Resumen:
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[ES] Este trabajo se desarrolla como trabajo de final de master dentro de una doble titulación T.I.M.E entre la ETSII y la Universidad de Aachen. El trabajo pretende abordar los retos a los que se enfrenta la programación ...[+]
[ES] Este trabajo se desarrolla como trabajo de final de master dentro de una doble titulación T.I.M.E entre la ETSII y la Universidad de Aachen. El trabajo pretende abordar los retos a los que se enfrenta la programación de la producción en el remanufacturing debido a las rutas específicas del producto, los tiempos de procesamiento fluctuantes, las condiciones del núcleo, etc. La literatura existente no ha explorado suficientemente esta cuestión. Para hacer frente a estos retos, se propone un modelo de datos basado en el estado actual de la investigación sobre programación de la producción, remanufacturing y gestión de datos. La programación de la producción en el remanufacturing se desglosa en actividades y se analiza mediante el método IDEF0 para determinar sus requisitos de información y datos. A continuación, los datos resultantes se estructuran y categorizan en un diagrama de clases UML, que especifica los atributos necesarios para cada instancia implicada en el programa de producción. Para evaluar la eficacia del modelo de datos, se emplea un modelo de simulación que utiliza actividades centrales del la programación de la producción basado en puntos de datos centrales del modelo de datos desarrollado previamente.
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[EN] This work is developed as a final master thesis within a double degree T.I.M.E between ETSII and the University of Aachen. The work aims to address the challenges faced by production scheduling in remanufacturing due ...[+]
[EN] This work is developed as a final master thesis within a double degree T.I.M.E between ETSII and the University of Aachen. The work aims to address the challenges faced by production scheduling in remanufacturing due to product specific routings, fluctuating processing times, core conditions, etc. Existing literature has not sufficiently explored this issue. To address these challenges, a data model is proposed based on the current state-of-the-art research on production scheduling, remanufacturing and data management. Production scheduling in remanufacturing is broken down into activities and analysed using the IDEF0 method to determine its information and data requirements. The resulting data is then structured and categorised in a UML class diagram, which specifies the attributes required for each instance involved in the production schedule. To evaluate the effectiveness of the data model, a simulation model using core production scheduling activities based on central data points from the previously developed data model is employed.
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