Aplicaciones de inteligencia artificial para la gestión de operaciones: un análisis bibliométrico

El paradigma Industria 4.0 plantea una digitalización profunda de los sistemas de producción. Esta digitalización integra las funciones de producción (ambiente físico) y de toma de decisiones (ambiente digital) en un único sistema, comúnmente llamados sistemas ciber-físicos. Los sistemas ciber-físic...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Tornillo, Julián E., Pascal, Guadalupe, Rossit, Daniel Alejandro, Redchuk, Andrés
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2024
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178488
Aporte de:
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spelling I19-R120-10915-1784882025-05-08T17:41:52Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178488 Aplicaciones de inteligencia artificial para la gestión de operaciones: un análisis bibliométrico Tornillo, Julián E. Pascal, Guadalupe Rossit, Daniel Alejandro Redchuk, Andrés 2024-08 2024 2025-04-25T14:50:56Z es Ciencias Informáticas Data-Driven Inteligencia artificial Planificación y Control Producción El paradigma Industria 4.0 plantea una digitalización profunda de los sistemas de producción. Esta digitalización integra las funciones de producción (ambiente físico) y de toma de decisiones (ambiente digital) en un único sistema, comúnmente llamados sistemas ciber-físicos. Los sistemas ciber-físicos permiten recolectar datos del proceso en tiempo real y utilizarlos para soportar la toma de decisiones, todos dentro de una misma arquitectura. A su vez, es posible aplicar distintas herramientas informáticas para el procesamiento de los datos y lograr procesos optimizados.Dentro de esas herramientas, aquellas basadas en Inteligencia Artificial (AI) han tenido un especial interés en los últimos años, dando lugar a una gran cantidad de contribuciones sobre la disciplina. En este trabajo se propone analizar la literatura sobre los desarrollos y aplicaciones de AI en sistemas de producción, particularmente en la gestión de la producción y las operaciones. Para ello, se revisan aquellos trabajos que se abordan con una lógica data-driven, en donde el foco está puesto en explotar las bondades de disponer una gran cantidad de datos en tiempo real. Se identifican los autores y países líderes, y se analizan los desarrollos y aplicaciones más relevantes. Finalmente, se plantean los desafíos futuros de la disciplina sobre la base de aquellas áreas que aún no han sido exploradas pero que serían especialmente potenciadas a partir de un enfoque basado en AI. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 151-164
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description El paradigma Industria 4.0 plantea una digitalización profunda de los sistemas de producción. Esta digitalización integra las funciones de producción (ambiente físico) y de toma de decisiones (ambiente digital) en un único sistema, comúnmente llamados sistemas ciber-físicos. Los sistemas ciber-físicos permiten recolectar datos del proceso en tiempo real y utilizarlos para soportar la toma de decisiones, todos dentro de una misma arquitectura. A su vez, es posible aplicar distintas herramientas informáticas para el procesamiento de los datos y lograr procesos optimizados.Dentro de esas herramientas, aquellas basadas en Inteligencia Artificial (AI) han tenido un especial interés en los últimos años, dando lugar a una gran cantidad de contribuciones sobre la disciplina. En este trabajo se propone analizar la literatura sobre los desarrollos y aplicaciones de AI en sistemas de producción, particularmente en la gestión de la producción y las operaciones. Para ello, se revisan aquellos trabajos que se abordan con una lógica data-driven, en donde el foco está puesto en explotar las bondades de disponer una gran cantidad de datos en tiempo real. Se identifican los autores y países líderes, y se analizan los desarrollos y aplicaciones más relevantes. Finalmente, se plantean los desafíos futuros de la disciplina sobre la base de aquellas áreas que aún no han sido exploradas pero que serían especialmente potenciadas a partir de un enfoque basado en AI.
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