Secuenciación de sistemas de fabricación flexible mediante aprendizaje automático

Resumen

La forma habitual de secuenciar dinámicamente los trabajos en los sistemas de fabricación flexible (FMS) es mediante el empleo de reglas de secuenciación. Sin embargo, el problema de este método es que el comportamiento de las reglas depende del estado del sistema de fabricación, y no existe una regla que supere a las demás en todos los posibles estados que puede presentar el mismo. Para resolver este inconveniente, se presenta una metodología que utiliza aprendizaje automático que permite usar, en cada momento, la regla de secuenciación más adecuada. Mediante esta técnica, analizando el comportamiento previo del sistema, se obtiene un “conocimiento de secuenciación” que permite determinar la regla de secuenciación más apropiada en cada momento. En este trabajo, se emplearán y compararán tres tipos distintos de algoritmos de aprendizaje automático para obtener el “conocimiento de secuenciación”: aprendizaje inductivo, redes neuronales backpropagation y razonamiento basado en casos. Palabras clave: Secuenciación, Aprendizaje Automático, FMS