Optimizacin̤ simultanea para la mejora continua y reduccin̤ de costos en procesos
En este documento se presentan los resultados de un estudio realizado para la determinacin̤ de la optimizacin̤ de costos en procesos industriales. Varios problemas de optimizacin̤ son caracterizados por la flexibilidad para establecer la utilidad entre las funciones objetivo. La estrategia experimen...
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|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | Spanish |
| Subjects: | |
| Online Access: | Optimizacin̤ simultanea para la mejora continua y reduccin̤ de costos en procesos |
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MARC
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| 245 | 1 | 0 | |a Optimizacin̤ simultanea para la mejora continua y reduccin̤ de costos en procesos |
| 246 | |a Simultaneous Optimization for Continuous improvement and Cost Reduction in Process | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2009 | ||
| 520 | 3 | |a En este documento se presentan los resultados de un estudio realizado para la determinacin̤ de la optimizacin̤ de costos en procesos industriales. Varios problemas de optimizacin̤ son caracterizados por la flexibilidad para establecer la utilidad entre las funciones objetivo. La estrategia experimental desempeą un papel importante para generar estas funciones objetivo; adems̀, šta se ha aplicado de manera conveniente para disminuir costos de calidad y en la mejora continua de la calidad de procesos y productos. Es frecuente encontrar muchas aplicaciones industriales con varias respuestas, cuya finalidad es alcanzar la calidad global de un producto, por lo que es necesario optimizar de manera simultǹea las respuestas de interš. En esencia, el problema de optimizacin̤ de varias respuestas involucra la seleccin̤ de un conjunto de condiciones o variables independientes tales que den como resultado un producto o servicio adecuado. Es decir, se desea seleccionar los niveles de las variables independientes que optimicen todas las respuestas a la vez. En esta presentacin̤ se muestran dos procedimientos para construir una funcin̤ que describa la combinacin̤ de los objetivos de las respuestas individuales. El primer mťodo es un modelo de optimizacin̤ multiplicativo y el segundo es aditivo; štos se aplican a dos casos de estudio realizados en la industria con el fin de resaltar los procesos de mejora continua y la disminucin̤ de costos. La optimizacin̤ simultanea, utilizando estos dos procedimientos, se ilustran mediante tčnicas de graficacin̤, ya que štas permiten generar varios escenarios de posibles soluciones p̤timas. En estos ejemplos se observ ̤que ambos mťodos producen resultados similares al generar el p̤timo; sin embargo, al compararlos de manera global mediante la funcin̤ de přdida, existe una ligera diferencia entre ellos. Al realizar un anl̀isis global de los mecanismos, se descubre que son equivalentemente t͠iles. | |
| 650 | \ | \ | |a Anl̀isis de costos |
| 650 | \ | \ | |a Diseǫ experimental |
| 650 | \ | \ | |a Procesos industriales |
| 650 | \ | \ | |a Modelos matemt̀icos |
| 650 | \ | \ | |a Investigacin̤ operacional |
| 650 | \ | \ | |a Cost analysis |
| 650 | \ | \ | |a Experimental design |
| 650 | \ | \ | |a Industrial processes |
| 650 | \ | \ | |a Mathematical models |
| 650 | \ | \ | |a Operations research |
| 650 | \ | \ | |a modelos |
| 650 | \ | \ | |a funcin̤ de přdida |
| 650 | \ | \ | |a optimizacin̤ multi-respuesta |
| 650 | \ | \ | |a mťodo grf̀ico |
| 650 | \ | \ | |a diseǫs estads̕ticos |
| 650 | \ | \ | |a mťodos estads̕ticos |
| 650 | \ | \ | |a diseǫ de experimentos |
| 650 | \ | \ | |a models |
| 650 | \ | \ | |a loss function |
| 650 | \ | \ | |a optimizationmulti<U+0096>response |
| 650 | \ | \ | |a graphic method |
| 650 | \ | \ | |a statistical design |
| 650 | \ | \ | |a statistical methods |
| 650 | \ | \ | |a design of experiments |
| 700 | \ | \ | |a Domn̕guez Domn̕guez Jorge |
| 856 | |z Optimizacin̤ simultanea para la mejora continua y reduccin̤ de costos en procesos |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/optimizacion-simultanea-para-la-mejora-continua-y-reduccion-de-costos-en-procesos | ||