that integrates four latent variables and six hypotheses among them: Integration of information and communication technology (ICT), investment in ICT, training in ICT, and operational benefits obtained in the supply chain (SC). The model is validated with information obtained from 80 surveys applied to manufacturing companies in the municipalities of Ensenada, Mexicali, Tecate, and Tijuana in Mexico. The information is validated by the Cronbach alpha index for internal validity and the R-square index for predictive validity. Partial least-squares algorithms are used to validate the hypotheses in the model and the results indicate that the integration of technology is the basis for the success of the implementation of information technologies, and that the application of these guarantees the obtaining of operational benefits in the productive system