Selección de niveles para las propiedades de productos industriales en la fase de diseño mediante técnicas de aprendizaje automático.

Abstract

En la constante carrera para alcanzar la eficiencia organizacional, las empresas se han dado a la tarea de buscar herramientas que permitan el mejoramiento productivo de los procesos dentro de una cadena de valor empresarial. La Ingeniería del Diseño de Productos Industriales, no se ha quedado atrás, ha estado evolucionando incorporando herramientas tecnológicas que permitirán elevar su rendimiento, disminuyendo desperdicios operacionales y apuntando hacia los objetivos, satisfacer las necesidades puntuales de los clientes. La fusión de los procesos tradicionales y las tecnologías de vanguardia, como lo es, la aplicación de Técnicas de Aprendizaje Automático para la predicción de niveles en las propiedades de productos en su fase inicial. Los datos obtenidos para su procesamiento, derivados directamente de los procesos de las Neurociencias e Ingeniería Kansei, que demuestran el comportamiento en el ámbito neuro sensorial de los productos con respecto a sus consumidores. No obstante, se busca crear una herramienta aplicable en las empresas, para que la puesta en marcha de estas aplicaciones sean lo mas amigable y eficiente para el entorno de cualquier Departamento de Desarrollos de Productos. Palabras clave: Aprendizaje Automático; Ingeniería Kansei; Neurociencias; Datos; Desarrollo de Productos.