NUEVAS ESTRATEGIAS DE OPTIMIZACIÓN EN PROCESOS DE PESAJE MULTICABEZAL

• Autores: Alexander de Jesús Pulido Rojano
• Directores de la Tesis: Juan Carlos García Díaz (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2017
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Andrés Carrión García (presid.) , Salvador Naya (secret.) , Luis Augusto San José Nieto (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RiuNet
• Resumen

  • En los últimos años, la industria del envasado de alimentos ha experimentado un gran crecimiento. Existen muchos factores que han contribuido a este crecimiento y algunos de ellos incluyen conceptos modernos y avances en la tecnología. Los gerentes de la industria alimentaria deben velar por mantener la rentabilidad en un mercado cada vez más competitivo, al tiempo de proporcionar a los clientes productos de alta calidad y un buen servicio. Una mayor automatización de las líneas de envasado puede ayudar a estas empresas a cumplir con los requisitos de calidad y servicio; por ejemplo, las pesadoras multicabezal utilizadas en los procesos de pesaje multicabezal.

    La tecnología de pesaje multicabezal ha revolucionado las líneas de envasado y se utiliza para reducir la variabilidad de productos y procesos. Una pesadora multicabezal consta de varios cabezales de pesaje o tolvas que garantizan que los productos sean pesados con mucha rapidez y precisión. Esto permite envasar la cantidad deseada de un producto de acuerdo con su peso objetivo (valor nominal). Puede instalarse como parte de una línea integrada de pesaje y envasado o conectarse con equipos de envasado existentes. Además, es ideal para el pesaje preciso y rápido de productos que varían en tamaño, desde granulados a productos grandes y voluminosos.

    En la presente Tesis Doctoral, se desarrolla un conjunto de estrategias diseñadas para optimizar el proceso de envasado en pesadoras multicabezales y minimizar la variabilidad en el peso del producto envasado. Para esto, se utilizan técnicas de optimización monoobjetivo y multiobjetivo, el índice de reducción de variabilidad, la función de pérdida de Taguchi y un análisis estadístico para identificar y establecer la estrategia que ofrezca el mejor rendimiento en términos de variabilidad en el peso del paquete.

    El enfoque de mejora que proponemos es práctico y se basa en el estudio del ajuste de llenado de las tolvas para encontrar las condiciones operativas óptimas de la pesadora multicabezal. Para cada estrategia, se desarrollaron algoritmos exactos los cuales siguen una estrategia enumerativa explícita o búsqueda exhaustiva para evaluar distintos valores del número de tolvas combinadas.

    En el enfoque multiobjetivo propuesto, los algoritmos utilizan una novedosa estrategia a priori para generar soluciones Pareto-óptimas y seleccionar un subconjunto de tolvas en cada operación de envasado, de tal manera que la importancia relativa de los objetivos considerados es dinámicamente gestionada y ajustada. Una vez que el proceso de envasado ha sido mejorado, este se monitorea y controla a través del diseño de un gráfico de control modificado.