Fortalecimiento de la competitividad organizacional en talleres de maquinado empleando métodos multicriterio y difusos
DOI:
https://doi.org/10.51896/rilco.v5i17.158Palabras clave:
Competitividad Organizacional, Talleres de Maquinado, Métodos Multicriterios y Difusos, Acero inoxidableResumen
La toma de decisiones dentro de la industria de fabricación por arranque de material es un proceso que se apoya de herramientas que garanticen su efectividad a la hora de entregar sus producciones. Por otra vía son varias las nuevas tecnologías que en la actualidad se combinan para que la competitividad organizacional alcance los objetivos trazados por empresarios en los talleres de maquinado. En la actualidad el método de análisis multicriterio es uno de los instrumentos que ayuda a ingenieros y especialistas dentro de la fábricas a definir los valores de los factores principales que intervienen en la obtención de partes y piezas con calidad y que satisfagan los intereses de los fabricantes de la industria automotriz, aeronáutica, aeroespacial entre otras. El siguiente trabajo analiza cómo se logró una mejor competitividad organizacional en talleres de maquinado, al utilizar métodos multicriterio (TOPSIS) y el análisis de incertidumbre Fuzzy (FTOPSIS), para determinar las mejores alternativas con los parámetros óptimos en la fabricación de piezas de acero inoxidable austenítico. En el resultado se logró que se seleccionará la mejor alternativa donde la pieza terminada tomara el valor de la mejor rugosidad superficial, esta simple acción organizativa, mejora el criterio la competitividad organizacional del taller, por lo que el modelo de toma de decisiones híbrido propuesto provee un método ideal con una herramienta innovadora dentro del sistema organizacional de la industria del maquinado.
Citas
Denkena, B., Lorenzen, L.-E., Krüger, M., & Schmidt, J. (2012). Simulation Based Detailed Planning for Agile Manufacturing. In Enabling Manufacturing Competitiveness and Economic Sustainability (pp. 512-517). https://doi.org/10.1007/978-3-642-23860-4_84
Erbe, H.-H. (2009). Quality of Service (QoS) of Automation. In Springer Handbook of Automation (pp. 715-733). https://doi.org/10.1007/978-3-540-78831-7_41
Gružauskas, V., Baskutis, S., & Navickas, V. (2018). Minimizing the trade-off between sustainability and cost effective performance by using autonomous vehicles. Journal of Cleaner Production, 184, 709-717. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.02.302
Gunasekaran, A., & Thevarajah, K. (1999). Implications of Computer-Integrated Manufacturing in Small and Medium Enterprises: An Empirical Investigation. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 15(4), 251-260. https://doi.org/10.1007/s001700050064
Hiovanis Castillo Pantoja, Á. I. H., Roberto Pérez Rodríguez, Ricardo Lorenzo Ávila Rondón. (2021). Aplicación de Fuzzy-AHP y COPRAS en la selección de la mejor alternativa para el maquinado a alta velocidad de estructuras delgadas en aleaciones de aluminio Al 5083 Revista ESPOL, 13. https://doi.org/www.doi.org/10.37785/revista.vXnX.X
Li, Y., Goga, K., Tadei, R., & Terzo, O. (2021). Production Scheduling in Industry 4.0. In Complex, Intelligent and Software Intensive Systems (pp. 355-364). https://doi.org/10.1007/978-3-030-50454-0_34
MAR, O., SANTANA, I. y GULÍN, J. (2017). Competency assessment model for a virtual laboratory system and distance using fuzzy cognitive map. Revista Investigación Operacional, 38, 8.
Nazari, S. S. a. A. (2019). An optimization framework for risk response actions selection using hybrid ACO and FTOPSIS. Scientia Iranica, 26(3), 15. http://scientiairanica.sharif.edu
Pinzone, M., Fantini, P., Fiasché, M., & Taisch, M. (2016). A Multi-horizon, Multi-objective Training Planner: Building the Skills for Manufacturing. In Advances in Neural Networks (pp. 517-526). https://doi.org/10.1007/978-3-319-33747-0_51
Renna, P., & Ambrico, M. (2019). The allocation of improvement programs in a flow shop for single and multi-products: a simulation assessment. International Journal of Agile Systems and Management, 12(3), 228-244. https://doi.org/10.1504/ijasm.2019.101365
Ricardo del Risco Alfonso, R. P.-R., Patricia del Carmen Zambrano Robledo, Marcelino Rivas Santana and Ramón Quiza. (2021a). Optimization of the Cutting Regime in Turning of the AISI 316L Steel for Biomedical Purposes Based on the Initial Progression of Tool Wear MDPI, 16.
Ricardo del Risco Alfonso, R. P.-R., Patricia del Carmen Zambrano Robledo, Marcelino Rivas Santana and Ramón Quiza. (2021b). Optimization of the Cutting Regime in Turning of the AISI 316L Steel for Biomedical Purposes Based on the Initial Progression of Tool Wear. Metals, 11, 16.
Sisodiya, M. S. B., V. (2021). An insight: Machining of titanium alloys & associated tool wear. IOP Conference Series: Materials 336 Science and Engineering, 1017 012013.
Slobodan STARČEVIĆ1, N. B., Raimundas JUNEVIČIUS, Viktor SKRICKIJ. (2019). ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS METHOD AND DATA ENVELOPMENT ANALYSIS APPLICATION IN TERRAIN VEHICLE SELECTION. TRANSPORT, 34(5), 16. https://doi.org/10.3846/transport.2019.11710
Wu, W. (2017). Grey Relational Analysis Method for Group Decision Making in Credit Risk Analysis. Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 13(12), 8. https://doi.org/10.12973/ejmste/77913
Xie, S. Q., & Tu, Y. L. (2006). Rapid one-of-a-kind product development. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 27(5-6), 421-430. https://doi.org/10.1007/s00170-004-2225-1
Zhou, J., Wang, Q., Tsai, S.-B., Xue, Y., & Dong, W. (2017). How to Evaluate the Job Satisfaction of Development Personnel. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 47(11), 2809-2816. https://doi.org/10.1109/tsmc.2016.2519860
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Usted es libre de:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y construir a partir del material
Bajo los siguientes términos:
-
Atribución — Usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que usted o su uso tienen el apoyo de la licenciante.
-
NoComercial — Usted no puede hacer uso del material con propósitos comerciales.