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http://hdl.handle.net/11531/6985
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | García, Mari Cruz | |
dc.contributor.author | Bonvissuto, Vicenzo | |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2016-03-31T12:03:13Z | |
dc.date.available | 2016-03-31T12:03:13Z | |
dc.date.issued | 2002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/6985 | |
dc.description | Ingeniero Industrial | es_ES |
dc.description.abstract | El objetivo de este proyecto es validar y mejorar un sistema existente que realiza la planificación dinámica del mantenimiento industrial, haciendo un análisis cuantitativo de la influencia de los parámetros de configuración de la herramienta y generando un caso real para validar el algoritmo de planificación. La herramienta es un programa de planificación de tareas de mantenimiento, caracterizado por la optimización multi-objetivo, multi-restricción, multi-recurso con disponibilidades variables en el tiempo. Para ello, esta herramienta emplea un algoritmo genético híbrido cuya representación es real basada en tiempos (tiempos de comienzo de las tareas de mantenimiento) y cuya función de evaluación es borrosa (para cuantificar la incertidumbre de las duraciones y costes de las tareas de mantenimiento). Este estudio ha permitido llegar a la conclusión de que el algoritmo genético es flexible y estable para la planificación de mantenimiento industrial. Así, para un amplio rango de valores de los parámetros de configuración del algoritmo son factibles y óptimas. Estos parámetros de configuración estudiados son el número mínimo de generaciones, la probabilidad de mutación, la probabilidad de cruce y el porcentaje de reemplazamiento. Por otra parte, se han determinado una serie de valores bastante adecuados para el tipo de problema tratado: los valores encontrados para el número mínimo de generaciones es de 2000, para la probabilidad de mutaciones es de 0,1, para la probabilidad de cruce es de 0,8 y para el porcentaje de reemplazamiento es de entre 0,5 y 0,9. Por otra parte, se ha realizado un estudio de la importancia de los distintas objetivos considerados por el algoritmo genético. El algoritmo genético considera como objetivos primarios el tiempo y el coste de planificación y como objetivos secundarios las prioridades y relaciones de compatibilidad de las tareas de mantenimiento. Sin embargo, el algoritmo es flexible en cuanto a esta jerarquización de los objetivos como se ha comprobado en los estudios realizados con el caso real de planificación. Por último, concluir que se ha realizado una validación de este algoritmo con un caso real de planificación de planificación de mantenimiento de un taller mecánico. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | 33 Ciencias tecnológicas | es_ES |
dc.subject | 3304 Tecnología de los ordenadores | es_ES |
dc.title | Validación y mejora de una herramienta de planificación de mantenimiento | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_ES |
Aparece en las colecciones: | ICAI - Proyectos Fin de Carrera |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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