Predictive Analytics in Process Planning of Production

Este proyecto expone la posibilidad de predecir los Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) de los procesos de fabricación en un escenario donde no hay datos históricos disponibles. El modelo propuesto está basado en la lógica difusa de Inteligencia Artificial y validada en un estudio de operaciones de ensamblaje y atornillado. Los resultados del caso de estudio muestran un gran potencial del uso de lógica difusa para apoyar la toma de decisión en la planificación de procesos. Futuros estudios pueden usar la base del modelo en otros procesos de fabricación para consolidar la generación de los hallazgos.

This Project exposed the possibility of predicting the major Key Performance Indexes (KPIs) in manufacturing processes in a low data availability scenario. This research is based on the fuzzy logic method from Artificial Intelligence and tested in a case study in screwing and joining operations. The findings indicate a great potential for using fuzzy logic to support decision-making in manufacturing process planning, having promising results for the actual test samples. Further studies can use the same project fundamentals to test the effectiveness of fuzzy logic on other manufacturing processes to improve the generalizability of the findings.