Simulación asistida por agentes para sistemas de fabricación inteligentes

• Autores: Nancy Ruíz Vega
• Directores de la Tesis: Vicente J. Botti Navarro (dir. tes.) , Adriana Susana Giret Boggino (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2009
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Eduardo Vicens Salort (presid.) , Vicente J. Julián Inglada (secret.) , Juan Luis Pavón Mestras (voc.) , Ramón Rizo Aldeguer (voc.) , Juan Manuel García Chamizo (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TESEO
• Resumen

  • Resumen En el área de la fabricación, la simulación es una herramienta esencial para la validación de métodos y arquitecturas antes de aplicarlos en un Entorno de Fabricación, Las herramientas de simulación actuales llevan a cabo la simulación de entornos de fabricación basándose en modelos estáticos que hacen uso de la programación de procesos de fabricación secuenciales y centralizados tradicionales, donde los mecanismos de planificación y control ofrecen una flexibilidad insuficiente para responder a los estilos de fabricación cambiantes y a los entornos de fabricación altamente mezclados y de bajo volumen. En consecuencia, las herramientas de simulación convencionales limitan la escalabilidad y reconfigurabilidad para el modelado de Sistemas de Fabricación que permitan adaptarlos ante las necesidades cambiantes del Cliente.

    Resulta difícil encontrar una herramienta de simulación que pueda ejecutar ``inteligentemente'' la simulación de tareas cada vez más complejas. La dificultad radica en integrar en la herramienta el conocimiento necesario del sistema original y que a la vez actúe como un asistente que proporcione consejos y guíe al usuario durante la simulación. Por ello, surge la necesidad de nuevas herramientas de simulación para fábricas que contemplen características tales como: a) flexibilidad y adaptabilidad, para modelar comportamientos complejos propios de un Sistema de Fabricación, b) escalabilidad para la integración transparente de funcionalidades adicionales, c) proactividad y reactividad para la adaptación automática ante los cambios del entorno y d) características de aprendizaje (inteligencia) basado en la experiencia adquirida durante la simulación.

    Por su parte, las técnicas de Inteligencia Artificial han sido utilizadas en la Fabricación Inteligente por más de dos décadas. Las técnicas del área de Inteligencia Artificial permiten la definición de unidades de fabricación distribuidas, autónomas, inteligentes, flexibles, tolerantes a fallos y r