https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/37 2026-11-05T22:00:04Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14354 Title: “Propuesta para el mejoramiento de la productividad en el área de producción de una empresa manufacturera” Authors: Sierra Obregón, Gemma Guadalupe Description: La presente tesis se plantea como objetivo aumentar la productividad de la planta, mediante la reducción de uno de los siete desperdicios según Lean Manufcturing: el tiempo de espera, realizando un análisis y seguimiento en cuanto a la administración del mantenimiento que se lleva dentro de la empresa, enfocándonos en la maquinaria y equipo de la misma, buscando mejorar la calidad de vida útil, y por ende, el correcto funcionamiento, tomando como base los mantenimientos correctivos que ya se emplean, para programar y planificar actividades de mantenimiento anticipadas que se realizaran de manera regular, evitando llegar a necesitar los mantenimientos correctivos, reduciéndolos al mínimo posible, asegurando así la disponibilidad de los activos antes mencionados, reduciendo los tiempos muertos o de inactividad, maximizando así, la eficiencia operativa. Teniendo en cuenta que un mantenimiento industrial efectivo garantiza tanto la seguridad de los empleados como la preservación del medio ambiente, por lo cual, se busca implementar las medidas necesarias para generar un plan de mantenimiento adecuado, incluyendo actividades de chequeo, mejora, control, verificación y seguimiento, fomentando a su vez la participación no solo del personal encargado del área de mantenimiento, sino también de los trabajadores involucrados en tareas y actividades que incluyan el manejo de la maquinaria y equipo de la empresa. Para ello, se realiza una bitácora, calendario y cedula de mantenimiento, programando as actividades específicas dependiendo el modelo de maquinaria y/o equipo a trabajar, llevando de esta manera, un orden y control de principio a fin, registrando el comportamiento de dichos equipos, permitiendo así verificar los resultados tanto esperados como obtenidos. 2025-08-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14353 Title: “Reducción de tiempos en línea de producción e incremento de productividad mediante la implementación de manufactura esbelta.” Authors: De la Garza Suarez, Eduardo Description: La presente tesis tiene como objetivo abordar la problemática de baja productividad en la línea de ensamble de asientos automovilísticos de una empresa de manufactura en H. Matamoros, Tamaulipas. Se propone la implementación de la manufactura esbelta como solución para reducir los tiempos de operación y aumentar la eficiencia. El estudio busca evaluar el impacto de la implementación de la manufactura esbelta, con el objetivo de reducir los tiempos de ciclo y los defectos en un 40%. Se justifica la relevancia de este estudio debido a los beneficios económicos, sociales, tecnológicos y ambientales que la manufactura esbelta puede generar. En el marco teórico, se explorarán los conceptos teóricos y herramientas asociadas a la manufactura esbelta. Se espera proporcionar una guía práctica para la empresa, además de contribuir al conocimiento académico sobre la implementación de la manufactura esbelta en la industria automotriz. La investigación se llevará a cabo mediante un enfoque metodológico que incluirá la recolección de datos, análisis de procesos y la aplicación de herramientas de manufactura esbelta. Se espera que los resultados obtenidos puedan ser aplicados en la empresa de estudio, así como servir de referencia para otras organizaciones que busquen mejorar su productividad en la línea de ensamble de asientos automovilísticos. 2025-06-18T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/14352 Title: “OPTIMIZACIÓN Y AUTOMATIZACIÓN DEL AJUSTE Y CONTROL DE PRODUCCIÓN EN MÁQUINAS BROWN & SHARPE BAJO LOS PRINCIPIOS DE LA INDUSTRIA 4.0” Authors: Bonilla Contreras, Pedro Description: Una de las principales razones de la operación y el sustento de una empresa es su productividad, por lo cual, es de suma importancia identificar todos los aspectos que se relacionan a ella, desde los factores que están involucrados en el proceso, hasta las mejoras que se puedan implementar para mejorar su eficiencia y eficacia. El sector industrial ha traído muchos beneficios tanto económicos, como en desarrollo, generando oportunidades de empleo y la incorporación de empresas nacionales e internacionales. Enfocado en la franja fronteriza, este sector juega un papel muy importante y es benéfico para todos el implementar y explorar nuevas herramientas, así como nuevas tecnologías. Actualmente la industria 4.0 juega un papel muy importante en la incorporación a empresas a nivel mundial, el papel que juega es fundamental, ofreciendo diversas tecnologías emergente y herramientas, El propósito de este trabajo es precisamente realizar mejoras en el proceso de fabricación de pizas, aplicando la implementación de dispositivos electrónicos en las máquinas fresadoras Brown & Sharpe, las cuales son máquinas convencionales sin tecnología alguna 2025-06-18T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13966 Title: IMPLEMENTACIÓN DE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES Y RECURRENTES PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO DE UN SISTEMA DE ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA Authors: Govea Armengol, Miguel Alejandro Description: Este trabajo de tesis propone la realización de una solución basada en inteligencia artificial para optimizar la captación de energía de los paneles solares a partir de un análisis de imágenes del cielo y una estimación de la irradiancia. Para ello, este trabajo se beneficia de un conjunto de datos de más de 100,000 imágenes del cielo de la Universidad de Stanford, de marzo a diciembre del año 2017. Para este conjunto de datos de imágenes del cielo, se utiliza Python para extraer un conjunto de variables radiométricas, así como variables de la atmósfera del cielo, como la irradiancia media, la irradiancia ponderada, la cobertura de nubes, la varianza óptica, la ubicación del centro del sol y la uniformidad del brillo de la atmósfera, utilizando modelos basados en el cielo para aislar los píxeles que contienen información menos significativa para extraer con precisión. Valores de irradiancia en la atmósfera del cielo. Luego se diseñó una Red Neuronal Convolucional (CNN, por sus siglas en inglés) utilizando TensorFlow y Keras para identificar relaciones complejas entre características extraídas de datos y valores medidos de irradiancia solar. El modelo CNN diseñado es capaz de aprender diferentes características relacionadas con la irradiancia solar, la dispersión atmosférica y el movimiento de las nubes. El modelo diseñado es capaz de predecir con precisión valores de irradiancia solar en tiempo real, así como detectar con precisión condiciones favorables para cambiar las orientaciones de los paneles solares en términos de acimut y posiciones de inclinación. Los resultados de este estudio demuestran que los enfoques de visión por computadora, aprendizaje automático y aprendizaje profundo crean una alternativa precisa basada en datos para los enfoques de modelado de irradiancia. Esta solución llena un vacío significativo entre los enfoques de imágenes meteorológicas y los sistemas de optimización solar, lo que permite controlar dinámicamente los sistemas fotovoltaicos utilizando condiciones visuales, ambientales y de otro tipo. Finalmente, este trabajo ayuda a promover la investigación sobre sistemas avanzados de gestión de energía solar que utilizan inteligencia artificial para aumentar la eficiencia, la sostenibilidad y la eficacia de la energía solar. 2026-03-01T00:00:00Z