Revisión de literatura del diseño del producto integrado las nuevas tecnologías de industria 4.0 en procesos con interacción humana o sin interacción humana

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.61273/neyart.v2i4.71

Palabras clave:

Diseño del producto, Industria 4.0, Manufactura

Resumen

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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Belman-López, C., Jiménez-García, J. A., Vázquez-Lopez, J. A., & Camarillo-Gómez, K. A. (2022). Diseño de una arquitectura para sistemas y aplicaciones en Industria 4.0 basada en computación en la nube y análisis de datos. Revista Iberoamericana de Automatica E Informatica Industrial, 20(2), 137–149. https://doi.org/10.4995/riai.2022.17791 DOI: https://doi.org/10.4995/riai.2022.17791

Bermúdez León, M. J. (2020). El cloud computing en la industria 4.0. Universidad de San Marcos. https://repositorio.usam.ac.cr/xmlui/bitstream/handle/11506/2196/LEC%20ING%20SIST%200112%20%202020.pdf

Berges Basáñez, E. (2020). Implementación y mejora de la digitalización del sistema de seguimiento del avance de la producción en el marco de la industria 4.0 dentro del sector aeroespacial. Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/handle/11441/105167

Carrión, S. (n.d.). Design, analysis and optimization of a digital model of industrial production flow. Universidad LUND. https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/175714/Mora%20-%20Diseno%20analisis%20y%20optimizacion%20de%20un%20modelo%20digital%20del%20flujo%20de%20produccion%20industrial.pdf

Castillo, M. (2017). El estado de la manufactura avanzada: competencia entre las plataformas de la Internet industrial. Repositorio CEPAL. https://repositorio.cepal.org/items/fc9d6752-6613-409f-ab1b-f96f82d71241

Centeno, A., Martín-Romero, M.-R., Jesús, M., & Abad, G. (n.d.). Trabajo fin de carrera: Big Data. Técnicas de machine learning para la creación de modelos predictivos para empresas. Universidad Pontificia Comillas. https://repositorio.comillas.edu/xmlui/bitstream/handle/11531/45878/Tecnicas%20de%20machine%20learning%20para%20la%20creacion%20de%20modelos%20predictivos%20para%20empresas_Centeno_Martin-Romero_Alfonso.pdf

Cuchillac, V. M. (2023). La enseñanza de IoT como estrategia para desarrollar competencias técnicas para la Industria 4.0. Realidad Y Reflexión, (57), 15–38. https://doi.org/10.5377/ryr.v1i57.16694 DOI: https://doi.org/10.5377/ryr.v1i57.16694

De La, A., Carmona, F., & Crespo Márquez, A. (2022). Ingeniería Mecánica y de Organización Industrial. Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/135570/Fuente%20Carmona%2c%20Antonio_tesis.pdf

D., & Evans. (2011). Internet of Things: La próxima evolución de Internet lo está cambiando todo. CISCO. https://media.telefonicatech.com/telefonicatech/uploads/2021/1/126528_Internet_of_Things_IoT_IBSG_0411FINAL.pdf

Ding, W., & Lin, X. (2010). IA research, design, and evaluation. En Information architecture (10). Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-02267-8_3 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-02267-8_3

Erazo-Arteaga, V. A. (2022). El diseño, la manufactura y análisis asistido por computadora (CAD/CAM/CAE) y otras técnicas de fabricación digital en el desarrollo de productos en América Latina. Información Tecnológica, 33(2), 297–308. https://doi.org/10.4067/s0718-07642022000200297 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-07642022000200297

Farías, J. S., Medina, M. A. R., Tarango, L. A., & Ojinaga, E. R. P. (2022). Factores que interfieren en la elaboración de información para la manufactura del producto. Revista IPSUMTEC, 5(5), 98–110. https://revistas.milpaalta.tecnm.mx/index.php/IPSUMTEC/article/view/159/259

Franco, S., Graña, J., Rikap, C., & Robert, V. (n.d.). Industria 4.0 como sistema tecnológico: los desafíos de la política pública. Ministerio de Economía de Argentina. https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/2021/03/37_-_industria_4.0.pdf

García, M., Lama Ruiz, A., Aguayo González, J., Martin Gómez, F., & Grupo De Investigación, A. (n.d.). Optimización de sistemas de fabricación ciberfísicos en industria 4.0 con big data. Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/88920/morales-garcia_ponencia_sevilla_2018_optimizacion.pdf

Herrador, P., Aguayo González, B., Ávila, F., Jesús, M., & Sistemas. (n.d.). Ingeniería del ciclo de vida de productos y procesos industriales bajo la simplejidad en industria 4.0. Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/95744/aguayo_ponencia_sevilla_2017_ingenieria.pdf

Macia-Perez, F. (2012). Cloud Agile Manufacturing. IOSR Journal of Engineering, 02(05), 1045–1048. https://doi.org/10.9790/3021-020510451048 DOI: https://doi.org/10.9790/3021-020510451048

Maisueche Cuadrado, A. (2019). Utilización del machine learning en la industria 4.0. Universidad de Sevilla. https://uvadoc.uva.es/handle/10324/37908

Marcillo Parrales, K. G., Mero Lino, E. A., & Ortíz Hernández, M. M. (2021). Impresión 3D como eje de desarrollo en la industria 4.0. Serie Científica de La Universidad de Las Ciencias Informáticas, 14(4), 151–160. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8590504

Montero, D. T. B., Minango, S. N. R., & Núñez, D. I. B. (2019). Sistema de manufactura flexible orientado a industria 4.0. Investigación Tecnológica IST Central Técnico, 1(1), 61–72. https://www.investigacionistct.ec/ojs/index.php/investigacion_tecnologica/article/view/15

Moretón, H., Tutor, A., & Angulo, S. (n.d.). Estudio de las aplicaciones de Machine Learning y Deep Learning en el ámbito de la logística y la fabricación. Universidad de Sevilla. https://uvadoc.uva.es/bitstream/handle/10324/37823/TFG-I-1318.pdf

Olivares, J. A. P., Beltrán, E. R., Mora, J. L. O., & Valadez, J. O. V. (2020). Detección de fallas en tiempo real mediante redes complejas en un sistema de manufactura 4.0. Pistas Educativas, 42(136). https://pistaseducativas.celaya.tecnm.mx/index.php/pistas/article/view/2378/1928

Ponce, M. Á. P., Pópulos, R. H., Olivares, A. B., Acosta, A. L. V., & Moreno, J. A. B. (2023). La evolución de las redes de datos en el sector industrial. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(4), 6610–6621. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.7433 DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.7433

Puentes Marquez, J. A. (2020). Propuesta de un modelo de evaluación de madurez de industria 4.0 orientado a empresas manufactureras. Tecnológico Nacional de México. http://51.143.95.221/handle/TecNM/504

Ramirez, C., & Asesor, M. (2021). Implementación del sistema de gestión empresarial SAP S/4HANA en una empresa del sector industrial automotriz utilizando la metodología SAP Activate. Universidad Nacional de San Marcos. https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12672/17955/Ramirez_mc.pdf

Rodríguez, F. (n.d.). Tecnologías para la educación: Realidad aumentada para la autogestión del aprendizaje en laboratorios de manufactura (AR-ManufacturingLab). Tecnológico de Montterrey. from https://repositorio.grial.eu/handle/grial/2347

Descargas

Publicado

2024-11-25

Cómo citar

Esparza Ramírez, L. G., Valles Chávez , A., Poblano-Ojinaga, E. R., Pinto Santos , J. A., & Rodríguez Mejía, J. R. (2024). Revisión de literatura del diseño del producto integrado las nuevas tecnologías de industria 4.0 en procesos con interacción humana o sin interacción humana. Revista NeyArt, 2(4), 44–59. https://doi.org/10.61273/neyart.v2i4.71

Número

Sección

Artículos

Artículos más leídos del mismo autor/a