Adán Valles Chávez

This research communication presents an analysis of dynamic supply chains (DSCs). The main goal of model-based cybertronics is to approximate, via a mathematical model from a dynamical system, the dynamics and behavior of dynamic supply chains. This considers that is at the operational level, where automation and control theory approaches take an insight —in this case, via Lyapunov stability—as a way to extend the use of mechatronic systems. Three case studies are presented: Firstly, the mathematical modeling and stability analysis of the ball-and-beam problem, as an approximation of a two echelon supply chain. Secondly, the mathematical modeling and stability analysis of a cold chain with temperature monitoring, and its relationship to inventory levels, are presented. From a theoretical perspective, applying model-based cybertronics in DSCs has direct practical implications: it improves operational control, enhances decision-making, and optimizes inventory management, particularly in cold chains. By treating high-volume supply chains as dynamical systems, managers can anticipate fluctuations and quantify efficiency. Finally, Lyapunov stability analysis ensures that models reliably reflect real-world behavior, enabling automation and predictable performance at an operational level in DSCs.

El presente análisis revisa los avances recientes en cuatro áreas clave de la energía renovable y la infraestructura eléctrica: sistemas fotovoltaicos, hidrógeno verde, energía eólica y redes inteligentes (Smart Grid). Se destaca que los sistemas fotovoltaicos, ampliamente adoptados, están mejorando su viabilidad económica y su integración en redes eléctricas mediante desarrollos en materiales, eficiencia y almacenamiento. El hidrógeno verde, como solución para almacenar energía renovable a gran escala, avanza en producción y enfrenta desafíos técnicos y económicos. La energía eólica mejora con turbinas más grandes y eficientes, así como enfoques innovadores para integración y mitigación ambiental. Las redes inteligentes son cruciales para la gestión eficiente y segura de la energía renovable distribuida, empleando tecnologías de comunicación, sensores y análisis de datos. Se resalta el progreso y los desafíos constantes en estos campos para lograr una transición energética sostenible global.

El diseño de un producto automotriz es complejo, debido a que son muchos componentes e interfieren muchos equipos de diferentes organizaciones, estos productos deben cumplir con regulaciones, especificaciones y la calidad esperada por el consumidor. Un reto muy importante es el mercado al que va dirigido el producto, este define las especificaciones de ingeniería y presupuesto disponible para el proyecto. El sector automotriz es muy diverso, comercialmente define el lujo a través de cualidades comunes, como el rendimiento; características de diseño icónicas (principalmente visuales), calidad destacada, precisión y artesanía detallada; y el uso de materiales únicos y costosos. Las marcas de lujo ofrecen experiencias de conducción rápidas, potentes y ágiles asociados con escenarios de ensueño. Existen diversas fases para el desarrollo del producto, donde se inicia con el concepto del producto, para continuar con la segmentación de mercado donde se seleccionarán las necesidades y alcances del producto. Finalmente, en las últimas etapas donde se comunica el producto al proveedor responsable de diseño se valida la factibilidad de manufactura del producto, donde en muchas ocasiones el diseño original necesita cambiar, generando un cambio en el concepto y en consecuencia retrasa la introducción de los proyectos al mercado. La metodología actual de diseño y desarrollo de productos por parte de los OEM se centra únicamente en la estética, lo que causa problemas en las fases de validación de manufactura debido a la falta de consideración de potenciales problemas de manufactura y regulaciones del mercado. El objetivo es diseñar una metodología que integre Scrum y tecnologías de la Industria 4.0 para reducir el tiempo de desarrollo y validación de prototipos, desde la fase de concepto hasta el desarrollo del diseño con el proveedor seleccionado por el OEM.

Actualmente, la mayoría de investigaciones acerca del problema de balaceo de líneas de ensamble consideran que los tiempos de las tareas son determinados. Sin embargo, en los procesos de fabricación siempre existe la posibilidad de obtener en los procesos variaciones que impactan en los tiempos de las tareas. Por eso, en el presente trabajo, con base en un enfoque estocástico, se presenta un método que utiliza técnicas metaheurísticas mediante un algoritmo genético, el cual tiene como objetivo brindar una solución al problema de balanceo tipo 1 de líneas en forma de U con tiempos de tarea estocásticos. Para ello, se han tomado como referencia problemas existentes en la literatura para luego ofrecer una comparación entre las soluciones existentes. En el proceso de validación se utilizaron siete categorías de problemas resueltos por otro método. La solución brindada por el algoritmo se sometió a un análisis experimental de los datos para comprobar si era capaz de dar una o más soluciones mejores a las existentes; de ese modo, se buscó balancear la línea con la menor cantidad de recursos humanos posible. Los datos muestran mejores soluciones para los problemas de alta varianza únicamente en el resultado WS mayor, donde se observa una diferencia del 4 %; en los demás hallazgos los porcentajes son mejores. Además, se encontraron seis soluciones mejores a las existentes.

En la actualidad, el estudio de modelos de simulación de sistemas híbridos de energía ha ido en aumento debido a que, entre las fuentes de energía renovables, el sol es considerado uno de los de mayor potencial. Esta situación hace que sea más prometedor para nosotros estudiar la modelización de sistemas basados ​​en energía solar y sus aplicaciones de referencia. Utilizando modelos de simulación en aplicaciones de energía solar, es posible diseñar sistemas híbridos más complejos y eficientes evaluando su comportamiento en función de la energía entrante. Este documento muestra la modelización matemática de un sistema fotovoltaico térmico híbrido donde se evalúa el comportamiento energético del sistema, con la finalidad de incrementar la eficiencia de la célula fotovoltaica mediante el uso de un sistema de captación de calor residual. El modelo de simulación integra un modelo de célula fotovoltaica simple acoplado a un modelo de colector solar simple donde se ingresan los parámetros iniciales del sistema híbrido y sus diversas variables de control. Así, es posible estimar la generación de energía térmica y eléctrica a través de una simulación basada en el tiempo. Finalmente, para evaluar la sensibilidad del modelo, se consideran varios escenarios modificando el caudal y la temperatura del fluido en la entrada para comparar el comportamiento energético del sistema híbrido.

La empresa de manufactura de tipo jardinería se empezó en los equipos de golf en 1919, con cinco unidades de corte helicoidales a un tractor para dar mantenimiento las calles del Minikahda Club de Minneapolis. Por llevar excelente calidad en sus productos, se ha convertido en primer lugar en calidad por lo que es uno de los principales proveedores a nivel mundial de equipos de mantenimiento del césped y tecnologías de riego para el sector del golf. Dada a la magnitud de la crisis de la pandemia COVID 19, el reto sistemático cambio el enfoque para dar continuidad a las actividades en empresas manufactureras [1]. En este caso, en área de jardinería, y buscar la recuperación por medio de la reestructuración en los sistemas, actividades operacionales, rediseño de flujos de trabajo para garantizar la demanda creciente de los productos, preparándonos con procedimientos y protocolos de seguridad e higiene para que la empresa logre que la recesión sea corta, perseverando en la generación de empleos para reducir el impacto de la crisis y que mejore la capacidad de recuperación. La aplicación de la metodología DMAIC en el área de Appliance nos ayudó a evaluar el comportamiento de los procesos de producción, defectos generados dentro de la misma área. Por lo que se readaptó la producción atendiendo solo urgencias o carencias específicas del cliente y nos orientó a que las empresas manejen las buenas prácticas en materia de reestructuración en respuesta a COVID –19, conforme a las normas internacionales del trabajo [2]. Dada a la magnitud de la crisis de la pandemia COVID 19, el reto sistemático cambio el enfoque para dar continuidad a las actividades en empresas manufactureras [1]. En este caso, en área de jardinería, y buscar la recuperación por medio de la reestructuración en los sistemas, actividades operacionales, rediseño de flujos de trabajo para garantizar la demanda creciente de los productos, preparándonos con procedimientos y protocolos de seguridad e higiene para que la empresa logre que la recesión sea corta, perseverando en la generación de empleos para reducir el impacto de la crisis y que mejore la capacidad de recuperación. La aplicación de la metodología DMAIC en el área de Appliance nos ayudó a evaluar el comportamiento de los procesos de producción, defectos generados dentro de la misma área. Por lo que se readapto la producción atendiendo solo urgencias o carencias especificas del cliente y nos oriento a que las empresas manejen las buenas prácticas en materia de reestructuración en respuesta a COVID – 19, conforme a las normas internacionales del trabajo [2].

Con la finalidad de incrementar su competitividad, las empresas necesitan información para el análisis de problemas, el desarrollo de estrategias y la toma de decisiones, y una la forma de lograrlo es a través de ciertas metodologías, entre las que se destaca la inteligencia competitiva. La Inteligencia Competitiva es un proceso o práctica que produce y difunde inteligencia accionable a través de la planificación, recopilación, procesamiento y análisis ético y legal de información del entorno interno y externo o competitivo para ayudar a los gerentes a tomar decisiones y brindar una ventaja competitiva a la empresa [1]. Por su importancia, este trabajo presenta una revisión sistemática de la literatura sobre la práctica de la inteligencia competitiva en México en el periodo 2016 -2022, como actualización del trabajo realizado en Ojinaga [2]. Se identificaron artículos y estudios y se incluyeron 13, se desecharon 4 de la RSL anterior, dando un total de 52 en 4 áreas: Aplicación en la industria, servicios y medio ambiente (23); Aplicaciones en la Academia -IES (8); Artículos de difusión/divulgación (14) y Artículos de evaluación de la relación de la IC con otras áreas de conocimiento (7). Se concluye que el uso de la inteligencia competitiva en México es no generalizada, y por lo tanto, es importante difundir y promover el crecimiento de la teoría en México.

One of the main complaints of people over 60 years of age is pain in the knees and hips. Osteoarthritis of the knee is a degenerative disease that occurs more frequently in older people, but can also occur in younger people who may have suffered previous injuries. Osteoarthritis occurs when the cartilage wears away, decreasing protection to the surrounding bones. Una de las principales dolencias de las personas mayores de 60 años son los dolores de rodillas y caderas. La artrosis de rodilla es una enfermedad degenerativa que se presenta con mayor frecuencia en personas de edad avanzada, pero que también puede presentarse en personas más jóvenes que pudieran haber sufrido lesiones previas. La artrosis se presenta cuando el cartílago se desgasta, disminuyendo la protección a los huesos.

A través del uso de algoritmos evolutivos se resolverán problemas de balanceo para líneas de producción con problemas de ausentismo. Implementando la teoría de la complejidad donde dice que P=Np, donde el tiempo de respuesta es conocido, para este problema que se presenta se tendrá un NP-Hard donde el tiempo de respuesta es desconocido. Implementando algoritmos de codificación directa ayudara a mejorar en al menos un 15% la respuesta para un correcto balanceo cuando se presenta ausentismo. Los algoritmos de codificación directa es una búsqueda integrada en donde cada codificación es una nueva generación de posibles soluciones, en este tipo de codificación se incluyen mayores factores como tiempo de ciclo, número de operadores, cantidad de operaciones. La ventaja de este algoritmo es que será rápido y fácil de usar, proporcionará la secuencia de operaciones óptimas para el porcentaje de ausentismo asignado.

El objetivo principal de esta investigación fue realizar una programación y realizar una asignación de ruta para el transporte de hidrocarburos, para así minimizar los tiempos de entrega en cada una de las estaciones del servicio. Se realizó una revisión en el procedimiento de distribución de gasolina en Ciudad Juárez, con el propósito de maximizar la productividad de los choferes que realizan la distribución y como resultado de una asignación efectiva se equilibró la carga de trabajo. El programa que se utilizó para la asignación óptima de rutas, Lekin, plantea un modelo que nos permite conocer las variables más importantes en un problema de optimización. Se conocerán los antecedentes de la programación actual y como se interrelacionan los elementos, así como las variables que se toman en cuenta para la toma de decisiones. El resultado arrojado por el software antes mencionado nos demuestra que, siguiendo la regla de despacho primero en llegar primero en servir, se puede agilizar el número de viajes realizados por día, reduciendo los tiempos muertos y maximizando la capacidad de desempeño en un 39% por turno de trabajo. El programa se ejecutó con una muestra de 20 estaciones de servicio y 5 choferes, encargados de realizar la tarea de entrega de combustible en ciudad Juárez.