000164826 001__ 164826
000164826 005__ 20251203145555.0
000164826 037__ $$aTAZ-TFG-2025-2762
000164826 041__ $$aspa
000164826 1001_ $$aPérez Marín, Sergio
000164826 24200 $$aDiscrete event simulation for industrial process modeling: application to an injection molding cell.
000164826 24500 $$aModelado de procesos industriales mediante simulación de eventos discretos: aplicación a una célula de inyección.
000164826 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2025
000164826 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000164826 520__ $$aEste Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo y validación de un modelo de simulación de eventos discretos para una célula de producción por inyección de plásticos, utilizando el software libre JaamSim. El objetivo principal ha sido evaluar de forma precisa el comportamiento de una inyectora con sus moldes asociados, operarios, robots, cintas y eventos de fallo, a fin de predecir producción, piezas malas y eficiencia ante distintos escenarios. El modelo está estructurado en submodelos independientes por molde, integrando tiempos de ciclo, operarios, embalaje, lógica de cambio de molde y modos de fallo representados mediante distribuciones estadísticas. Para cada entidad (pieza) se tratan variables de estado, económicas y de calidad que permiten generar KPIs industriales y económicos detallados. Se han ejecutado 100 réplicas del modelo con semillas de números aleatorios distintas, simulando un mes completo de producción para cada molde. Los resultados se han contrastado con los datos reales del mes de abril en planta, analizando diferencias en disponibilidad, scrap, rendimiento y eficiencia. Los indicadores muestran una alta concordancia entre piezas buenas y tiempos trabajados, con desviaciones explicables por paros no modelados o condiciones excepcionales. El modelo demuestra su utilidad como herramienta de análisis para la toma de decisiones, evaluación de mejoras y soporte al planificador de producción, abriendo la posibilidad de extenderse a otros procesos, simular escenarios logísticos, realizar simulaciones de cronometrajes industriales o justificar inversiones futuras.<br />
000164826 521__ $$aGraduado en Ingeniería Electrónica y Automática
000164826 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000164826 691__ $$a8 9 12
000164826 692__ $$aAl ser una simulación para optimizar la toma de decisiones a la hora de planificar la producción de una forma más eficiente contribuye al ODS 8, 9 y 12 de manera directa, sirviendo como medio para elegir la planificación más eficiente energética y económicamente. Por otro lado es algo innovador para la mayoría de empresas que se van sumando a la transformación digital tratar de modelar sus procesos yendo en la dirección del gemelo digital de proceso. Por último, afecta también al consumo y producción responsables ya que esta herramienta de simulación trata de encontrar la planificación de producción más eficiente, o sea, que menos recursos necesita para sacar adelante las piezas necesarias.
000164826 700__ $$aTeruel Doñate, Enrique$$edir.
000164826 700__ $$aAbizanda Moliner, Victor$$edir.
000164826 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cIngeniería de Sistemas y Automática
000164826 8560_ $$f715425@unizar.es
000164826 8564_ $$s1114671$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/164826/files/TAZ-TFG-2025-2762.pdf$$yMemoria (spa)
000164826 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:164826$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado
000164826 950__ $$a
000164826 951__ $$adeposita:2025-12-03
000164826 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cEINA
000164826 999__ $$a20250623164938.CREATION_DATE