Lean model of service to increase the attention span of an automotive workshop

The sale of vehicles in Peru has increased by more than 6% only between the years 2016-2017, with Peru being one of the seven countries with an increase in vehicle fleet between these years, and it is also the fourth country with the highest sales, only after Brazil, Argentina and Chile. However, the post-sale service by the companies that provide these services currently does not meet certain essential aspects to meet the demand, one of the most outstanding, the delivery time, largely due to bad practices and capacity problems. of the concessionaire, generating considerable losses. Thus, this study developed a methodology to optimize the production of preventive maintenance services in automotive dealers applying lean manufacturing tools in order to reduce waiting times, delivery of vehicles at the wrong time and defective services. The pilot proposal was validated in one of the largest concessionaires of preventive maintenance service. The methodology reduced the lead time in two hours. The queues were reduced before each process and the percentage of vehicles delivered untimely from 28% to only 8% was reduced. In addition, the culture of good practices was implemented

Analisis del indice de consumo electrico para incrementar la eficiencia en molino don Pancho, Guadalupe

La presente investigación denominada ANALISIS DEL INDICE DE CONSUMO ELECTRICO PARA INCREMENTAR LA EFICIENCIA EN MOLINO DON PANCHO, GUADALUPE 2023, Tuvo como objeto de estudio el análisis del consumo de energía eléctrica por parte de los motores eléctricos en función a la producción de arroz pilado, con lo cual se determina la influencia en la eficiencia de las instalaciones. Para lo cual se realiza el análisis de las variables de funcionamiento de cada motor eléctrico que activa un mecanismo del proceso de pilado de arroz. La investigación tuvo su inicio en la información histórica en cuanto a los consumos de energía eléctrica en los últimos meses, detallando el consumo de energía eléctrica en horas punta y fuera de punta, así como también la información referentes a los niveles de producción de arroz pilado, con lo cual se determina el índice de consumo eléctrico actual. Determinándose que cuando los motores eléctricos operan a bajo porcentaje de plena carga la eficiencia tienen a disminuir, es decir a una menor producción de arroz pilado la eficiencia de todas las instalaciones es menor. Luego de identificar los mecanismos de mayor consumo eléctrico, y con un protocolo establecido se realizó las mediciones de los parámetros eléctricos, tales como intensidad de corriente eléctrica, diferencia de voltaje y factor de potencia, con el fin de comparar dichas mediciones con los valores nominales y en función de ellos establecer una relación entre la corriente eléctrica que consume en motor a plena carga y la corriente eléctrica nominal del motor. A fin de determinar la viabilidad de la implementación del proyecto, se realizó una evaluación económica de la propuesta, utilizando indicadores económicos como son la Tasa Interna de Retorno, el Valor Actual Neto y la relación beneficio costo

Importancia de las redes neuronales artificiales en la ingeniería civil: una revisión sistemática de la literatura

Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen un papel relevante en la actualidad, diversas áreas aplican esta técnica por las ventajas que presentan para resolver problemas complejos con muchas restricciones en comparación con los métodos tradicionales, que están quedando desfasados. Se conoce muy poco acerca de esta técnica y su aplicación en distintas ramas de la Ingeniería Civil. Por tal motivo, la presente investigación tiene por objetivo realizar una revisión sistemática de la literatura para identificar el uso de esta técnica y determinar los resultados de la aplicación de modelos de RNA en la ingeniería civil. Se incluyeron un total de 41 artículos científicos que se distribuyen de la siguiente forma: 6 en Scopus, 1 en ScienceDirect, 23 en ProQuest, 7 en Google Académico, 2 en Dialnet, 2 en SciELO. Se encontró que las RNA son utilizadas para predecir o pronosticar variables asociadas a los campos de estudio de la ingeniería civil, se hallaron 8 aplicaciones de RNA para propiedades del concreto, 11 para propiedades del suelo, 5 para análisis sísmico, 9 para hidráulica, 7 para valorización de inmuebles y 1 para diseño de puentes. Así mismo se encontró que el Perceptrón Multicapa es el modelo de RNA más utilizada, logrando en promedio un R2 de 0.99, lo que demuestra ventajas para resolver problemas con precisión, en tiempos más cortos, con datos faltantes en los conjuntos de datos, así como la reducción del factor de error.Artificial neural networks (ANN) have a relevant role nowadays; several areas apply this technique due to the advantages they have to solve complex problems with many constraints compared to traditional methods, which are becoming outdated. Very little is known about this technique and its application in different branches of Civil Engineering. For this reason, the present research aims to conduct a systematic review of the literature to identify the use of this technique and to determine the results of the application of ANN models in civil engineering. A total of 41 scientific articles were included, distributed as follows: 6 in Scopus, 1 in ScienceDirect, 23 in ProQuest, 7 in Google Scholar, 2 in DialNet, 2 in SciELO. It was found that ANNs are used to predict or forecast variables associated with the fields of study in civil engineering; 8 applications of ANN were found for concrete properties, 11 for soil properties, 5 for seismic analysis, 9 for hydraulics, 7 for real estate valuation and 1 for bridge design. Likewise, it was found that the multilayer Perceptron is the most used ANN model, achieving an average R2 of 0.99, which shows advantages to solve problems with precision, in shorter times, with missing data in the data sets, as well as the reduction of the error factor

PLANIFICADOR DE RUTAS PARA RECOJO DE DESECHOS SÓLIDOS UTILIZANDO EL ALGORITMO DE DIJKSTRA

En esta investigación se desarrolló un planificador de rutas para el recojo de desechos sólidos ubicados en diferentes puntos de acción (focos infecciosos) en el distrito de Chiclayo, departamento de Lambayeque en Perú; este planificador permite brindar al operario del vehículo la ruta más corta que debe seguir para poder realizar la recolección de los desechos sólidos. Para el desarrollo del planificador se implementó el algoritmo de Dijkstra con el objetivo de optimizar las rutas de recolección de desechos sólidos en un sistema informático, tomando como fuente de datos un grafo dirigido ponderado mediante una matriz de adyacencia, ya que el recorrido lo realizará un vehículo terrestre, el grafo representa el mapa del distrito de Chiclayo, donde se ingresaron los focos infecciosos a recorrer y el punto de partida tomando en cuenta la dirección de las calles y/o avenidas del distrito de Chiclayo, para la obtención y visualización de mapas geográficos se empleó el API V3 de Google Maps. En los resultados obtenidos durante la simulación del planificador de rutas utilizando el algoritmo de Dijkstra se observa una tendencia de mejora en el tiempo promedio de ejecución del algoritmo a partir de 20 focos infecciosos en adelante. &nbsp

MODELO MATEMÁTICO DE ALGORITMO SOCIAL BASADO EN LA TEORÍA DE CONJUNTOS PARA LA RECOLECCIÓN E IDENTIFICACIÓN DE INTERESES DE COLONIAS HUMANAS

La importancia de conocer los intereses de las personas conlleva a recolectar información mediante mecanismos tradicionales como las encuestas y entrevistas, estos métodos son ineficientes, al momento de recolectar la mayor cantidad de intereses de las personas en tiempo, costo y alcance; por lo que se propone el desarrollo de un método automatizado que implemente un algoritmo social basado en colonias humanas, las cuales agruparán a turistas con intereses comunes. Haciendo uso de la teoría de conjuntos, se formalizarán los diferentes escenarios del algoritmo social basado en colonias humanas, el cual servirá de base para ser implementado en sistemas computacionales haciendo uso de un lenguaje de programación. El algoritmo social cuenta con los siguientes componentes: USUARIO, COLONIA, MIEMBRO e INTERES; los componentes USUARIO, COLONIA y MIEMBRO pueden ser considerados conjuntos, donde los INTERESES son los elementos de conjuntos, los cuales serán cuantificados mediante el valor estadístico moda. El componente que desencadena el flujo de intereses es el USUARIO cuando crea y se une a una COLONIA, es el USUARIO quién define los intereses de la COLONIA, convirtiéndose en un MIEMBRO de la COLONIA; además de estos escenarios el USUARIO podrá retirarse, abandonar o determinar su ubicación según el perímetro de la COLONIA (dentro o fuera), causando flujo de intereses en los componentes. En este estudio se formaliza el escenario del algoritmo social, haciendo uso de la teoría de conjuntos y se propone un modelo matemático para calcular el valor moda del INTERES de cada uno de los componentes que agrupan intereses como son la COLONIA, USUARIO y MIEMBRO

Sistema informático de gestión de la formación investigativa, sustentado en un modelo integral contextualizado responsable para la pertinencia académica-investigativa

En este documento se presenta los resultados de la investigación sistema informático de gestión de la formación investigativa, sustentado en un modelo integral contextualizado responsable, para la pertinencia académica-investigativa de la plana docente de la Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo de la Universidad Señor de Sipán. Se empezó identificando las causas que dan origen al problema: Limitaciones en el proceso de planificación de las investigaciones científicas, que carece de alineación con las necesidades del entorno e intereses personales, que pone en descubierto y da justificación a la necesidad de profundizar en el objeto de la investigación, proceso de formación investigativa de docentes universitarios. Este trabajo de investigación es de carácter sociocrítico, de enfoque mixto, fue necesario incorporar elementos cuantitativos y cualitativos; es aplicada y pre-experimental. Se determinó una población de 42 docentes y 12 administrativos, con los que se trabajó instrumentos de recolección de datos con el objetivo de realizar un diagnóstico del proceso actual de la gestión de la formación investigativa y su implicancia la pertinencia de los trabajos de investigación. Como resultado de este diagnostico se propone un modelo integral contextualizado responsable como aporte teórico y un Sistema informático de gestión de la formación investigativa como aporte práctico.TesisEducación y Calida

Modelamiento de procesos hidrológicos aplicando técnicas de inteligencia artificial: una revisión sistemática de la literatura

The field of hydrology is one of the sciences that focuses on the study, planning and quantification of water resources, generating a significant amount of data, which are indispensable in the branch of civil engineering. Currently these data are analyzed by a variety of techniques, among the predominant ones are artificial intelligence (IA) exclusively applied to the modeling of hydrological processes such as rain-runoff, floods, droughts, evapotranspiration, lake level and flow prediction. This document carried out a systematic review of the literature published between the years 2015 to 2021 in the various databases such as Scopus, Springer Link, EBSCOhost, SciELO and ScienceDirect. For this, a protocol process was established in which the selected database, definition of search terms and selection filters are entered. Indeed, after considering the protocol process, 50 indexed articles were obtained in addition to 4 articles and 1 book of web pages. As a consequence, it was found that artificial neural networks (ANNs) are the most widely used techniques for modeling hydrological processes where, with innovative programming languages, they can be encoded with much greater versatility. To date, the use of RNA is being implemented with other techniques to generate hybrid models that allow obtaining better estimates.El campo de la hidrología es una de las ciencias que se enfoca en el estudio, la planificación y la cuantificación del recurso hídrico, generando una magnitud significativa de datos, los cuales son indispensables en la rama de la ingeniería civil. Actualmente dichos datos son analizados por una variedad de técnicas, que entre las predominantes son las de inteligencia artificial (IA) exclusivamente aplicadas al modelamiento de procesos hidrológicos como lluvia-escorrentía, inundaciones, sequías, evapotranspiración, nivel de lagos y predicción de caudales. El presente documento realizó una revisión sistemática de la literatura publicadas entre los años 2015 al 2021 en las diversas bases de datos como, Scopus, Springer Link, EBSCOhost, SciELO y ScienceDirect. Para ello se estableció un proceso de protocolo en el cual se introduce la base de datos seleccionada, definición de términos de búsqueda y filtros de selección. En efecto después de considerar el proceso de protocolo se obtuvieron 50 artículos indexados además de 4 artículos y 1 libro de páginas web. Como consecuencia se encontró que las redes neuronales artificiales (RNA) son las técnicas más utilizadas para el modelamiento de procesos hidrológicos donde con innovadores lenguajes de programación se pueden codificar con mucha mayor versatilidad. A la fecha el uso de RNA se las está implementando con otras técnicas para generar modelos híbridos que permiten obtener mejores estimaciones

Desarrollo de un modelo predictivo de las propiedades mecánicas del suelo usando redes neuronales artificiales

Determining soil properties is important in pavement design, for this reason, 4 artificial neural networks based on multilayer Perceptron were developed in this study to predict the maximum dry density (MDD), optimum moisture content (OMC), California bearing ratio (CBR) at 95 % MDD and CBR at 100 % MDD respectively. The method considers a dataset with 285 examples, definition of base architecture through Bayesian optimization and cross-validation, modification of the architecture and hyperparameters to improve performance. The models were trained considering 3000 epochs, RELU function, learning rate, dropout, and were evaluated using the Correlation Coefficient (R) and Mean Squared Error (MSE).MDD was predicted with R=0,90, OMC with R=0,87, CBR at 95% with R=0,92, CBR at 100% with R=0,89 respectively,showing that the models are efficient in predicting soil properties.Determinar las propiedades del suelo es una tarea necesaria pero costosa en el diseño de pavimentos, por dicha razón, en este estudio se desarrollaron cuatro redes neuronales artificiales (RNA) basadas en perceptrón multicapa para predecir la máxima densidad seca (MDD), el óptimo contenido de humedad (OMC), el valor de la relación de soporte de California (CBR) al 95% de la MDD y el CBR al 100% de la MDD, respectivamente. El método considera un dataset con 285 ejemplos, definición de arquitectura base mediante optimización bayesiana y validación cruzada, modificación de la arquitecturay los hiperparámetros para mejorar el desempeño. Las RNA se entrenaron considerando 3000 épocas, función ReLU,tasa de aprendizaje, dropout; fueron evaluadas con el coeficiente de correlación (R) y el error cuadrático medio (MSE) y predijeron la MDD con R=0,90, OMC con R=0,87, CBR al 95% con R=0,92, CBR al 100% con R=0,89, respectivamente, demostrando que los modelos son eficientes para predecir las propiedades del suelo