Bilgi teknolojisi kullanımındaki fırsatları belirlemek
özet
Bu endüstri, sosyo-politik geçmişi nedeniyle, bilgi teknolojisinin uygulanması yoluyla evrime duyarlı uygulamalarda derin bir şekilde kök salmıştır.
Karar destek sistemleri, eylem planlarının seçiminde eski paradigmaları, zamanında ve kaliteli kararlar üreten sağlam araçlarla değiştirmek için uygun bir alternatiftir.
Meksika'daki şeker kamışı tarım ticareti, kendi başına, özellikleri ve tarihi kapsamlı incelemeye değer ilginç bir vaka çalışmasıdır.
Bu makale, karar destek araçlarının bu sektörün yararına hareket edebileceği, süreçlerini iyileştirebileceği ve çevresel değişkenlere tepki vermesi veya buna dayalı proaktif eylemler almasına izin vermesi için olağanüstü karar verme kapasiteleri sunabileceği alanları göstermeyi amaçlamaktadır. karmaşık analizde.
Bu endüstri, sosyo-politik geçmişi nedeniyle, bilgi teknolojisinin uygulanması yoluyla evrime duyarlı uygulamalarda derin bir şekilde kök salmıştır.
Karar destek sistemleri, eylem planlarının seçiminde eski paradigmaları, zamanında ve kaliteli kararlar üreten sağlam araçlarla değiştirmek için uygun bir alternatiftir.
Yöneticilere karar alma görevlerinde yardımcı olmaya hizmet eden araçlara sahip karar destek sistemlerinin, duyarlılık analizi yapmak için modellerin kullanılması olasılığı, yapay zeka gibi akıllı teknolojilerin bir araya getirilmesi ve Gelişmiş görsel yardımcılarla sorunları çözme becerisi.
Bu sistemlerin özellikleri göz önüne alındığında, şeker kamışı gibi bir tarımsal işletmede bu tür bir teknolojinin uygulanması için üç büyük fırsat alanı kolayca tanımlanabilir:
Uzman sistemlerle kestirimci bakım.
Uzman bir sistem, bir insan uzmanın bir problem çözme konusundaki davranışını taklit eden bir yazılım olarak anlaşılır.
Belirli bir alan için uzman bilgilerini depolayabilir ve mantıksal sonuç çıkarımını kullanarak bir sorunu çözebilirler (IEI, nd).
Hammadde tedarikinin planlanmasında görsel destek. Coğrafi bilgi sistemleri, arazinin dijital bir modelinin oluşturulmasına izin vererek, alanın görsel yönetiminin topografik, hidrolojik ve altyapı bilgilerini bu görselleştirme araçlarıyla gösterilmek istenen tematik akınlarla birleştirmesine olanak tanır.
Üretim süreçlerinin modellenmesi ve simülasyonu. Endüstriyel otomasyonla kontrolü yapılabilen üretim süreçleri, kilit değişkenlerin işlenmesine yönelik modeller oluşturabilir. Bu bilgisayarlı kontrol sistemleri, süreçteki güvenlik açıklarını belirlemek için belirli çalışma koşullarının simülasyonuna veya arıza durumunda ortaya çıkan planların tasarımına izin verir.
Öngörücü bakım
Sanayinin üretim alanları için, fabrikaların öğütme kapasitesi 5 ila 5 arasında süren şeker kamışı hasat mevsimi (zafra) ile sınırlı olduğundan, proseslerinin sürekliliği hedeflerine ulaşmanın anahtarıdır. Hava koşullarına ve üretim programına bağlı olarak 8 ay. Bu süre zarfında, işletmenin eşitlik sağlamasına izin veren üretim hacimlerine ulaşmasını sağlamak için zamanın çoğunu kullanmak hayati önem taşır.
Zaman israfını önlemenin bir yolu, kritik ekipmandaki, üretimin durmasına ve dolayısıyla öğütmenin süreksizliğine neden olabilecek arızaları tahmin etmektir; bu erken eylem, temel alınan öngörücü bakım adı verilen bakım yoluyla gerçekleştirilir. esas olarak, arızaları teşhis etmek ve makinelerin ve yapıların bütünlüğünü değerlendirmek için bir teknik olarak titreşim analizinde. Dönen ekipman durumunda, titreşim analizinin penetran mürekkepler, radyografi, ultrason vb. Gibi diğer tekniklere göre sunduğu avantaj, değerlendirmenin makine çalışırken gerçekleştirilmesi ve böylece yarattığı üretim kaybının önlenmesidir. bir takımın durdurulması (Nelson, nd).
Bu titreşimler, yazılımları örneklenen verilerin sınıflandırılmasına ve değiştirilmesine izin veren bilgisayarlara bilgilerini indiren özel cihazlar kullanılarak toplanır. Bu veriler, eğitimleri sayesinde, grafiklerin izlediği kalıpları ve istisna değerlerini inceleyerek anormallikleri belirleyebilen analiste grafikler halinde sunulur.
Yazılıma genellikle, analistin ekipmanın davranışını geçmiş performansıyla karşılaştırmasına ve önemli sonuçlar elde etmesine ve ayrıca ekipmanın bileşenlerinin herhangi bir olası bozulması için üreticinin çalışma parametrelerini kullanarak önemli sonuçlar elde etmesine olanak tanıyan tarihsel bilgilerin manipülasyonu için yardımlar eşlik eder..
Titreşim analisti tarafından edinilmesi ve geliştirilmesi gereken tüm bu teşhis deneyimi, örneklemelerde elde edilen grafikleri önceden beslenen bir bilgi tabanıyla karşılaştırma yetenekleri, analistin hızlı bir şekilde izini sürmesine olanak tanıyan uzman bir sistem aracılığıyla uygulanabilir. bu disiplinin gerektirdiği doğal öğrenme eğrisi.
Öte yandan, uzman bir sistem, alışılagelmiş bir analizde tespit edilmesi zor olan, yani yeni makinelerin görünümüne göre, ekipmanı önceden iyi durumda tutmak için gerekli deneyim kazanılabilen, ince davranışlara dayalı anormallikler çıkarabilir. en iyi çalışma koşulları, analiste değerli zaman tasarrufu sağlayarak daha iyi ekipman çalışma koşullarına ve dolayısıyla kullanım ömürlerinin uzamasına neden olur.
Ek olarak, sistemin açıklayıcı bileşenleri, analist için kendi başına ek bir öğrenme fırsatı oluşturan, belirli bir durumda sistemin kararının nedenini gösterecektir.
Hammadde tedarik planlamasında görsel destek
Şeker fabrikalarının, kontrol edilecek yüzeyin boyutu hakkında bize fikir vermesi için, üretim hedeflerinde tanımladıkları üretim hacimlerini üretebilmeleri için ekili bölgelerin büyük uzantıları tarafından tedarik edilmesi gerekir; bir şeker fabrikası 5000 ila Hasat edilecek 20.000 hektarlık alan (COAZUCAR, nd), bu etkileyici bir teknik ve lojistik dağıtım anlamına gelir, böylece şeker kamışı hasadı sırasında hem tarım makineleri hem de şeker kamışının kesilmesi ve yetiştirilmesiyle ilgili iş gücü hareket eder. hammadde.
Açıkçası, hasat edilecek bu kadar çok alan, hangi kamışların diğerinden önce hasat edilmesi gerektiği sorusunu gündeme getiriyor? Değirmenler, kamışın olgunluk kriterlerini, bitkideki sakaroz konsantrasyonu ve hasat edilecek arazinin coğrafi koşullarını birleştirerek hasatlarının planlamasını gerçekleştirir.
Bu üç unsur, alete maruz kalan kriterlerde kategorize edilen yüzeyleri renklendiren tematik haritalar kullanarak karar vericinin kamışı en iyi hasat koşullarıyla tespit etmesini sağlayan bir coğrafi bilgi sistemi aracılığıyla aynı boyuta kolayca yerleştirilebilir..
Haritalar, dijitalleştirilmiş hava fotoğraflarıyla oluşturulur ve kırsal kesimin yaşadığı gerçekliğin bir vektör modelini oluşturmanın temelini oluşturan GPS teknolojisi aracılığıyla jeopozisyonlu bir düzlem küre olarak dünyanın eğriliğini telafi etmek için işlenir.
Araç, görselleştirme kriterlerini, yazılımın vektörleştirilmiş görüntüye belirli dokuları, renkleri ve şekilleri uygulamasına olanak tanıyan aynı veritabanlarından çıkarılan bilgilerle besler ve planlama yöneticilerine birçok yeni olasılık verir, çünkü çok şey belirleyebilirler. Hasat edilecek bastonların "hangileri" ve "nasıl" oldukları, aletin model üzerinde boyadığı renge bağlı olarak operasyonel komutların hassasiyeti. Parsellerin tam olarak konumlandırılmasına ve bunların toplanması için gerekli olan çabanın doğru bir şekilde ağırlıklandırılmasına izin vererek, hasat ekipmanının ilgili atamaları sırasında kapasitelerine ve taşıma hızlarına uygun olarak kaynakların idaresini çok daha akıllı hale getirir.
Üretim süreçlerinin modellenmesi ve simülasyonu
Her endüstride, üretim süreçlerinin optimizasyonu, her fabrikanın zemininde yapılan sürekli savaşlardan biridir.
Bu optimizasyon genellikle yalnızca sürecin derinlemesine anlaşılması ve zamanda bulunan üretim değişkenlerinin ilişkisi belirtilen şekilde senkronize edildiğinde elde edilir.
Bu senaryoya, endüstrileri yeni koşullara uyum sağlamak veya iş fırsatlarından yararlanmak için süreçlerini değiştirmeye zorlayan değişen pazar koşullarını eklersek, her fabrikanın "ayarını" başarmak için var olan karmaşıklığı algılayabiliriz. süreçlerinizi stabilize etmek için gereklidir.
Bilgisayarlı endüstriyel kontrol sistemleri ve simülasyon sistemleri aracılığıyla, tipik olmayan çalışma koşullarını simüle etmek ve sistem genelinde sonuçları çıkarmak için proses modelleri oluşturulabilir.
Bu alanda, süreçlerin veya dinamik sistemlerin istatistiksel kontrolü için simülasyon uygulamaları vardır; ikincisi, süreçlerin algılanmasında sistemik bir yaklaşım uygulayan karmaşık sistemlere özgü arketiplerin tanımlanması yoluyla gerçekleştirilir (Sterman, 2002).
Bu araçların kullanılması, zeminden sorumlu kişilerin kontrol değişkenlerinin duyarlılık analizlerini yapmalarına ve aralarındaki ilişkinin nihai sonucu nasıl etkilediğini anlamalarına olanak tanır.
Bu modeller, yöneticilerin süreç hakkında üretilen bilgileri paylaşmasına olanak tanıyarak, herhangi bir karar almadan önce eğitimi ve analizi kolaylaştırır.
Sonuçlar
Karar destek sistemleri, endüstrilerin karar verme süreçlerini güçlendirmek zorunda oldukları alternatifler yelpazesinde yeni değildir, ancak bahsedilen gibi tarımsal işletme segmentleri için, mevcut olan süreçlerinde iyileştirme için uygun bir fırsattır. Şu anda mevcut olan çeşitli bilgi teknolojisi çözümleri menüsünde küçük ve orta ölçekli kuruluşların erişimi.
Aynı şekilde, herhangi bir teknoloji projesinde olduğu gibi, teknolojik girişime eşlik eden liderlik, uygulanması için hayati öneme sahiptir. Şirketlerin içindeki teknolojik avatarlar, üyelerinin geri kalanına bir SSD'nin uygulanması gibi bir projeye katılmaları için çok az ilham verebilir ve şeker endüstrisi de bir istisna değildir. Bu nedenle, bu teknolojilere giriştiklerinde, BT, üst yönetimin, ilgili eğitimden geçmek zorunda olanların taahhüdünü garanti etme taahhüdünü yerine getirebilmelidir, böylece araçlar, yöneticilerinin deneyiminden ve açıklığından uzaklaşmadan beklenen sonucu verir.
Bu tür bir sistemin, şirketin ihtiyaç duyabileceği yöneticilerin veya işlemsel veya üretim yönetim sistemi olsun, operasyonlarını kontrol etmek için kullanılan yazılımların yerine geçmediğini, SSD'lerin böyle görünmesi gerektiğini anlamak önemlidir. her yöneticinin kendisini ilgilendiren konularda oldukça verimli ve etkili olması için gereken ek yardım: kararlar almak.
kaynakça
Efrain Turban & Jay E. Aronson & Ting-Peng Liang. Karar Destek sistemleri ve Akıllı sistemler. Yedinci Baskı. Pearson Prentice Hall
Uzman sistemlere giriş. IngenierosenInformatica.org (IEI)
Pedro Nelson Saavedra. Ekipman ve bileşenlerin, uygulamaların, düzenlemelerin ve sertifikasyonun denetimi için bir teknik olarak titreşimlerin ölçümü ve analizi (nd). Mühendislik Fakültesi - Concepción Üniversitesi.
Şeker Tarım Endüstrisi Komitesi. Tarım, Hayvancılık, Kırsal Kalkınma, Balıkçılık ve Gıda Sekreterliği. Birleşik Meksika Eyaletleri Federal Hükümeti.
John. D. Sterman. İş dinamikleri. Karmaşık bir dünya için sistem düşüncesi ve modellemesi. Ed. Irwin McGraw-Hill
