Diseño, análisis e implementación de un sistema de control difuso para la optimización de una cadena de distribución www.fernandojimenezmotte.com

Requerimiento de Equipos


Manufactura de Equipos


Transporte internacional


Aduanas


Almacén Central


Requerimiento


Recolección de Material


Recojo de Equipos


Transporte de materiales


Entrega de Material
































Generación de Pedido


Recolección de Materiales


Transporte de materiales a Plataforma de Carga


Carga de Material al Camión


Revisión Física y conteo de ítems


Arribo del Transporte


Permiso de Salida del Transporte


Transporte de materiales a Plataforma de Control


Verificación de la guía de remisión vs. materiales


Revisión de capacidad de carga del transporte



































1

182

Supervisor Vs Agente Fuzzy




Supervisor Vs Agente Fuzzy




Generación de Pedido

Recolección de Materiales

Transporte de materiales a Plataforma de Control

Transporte de materiales a Plataforma de Carga

Revisión Física y conteo de ítems

Arribo del Transporte

Verificación de la guía de remisión vs. materiales

Revisión de capacidad de carga del transporte

Carga de Material al Camión

Permiso de Salida del Transporte
Requerimiento de Equipos

Manufactura de Equipos

Transporte internacional

Aduanas

Almacén Central

Requerimiento

Recolección de Material

Recojo de Equipos

Transporte de materiales

Entrega de Material
UNIVERSIDAD DE SAN MARTIN DE PORRESFACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURAESCUELA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA
UNIVERSIDAD DE SAN MARTIN DE PORRES
FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA
ESCUELA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA






Diseño, análisis e implementación de un sistema de control difuso para la optimización de una cadena de distribución.

Taller de Tesis para optar el Título de Ingeniero Electrónico, que presentan los bachilleres:

Manuel Cisneros Agreda
Jorge Vásquez Mori
Asesor: Fernando Jiménez Motte Ph. D (c) EE, MSEE, BSEEE

lima – perú
2015









DEDICATORIA:

El desarrollo de este libro está dedicado a nuestras familias, por el apoyo incondicional que tuvieron con nosotros, para cumplir con nuestras metas trazadas.


INDICE

INDICE 3
INDICE DE TABLAS 5
INDICE DE ILUSTRACIONES 6
RESUMEN 8
ABSTRAC 9
INTRODUCCIÓN 10
Descripción general del problema 12
Antecedentes: 12
Planeamiento del Problema: 13
Objetivos: 14
Generales: 14
Específicos: 14
Alcance y Limitaciones: 14
Justificación: 14
Justificación a base del impacto tecnológico: 15
Justificación a base del impacto económico: 15
Justificación a base del impacto medio ambiental: 15
Justificación a base del impacto social: 16
1 CAPÍTULO I: MARCO TEÓRICO / ESTADO DEL ARTE 17
1.1 Antecedentes de la investigación 17
1.2 Bases teóricas 17
1.2.1 Lógica difusa 17
1.2.2 Identificación por Radio Frecuencia - RFID 37
1.3 Definición de términos básicos 43
1.3.1 Definición conceptual: 43
1.3.2 Definición operacional: 44
2 CAPÍTULO II: Metodología 46
2.1 Métodos 46
2.2.1 Tipo de estudio y diseño general: 46
2.2.2 Criterios de inclusión y exclusión: 54
2.2.3 Intervención propuesta: 55
2.2 Materiales y Presupuesto 57
2.3 Desarrollo del proyecto 58
2.3.1 Modelamiento de la cadena de suministro logístico. 58
2.3.2 Modelamiento 60
2.3.3 Análisis del controlador Difuso: 108
2.3.4 Diseño del sistema de control de salida de equipos en una cadena de distribución logística: 117
3 CAPÍTULO III: PRUEBAS Y RESULTADOS 143
3.1 Metodología de pruebas 143
3.2 Resultados obtenidos con el "supervisor Fuzzy" 152
4 CAPÍTULO IV: DISCUCIÓN Y APLICACIONES 162
5 CAPÍTULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 163
5.1 Conclusiones 163
5.2 Recomendaciones 166
Referencias Consultadas 167
ANEXOS 175



INDICE DE TABLAS

Tabla 1: EDT de Procesos a optimizar 54
Tabla 2: EDT del Proceso optimizado 58
Tabla 3: Tipos de sistemas RFID 69
Tabla 4: Tabla de especificaciones para el modelamiento del lector RFID 71
Tabla 5: Tabla de especificaciones para el modelamiento del sensor de humedad 77
Tabla 6: Tabla de especificaciones para el modelamiento de la base de datos 81
Tabla 7: Variables de entradas y salidas para el controlador Fuzzy 83
Tabla 8: Composición de reglas de inferencia 95
Tabla 9: Lógica de reglas del controlados Fuzzy 95
Tabla 10: Tabla de especificaciones para el modelamiento de la tarjeta interfase 99
Tabla 11: Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador 102
Tabla 12: Descripción de los puertos del LCD 104
Tabla 13: Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador visual 107
Tabla 14: Tabla resumen de parámetros de modelamiento 108
Tabla 15: Definición de reglas del controlador difuso 110
Tabla 16: Relación dBm y Watts 116
Tabla 17: Tarjetas para prototipos rapidos 119
Tabla 18: Tabla de especificaciones de diseño para el sistema RFID de vehículos 123
Tabla 19: Código EPC 124
Tabla 20: Especificaciones del Tag RFID 126
Tabla 21: Tabla de especificaciones de diseño para el sistema RFID de carga 128
Tabla 22: Tabla de especificaciones de diseño para el sistema RFID de carga: 130
Tabla 23: Tabla de especificaciones del LCD 16x2 139
Tabla 24: TABLA DE DISEÑO PARAMETROS 143
Tabla 25: Muestreo de humedad relativa 148
Tabla 26: Cronología de eventos 150
Tabla 27: Tabla de resultados de tiempo por tareas 151
Tabla 28 Control de tiempo 152
Tabla 29: Cronología de eventos 155
Tabla 30: Control de tiempo 156
Tabla 31: Control de tiempo 157
Tabla 32: Humedad Relativa (H%) 158
Tabla 33: Big Brother Vs Agente Fuzzy - Día 1 158
Tabla 34: Big Brother Vs Agente Fuzzy - Día 2 160




INDICE DE ILUSTRACIONES

Ilustración 1: Conjuntos difusos 24
Ilustración 2: Operadores lógicos 26
Ilustración 3: Complemento Yager 29
Ilustración 4: Reglas difusas 32
Ilustración 5: Desfazzificación 35
Ilustración 6: Ejemplo 1 - Proceso de Fuzzificación y Des-Fuzzificación 37
Ilustración 7: Ejemplo 2 - Proceso de Fuzzificación y Des-Fuzzificación 38
Ilustración 8: Identificación por radio frecuencia 39
Ilustración 9: Componentes de un sistema RFID 40
Ilustración 10: Etiquetas RFID (Tag) 41
Ilustración 11: Lectores de RFID 41
Ilustración 12: Estándares para RFID 42
Ilustración 13: Diagrama de bloques constructores del proceso de cadena de distribución 50
Ilustración 14: Tareas del proceso "Recojo de equipos"- 54
Ilustración 15: Procesos a optimizar 58
Ilustración 16: Distribución del almacén en estudio 61
Ilustración 17: Diagrama de Procesos del Control de Salida de Equipos 63
Ilustración 18: Procedimiento de validación de vehículo 64
Ilustración 19: Procedimiento de niveles de humedad 65
Ilustración 20: Procedimiento de discrepancias 66
Ilustración 21 Funcionamiento de un sistema RFID 69
Ilustración 22: Diagrama de bloques de un sistema RFID 69
Ilustración 23: Codificación EPC 71
Ilustración 24: Lectura de Tags 71
Ilustración 25: Captura de tag RFID 72
Ilustración 26: Curva conceptual de la humedad Relativa 73
Ilustración 27: Curva conceptual de la humedad relativa 74
Ilustración 28: Carta Psicrométrica 76
Ilustración 29: Diagrama de bloques del DHT11 77
Ilustración 30: Packing List 80
Ilustración 31: Registro Vehicular: 82
Ilustración 32: Modelamiento del Controlador Mandami 83
Ilustración 33: Modelamiento matemático de la recta 83
Ilustración 34: Modelamiento de la variable volumen1 85
Ilustración 35: Modelamiento de la variable volumen2: 88
Ilustración 36: Modelamiento de la variable Humedad (h´): 91
Ilustración 37: Modelamiento de la variable Autorización vehicular: 94
Ilustración 38: Híper cubo de entradas versus salidas 97
Ilustración 39: Diagrama de flujo de la base de datos para el control de carga 98
Ilustración 40: Modelo de la tarjeta interfase 99
Ilustración 41: Diagrama de flujo del controlador fuzzy. 99
Ilustración 42: Barrera vehicular 101
Ilustración 43: Partes de una barrera vehicular. 101
Ilustración 44: Partes de un servomotor 102
Ilustración 45: Código de giro. 103
Ilustración 46: Pantallas LED, para exteriores. 104
Ilustración 47:Display LCD 16x2 105
Ilustración 48: Codigos del LCD 106
Ilustración 49: Transmisión serial del I2C 107
Ilustración 50: Análisis del controlador Fuzzy 114
Ilustración 51: Analisis del sistema RFID 116
Ilustración 52: Diseño general del prototipo 119
Ilustración 53: Tipos de Arduino 121
Ilustración 54: Esquema electrónico del Arduino Uno 122
Ilustración 55: Tabla de especificaciones de diseño para la tarjeta de interfase 122
Ilustración 56: Placa de Rodaje Electrónica 123
Ilustración 57: Conexión al módulo RC522 124
Ilustración 58: Arquitectura del sistema de registro 126
Ilustración 59: Antena integrada RFID Marca Kingjoin modelo K9 127
Ilustración 60: Software interfase de antena RFID – pantalla 01 128
Ilustración 61: Software interfase de antena RFID – pantalla 02 128
Ilustración 62: Ilustración 63: Software interfase de antena RFID – pantalla 03 129
Ilustración 64: Conexión básica del sensor DHT11 con Arduino 130
Ilustración 65: FIS en Matlab 134
Ilustración 66: Reglas de inferencia en Matlab 135
Ilustración 67: Gráfica de las reglas inferenciales en Matlab 136
Ilustración 68: Relación gráfica de entradas y salidas 137
Ilustración 69: Esquema electrónico del servo motor: 138
Ilustración 70: Esquema electrónico del LCD 16x2 vía I2C 139
Ilustración 71: Circuito de Carga: 141
Ilustración 72: Circuito de Vehículo: 142
Ilustración 73: Flujo de tareas evaluadas 146
Ilustración 74: Figura: Higrómetro ambiental, con termómetro y reloj. 148
Ilustración 75: Gráfica: Supervisor Vs Agente Fuzzy – Día 1 160
Ilustración 76: Gráfica: Supervisor Vs Agente Fuzzy - Día 2 162




RESUMEN


Una de las disciplinas matemáticas con mayor número de seguidores actualmente es la llamada Lógica Difusa (Fuzzy Logic, en inglés), que es la lógica que utiliza expresiones que no son totalmente ciertas ni completamente falsas, es decir, es la lógica aplicada a conceptos que pueden tomar un valor cualquiera de veracidad dentro del conjunto de valores que oscilan entre dos extremos, la verdad absoluta y la falsedad total.
La lógica difusa es una metodología que proporciona una manera simple y elegante de obtener una conclusión a partir de información de entrada vaga, ambigua, imprecisa, con ruido o incompleta. En general la lógica difusa imita como una persona toma decisiones basada en información con las características mencionadas.
La necesidad de emular el comportamiento humano en todas las organizaciones ha incrementado rápidamente, por lo que esta tesis se centra en la toma de decisiones, emulando el juicio experto del supervisor logístico en la cadena de suministros, exactamente en la etapa de recojo de materiales y/o equipos.
La propuesta de esta tesis es optimizar la etapa de recojo de materiales y/o equipos sustituyendo tareas rutinarias del supervisor logístico, a través de puntos de control (sensores) mediante un "controlador" gobernado por la Lógica Difusa (diseño de la tesis) que enviará una serie de alertas que ayudarán a mejorar las tareas realizadas en esta etapa. Al optimizar las tareas de esta etapa se espera reducir significativamente los tiempos de entrega y reducir los costos operativos.



ABSTRACT

One of the mathematical disciplines with the highest number of followers is now called fuzzy logic (Fuzzy Logic, in English), which is the logic that uses expressions that are not completely true nor completely false, that is, it is the logic applied to concepts that They can take any value of truth within the set of values ranging between two extremes, the absolute truth and total falsehood.
Fuzzy logic is a methodology that provides a simple and elegant way to draw a conclusion from information vague, ambiguous, inaccurate, garbled or incomplete entry. Overall fuzzy logic mimics a person makes decisions based on information such features.
The need to emulate human behavior in all organizations has increased rapidly, so this thesis focuses on decision making, emulating the expert judgment of the logistics supervisor in the supply chain, exactly the stage and pick up materials / or equipment.
The proposal of this thesis is to optimize the pickup stage of materials and / or replacing equipment logistics supervisor routine tasks through control points (sensors) through a "controller" governed by Fuzzy Logic (design thesis) that send a series of alerts that will help improve the work done at this stage. By streamlining the tasks of this phase it is expected to significantly reduce delivery times and reduce operating costs.


INTRODUCCIÓN
Durante el desarrollo del presente documento de tesis, usted podrá conocer el proceso de despacho de materiales de un almacén y la optimización del mismo, gracias a la propuesta que presentadamos.
Durante el tema introductorio se describirá la problemática que inspiró el desarrollo de esta tesis, definiendo las metas que se desea alcanzar, las restricciones aplicadas y las bases que justifican la implementación de la misma; de igual modo mismo el impacto que los resultados pudieran alcanzar en los campos tecnológicos, económicos, medio ambientales y sociales.
Este libro está estructurados en 4 capítulos, que describen los siguientes temas:
Capítulo I: Marco teórico – Estado de arte: Capítulo en el cual podrá conocer los antecedentes de esta investigación, base teóricas que soportan la hipótesis, definición de términos básicos, que ayudarán a comprender la terminología expresada durante los demás capítulos.
Capítulo II: Metodología: Dentro del capítulo de metodología podrá encontrar los métodos de estudio en los que se basa la tesis, la hipótesis o propuesta que solucionará el problema planteado, materiales a utilizar y un presupuesto tentativo para la implementación real de la solución propuesta. A continuación se desarrollará el proyecto de tesis ubicando al lector en el universo de estudio, utilizando un método de acercamiento desde un nivel macro hacia el interior del objeto de estudio. Siguiendo la metodología científica americana podrá observar el modelamiento general de la solución y sus distintas partes, atacando la problemática en diversos ejes. De la misma manera, se desarrolla el análisis matemático de los componentes de la solución, fortaleciendo el rigor matemático. El diseño científico seguirá la tendencia mundial VIM (Vendor Inventory Managment – Gestión de Inventario por el proveedor) donde el proveedor forma parte activa del control y gestión del almacén, auto controlando el ingreso automatizado de la mercancía con un identificador único, el cual será utilizado a través de toda la gestión almacenera. Durante la etapa de simulación, se utilizarán herramientas matemáticas avanzadas, implementadas en el software MatLab, del fabricante Mathworks y su laboratorio virtual Simulink; de igual forma se utilizará el simulador Fritzing para el desarrollo de los electrónicos que se requiera. Finalmente en este capítulo podrá conocer el prototipo rápido asistido por computadora, desarrollado para confirmar los resultados esperados, la misma que se desarrolla en dos etapas, siendo la primera de ella el ingreso al complejo almacenero a una escala de 1:50 (1cm representa 50cm reales); mientras que la segunda etapa representa las actividades internas del almacén enfocada a la zona de estudio, expresada en una escala de 1:10 (1cm representa 10cm reales).
Capítulo III: Pruebas y resultados: En este capítulo se podrá observar la metodología de pruebas exigida al prototipo, para garantizar el cumplimiento de los objetivos trazados, mostrando una tabla comparativa de los resultados obtenidos versus los actuales.
Capítulo IV: Discusión y aplicaciones: Capítulo en el cual se analizarán e interpretarán los resultados obtenidos, verificando el correcto uso de los fundamentos teóricos y comparándolos con investigaciones similares en el campo logístico.
Desarrollado los 4 capítulos anteriores, los bachilleres postulantes al grado de ingenieros, brindan las conclusiones y recomendaciones de la investigación realizada, analizando y evaluando los puntos principales del objeto de estudio.
Se invita al lector a profundizar sus conocimientos sobre las diversas tecnologías que fundamentan esta tesis, garantizando el aprendizaje en diversos campos que la ingeniería electrónica desarrolla, optimizando procesos y recursos en una cadena de distribución logística.





Descripción general del problema
Hoy en día los grandes almacenes están enfocados a optimizar sus procesos internos apoyándose de la tecnología que les permite estar a la vanguardia. Walmart una cadena de suministro increíblemente exitosa. Véase referencia N° 74. Trabaja en 2 diferentes ejes como son el VMI (Vendor Manage Inventory), control de inventario (Rastreo y re-abastecimiento) con esta tecnología innovadora le permite reducir costos.
La tecnología avanza cada vez más rápida y a las empresas logísticas les cuesta adaptarse a los cambios "El problema es con las medianas empresas, que son las que más competitividad requieren. No están incorporando ni tecnología ni herramientas para optimizar sus procesos logísticos. Pueden hacer un extraordinario producto, pero si no es manejado en la cadena logística de manera eficiente, y si no es posible rastrearlo en toda la cadena, la capacidad para competir disminuye", por lo que nos centramos en como optimizar la cadena de suministro con tecnología de vanguardia.
Un estudio realizado por la empresa GS1 (Véase referencia N° 73), Los retos de las cadenas de suministros en el Perú se centran en la infraestructura, eficiencia del mercado e innovación.

Antecedentes:
Desde los inicios de la logística en el Perú, la cadena de distribución contempla los mismo contratiempos en el despacho de productos, acopiando la mercadería de forma manual, por acarreo humano a una zona de control, en la cual se realiza un cotejo individual de cada producto contra la guía de remisión de forma interna para el almacén y repitiendo la misma tarea en presencia del receptor de la carga. Esta tarea demanda mucho esfuerzo físico y cronológico, haciendo poco eficiente el manejo del tiempo; así mismo los supervisores logísticos deben tomar decisiones a diario para asegurar que la carga sea correctamente transportada, decisiones que son tomadas empíricamente, basándose en el juicio experto y experiencia del mismo.
Las problemáticas logísticas están basadas en la poca infraestructura y falta de personal capacitado para este rubro, que la realidad peruana presenta, como lo expresan los gerentes generales de las empresas GS1 y Ransa en entrevistas a diversos medios. Véase referencias N° 73
En la actualidad en países desarrollados en materia logística, estas actividades como el acopio de materiales "Picking", control de procesos e inventarios, así como el despacho de productos, se encuentran altamente automatizados, utilizando tecnologías de lectores RFID y códigos de barras, en sus procesos, haciendo el seguimiento de cada producto en todo el proceso logístico desde el ingreso al almacén hasta la entrega al usuario final. Reduciendo grandemente el tiempo de despacho, utilizando menos recurso humano, reduciendo "Opex" (costos operativos) para genera más "Profit" (Utilidad).
Esta tesis platea automatizar la toma de decisiones del supervisor logístico y el control de salida de productos, para un correcto manejo de inventario, haciendo más eficiente esta tarea.

Planeamiento del Problema:
En el medio actual, cada vez más competitivo y con menores márgenes de utilidad, las organizaciones logísticas buscan continuamente oportunidades de mejora que las haga más competitivas y atractivas para los clientes, que cada vez son más exigentes, adaptándose al continuo crecimiento de la demanda; en este sentido, surge la alternativa que desarrolla esta tesis de optimizar las labores del supervisor logístico, encargado del despacho de mercadería, el mismo que es susceptible a equivocaciones al tomar decisiones, las cuales impactan indirectamente en los márgenes de utilidades de la empresa prestadora de servicios logísticos.
El primer problema que se plantea solucionar es la falta de criterio del supervisor logístico al momento de elegir adecuadamente el vehículo que transportará los equipos (de telecomunicaciones) al destino final. Lo que ocasiona que los servicios de transportes sea reprogramados continuamente.
Las incidencias registradas por los almacenes con este tipo de problemas alcanzan el 15% de los despachos mensuales.
Otro problema muy frecuente y de alto impacto en la cadena de distribución es el tiempo que toma la entrega de materiales a los transportista, debido al doble control que se realiza de cada producto, consumiendo alrededor de 30 minutos por despacho; razón por la cual únicamente pudieran realizar 16 entregas en un jornal de trabajo por cada puerta.
Actualmente la cantidad de despachos diarios en promedio por cada puerta del almacén de Panalpina es de: 12 entregas, cabe resaltar que únicamente se utilizan dos puertas.

Objetivos:
Generales:
"Optimizar el proceso de carga de materiales en la cadena de distribución"
Específicos:
Evaluación de variables para permitir el despacho de materiales usando como criterio de decisión la Lógica Difusa y poder sustituir al juicio del experto operador Logístico
Reducción del tiempo de despacho de materiales
Reducción de costos operativos.

Alcance y Limitaciones:
La presente tesis pretende realizar una evaluación de los procesos del almacén de Panalpina y optimizarlos para mejorar la eficiencia de los mismos, por ello optimizar estos procesos se evaluará los recursos necesarios para la ejecución de las actividades, se implementarán nuevas tecnologías para automatizar los procesos, se formularán conclusiones y recomendaciones necesarias que ayuden a perfeccionarlos.
Este estudio nos ayudará a comprender que existen varios caminos que pueden optar los almacenes para optimizar sus procesos, logrando ser más competitivos en el mercado.
Una de las limitaciones para la recolección de registros gráficos y/o fílmicos son las políticas de seguridad dentro del almacén, que prohíben el ingreso de dispositivos con estas características.

Justificación:
Debido al crecimiento por la necesidad de más espacio de almacenaje y líneas de distribución más eficientes, es necesario optimizar los procesos de la cadena distribución logística, agilizando la rotación de productos (ITO – Invetory Turn Over), con lo que se obtendrá mayores beneficios sin incrementar los ambientes de almacenamiento, acercándose a la metodología del "Just in Time".
La investigación propuesta busca optimizar el tiempo de entrega de materiales y reducir los errores en las tomas de decisiones del operador logístico, lo cual conllevará a la reducción de costos operativos permitiento un incremento en las utilidades.
Así mismo es motivación para los investigadores de esta tesis, la contribución de nuevos conocimientos y tecnologías a las empresas en el rubro logístico para que conozcan nuevos métodos para solucionar los problemas actuales en sus procesos logísticos del despacho de materiales y puedan implementar medidas que permita reducir las pérdidas.
Finalmente, motiva esta investigación la obtención del título profesional de ingenieros electrónicos para los investigadores y una contribución al conocimiento de la realidad y entorno del sector logístico específicamente en el campo de la cadena de distribución que tanto afecta a los proyectos de implementación.

Justificación a base del impacto tecnológico:
Al desarrollar esta investigación se insertan nuevos dispositivos y herramientas tecnológicas en los procesos logísticos, como es la tecnología brindada por un potente controlador Fuzzy y la aplicación de tecnología para el rastreo de productos por medio de la identificación por radio frecuencia.

Justificación a base del impacto económico:
La implementación de la solución propuesta es relativamente de bajo costo, utilizando productos disponibles en el mercado, que serán modificados a nivel de programación para el cumplimiento de los objetivos de esta investigación.
Implementada la solución, tendrá un gran impacto económico para la empresa, duplicando el número de entregas por jornal de trabajo alcanzando una capacidad máxima de 30 entregas por cada día de trabajo por cada puerta de despacho.
Así mismo, se reducirá la intervención del operador logístico en el proceso de entrega de materiales, puesto de trabajo que deberá evolucionar y cumplir actividades superiores al agente Fuzzy propuesto.

Justificación a base del impacto medio ambiental:
El uso de RFID para reemplazar el sistema de código de barras puede reducir las emisiones de CO2, debido a que sus camiones de distribución hacen menos viajes a través de una mejor visibilidad y trazabilidad de los productos y una mejor gestión inventarios.
Al cumplir con los objetivos de esta investigación, se reducirá el jornal de trabajo nocturno, lo cual reducirá la huella de carbono producida por el consumo energético y concentración de personal durante en este horario.
Justificación a base del impacto social:
Al lograr la reducción del tiempo de entrega, se eliminará el jornal de trabajo nocturno, lo que aparentemente dejaría sin ingresos a 18 personas que laboran en este horario, sin embargo estas labores podrán realizarse en el horario habitual de trabajo, preservando el bienestar familiar de los implicados.



CAPÍTULO I: MARCO TEÓRICO / ESTADO DEL ARTE

Antecedentes de la investigación
Todos los años traen nuevos retos y los avances en tecnología son muchos más rápidos, es por esto que cuando se habla de tecnología y cadena de suministro, las empresas buscan con cada año que pasa mejorar su competitividad.
Dentro de las tecnologías que soportan las cadenas de suministros tenemos como referencia para nuestra tesis:
Lógica Difusa:
Planificación de la demanda por una red de lógica difusa para resolver los problemas de previsión de demanda en la Cadena de Suministro (Dongre, 2012).
Sistema RFID
En la mayoría de los entornos de fabricación y distribución, el principal reto consiste en producir y trasladar grandes cantidades de artículos con rapidez, con la menor manipulación y del modo más eficiente y rentable posible. Una de las tecnologías más novedosas desarrolladas para administrar la distribución de grandes cantidades de artículos es la identificación por radiofrecuencia (RFID). Estos sistemas resuelven problemas logísticos que afectan a la fabricación y a la distribución (García, 2011).
El uso de estas tecnologías en la forma de como la estamos proponiendo en la tesis, a nivel de RFID (Tendencia mundial) como control de salida de equipamiento es usada actualmente en el mercado Global y nacional; en cuanto a la lógica difusa viene siendo usada para la toma de decisiones para estimaciones de la demanda de los productos, se podría indicar que es la primera vez que se usa para un proceso de optimización en la cadena de suministro en la evaluación del transporte.




Bases teóricas
Lógica difusa

En 1965, el profesor de teoría de sistemas de la Universidad de California (Berkeley), Lotfi A. Zadeh publicó su famoso artículo Fuzzy Sets. En este trabajo presentó a la comunidad científica internacional la idea de conjunto difuso, y por extensión, de lo que se conocería como lógica difusa. Desde entonces, el término lógica difusa, o fuzzy logic, ha sido empleado desde dos puntos de vista diferentes: por un lado, la forma estricta del término hace referencia a un sistema lógico que generaliza la lógica digital clásica para admitir el razonamiento impreciso o bajo incertidumbre; por el otro, en un sentido más amplio y muy comúnmente utilizado, la lógica difusa engloba todas las teorías y tecnologías que emplean conjuntos difusos. En cualquier caso, la lógica difusa ha conseguido en menos de medio siglo revolucionar la tecnología e impulsar la inteligencia artificial mediante la conjunción de los fundamentos matemáticos, la lógica y el razonamiento. [Véase Referencia N° T01]

La lógica difusa es una lógica multivaluada que permite valores intermedios para poder definir evaluaciones convencionales. De esta forma, no se determina si un elemento pertenece o no a un conjunto, sino la calidad de la pertenencia evaluada en un rango completo desde la no pertenencia hasta la pertenencia con la máxima calidad posible. Esta característica permite el análisis del razonamiento aproximado, mucho menos estricto que la lógica bivaluada tradicional.

Tomando como base la imprecisión del razonamiento humano, pero bajo un planteamiento matemático, la lógica difusa es capaz de generar la respuesta a una situación basándose en el conocimiento adquirido sobre ésta, que podrá ser inexacto e incompleto.
Por ejemplo, mediante la lógica clásica se puede definir un conjunto de personas altas, pero esto obliga a establecer una frontera clara que separe este subconjunto del resto de elementos, como una altura de 1,80 m. Este razonamiento clásico dejaría a las personas de 1, 79 m de estatura fuera del conjunto de personas altas. Es evidente que este razonamiento tan estricto de la lógica clásica choca frontalmente con el razonamiento humano, mucho más vago e impreciso.
La lógica difusa permite establecer límites suaves (o difusos) para los conjuntos, haciendo que no todo tenga que ser blanco o negro, sino que es posible la existencia de niveles de grises. Siguiendo con el ejemplo pero desde el punto de vista difuso, se podría decir que una persona que mida 1,90 m está claro que es alta, o la calidad de su pertenencia al conjunto de personas altas es 1. Una que mida 1,50 m está claro que no lo es, es decir, tiene un grado de pertenencia 0 a dicho conjunto. Con las alturas intermedias se podría decir que la calidad de su pertenencia al conjunto variaría entre 0 y 1, siendo mayor el grado de pertenencia, cuanto más alta sea la persona a clasificar, por ejemplo 0,25 para las personas de 1,60 m y 0,75 para las de 1,80 m. Así, una persona de 1,79 m no estaría excluida del conjunto de personas altas, aunque la calidad de su pertenencia a dicho conjunto sería menor que la de otra persona de mayor estatura.

Desde sus inicios la lógica difusa ha tenido que enfrentarse con constantes ataques por parte de sus detractores, y su nacimiento no fue todo lo prometedor que hoy cabría esperar viendo el éxito que ha alcanzado. Pese al rechazo que gran parte de la comunidad científica expresaba inicialmente a esta teoría, en muchos casos tan solo por su nombre o por hacer énfasis en el concepto de imprecisión, se fueron creando grupos de investigación sobre esta temática tanto en Europa como en Estados Unidos. La posterior incorporación de los países asiáticos al desarrollo difuso fue fundamental para dar el último impulso a la teoría de Zadeh.

La capacidad de las empresas japonesas para aplicar la lógica difusa a sus productos, unida a la estrecha colaboración de estas empresas con las Universidades japonesas, fomentaron la transferencia de los conocimientos sobre lógica difusa al campo de la ingeniería y el control. Como el propio Zadeh dijo en una entrevista concedida a La Vanguardia en el año 2004, en Japón antes de discutir teóricamente mi lógica se pusieron a hacerla funcionar en la práctica, y se impuso. Así, desde los años 80 Japón es el líder indiscutible del mercado de las aplicaciones borrosas y foco de innumerables avances de esta teoría.




Características
El Principio de Incompatibilidad dice que la descripción del comportamiento de un sistema complejo no puede realizarse de forma absolutamente precisa. Para solucionar este problema Zadeh plantea la necesidad de obtener herramientas capaces de manejar de forma rigurosa y fiable información imprecisa, lo cual obliga a desarrollar dos aspectos: Representación de la información imprecisa: Para esto lo que propone es el empleo de la Teoría de conjuntos difusos. Así como describir la experiencia de los sistemas complejos en sus relaciones entrada-salida mediante proposiciones condicionales del tipo Si-Entonces (Ejemplo: Si la presión es muy alta Entonces vaciamos el recipiente) de manera que las variables de entrada y las variables de salida quedan ligadas. Inferencia sobre información imprecisa: Ahora se necesita una forma de combinar esta información para obtener nuevos hechos. Entonces Zadeh establece la necesidad de un método de inferencia generalizado e introduce lo que se conoce como Regla Composicional de Inferencia. A partir de este principio, se pueden describir las principales características esenciales de la lógica difusa y los sistemas difusos:
1. El razonamiento exacto puede verse como un caso particular del razonamiento aproximado. Cualquier sistema lógico puede ser fuzzificado. Mediante lógica difusa se puede formular el conocimiento humano de una forma sistemática, y puede ser fácilmente incluido en sistemas de ingeniería.
2. El conocimiento se interpreta como una colección de restricciones difusas sobre una colección de variables. Los sistemas difusos son especialmente interesantes para la definición de sistemas cuyo modelo exacto es difícil de obtener (es necesario introducir una aproximación).
3. La inferencia puede verse como un proceso de propagación de estas restricciones difusas.
4. Se utiliza ampliamente en sistemas de ayuda a la decisión. La lógica difusa permite obtener decisiones con valores incompletos o información incierta. Los sistemas difusos son muy recomendables en aquellos problemas muy complejos donde no existe un modelo matemático simple asociado. Igualmente en procesos que obedecen a un comportamiento no lineal, la solución difusa plantea grandes ventajas. La solución difusa requiere que el conocimiento experto sea expresado lingüísticamente, requisito que es normalmente fácil de obtener

Aplicaciones
Desde mediados de los años 70, la lógica difusa se ha utilizado ampliamente debido a varios factores. Uno de ellos es que el uso de conocimiento experto permite la automatización de tareas. En muchas áreas de aplicación se reduce considerablemente la necesidad de operadores que basan su conocimiento en la experiencia (que difícilmente podría ser expresado con ecuaciones diferenciales). De este modo, si existe un conocimiento del proceso, es posible modelarlo mediante lógica difusa. Los sistemas basados en lógica difusa son fáciles de diseñar, modificar y mantener. Pese a la pérdida de precisión, la reducción de tiempo de desarrollo y mantenimiento es muy relevante para su uso industrial.
Otro factor a tener en cuenta es que el control difuso permite diseñar soluciones de alta calidad que eviten las patentes existentes en otros sistemas de control. En Japón este tipo de controladores se asocia a modernidad, alta calidad y tecnológicamente potente. En Europa sin embargo se trata de ocultar el término "difuso" por su significado negativo. En la actualidad multitud de productos de electrónica de consumo emplean lógica difusa. Por citar algunos ejemplos de uso, la empresa Japonesa Matsushita utiliza en sus lavadoras un sistema de control que determina automáticamente el ciclo de lavado según el tipo, cantidad de suciedad y tamaño de la colada. Los estabilizadores de imágenes en sus cámaras digitales incorporan reglas que eliminan las vibraciones involuntarias de la mano del operario, comparando la imagen actual con las imágenes anteriores de la memoria. En el ámbito de la automoción, Mitsubishi y General Motors emplean sistemas de transmisión automática y control de temperatura basados en lógica difusa. Otro caso de éxito es el metro de Sendai (Japón), que cuenta con 16 estaciones. El sistema de control difuso está dividido en dos módulos, uno para el control de la velocidad y otro para la parada automática. Este controlador difuso ofrece importantes ventajas sobre los controladores convencionales, como el mayor confort en el viaje para los pasajeros y menor consumo de energía.

Conjuntos Difusos
Como lógica multi-valuada, en la definición de grados de pertenencia, la lógica difusa emplea valores continuos entre 0 (que representa hechos totalmente falsos) y 1 (totalmente ciertos). Así, la lógica binaria clásica puede verse como un caso particular de la lógica difusa. Zadeh propone en 1965 por primera vez la noción de Conjunto Difuso. Este hecho marca el principio de una nueva teoría denominada Teoría de Conjuntos Difusos. Los conceptos se asocian a conjuntos difusos (asociando los valores de pertenencia) en un proceso llamado fuzzificación. Una vez que tenemos los valores fuzzificados podemos trabajar con reglas lingüísticas y obtener una salida, que podrá seguir siendo difusa o defuzzificada para obtener un valor discreto crisp (valor numérico real). De este modo, a diferencia de la teoría clásica de conjuntos que se basa en el principio básico de la lógica de forma que un individuo pertenece o no pertenece a un conjunto, la idea básica de un conjunto difuso es que un elemento forma parte de un conjunto con un determinado grado de pertenencia. De este modo una proposición no es totalmente (sino parcialmente) cierta o falsa. Este grado se expresa mediante un entero en el intervalo [0, 1]. Un ejemplo claro es la representación de la altura de una población de individuos. [Véase Ilustración 1]

Ilustración 1: Conjuntos difusos

Definición de conjunto difuso
La teoría de conjuntos difusos es un intento de desarrollar una serie de conceptos para tratar de un modo sistemático el tipo de imprecisión que aparece cuando los límites de las clases de objetos no están claramente definidos. Un conjunto difuso puede definirse como una clase en la que hay una progresión gradual desde la pertenencia al conjunto hasta la no pertenencia; o visto de otra forma, en la que un objeto puede tener un grado de pertenencia definido entre la pertenencia total (valor uno) o no pertenencia (valor cero). Desde esta perspectiva, los conjuntos convencionales (o conjuntos crisp) pueden verse como un caso particular de conjuntos difusos; un conjunto difuso que sólo admite dos grados de pertenencia (uno y cero).

Un conjunto difuso puede definirse de forma general como un conjunto con límites difusos. Sea X el Universo del discurso, y sus elementos se denotan como x. En la teoría clásica de conjuntos crisp se define un conjunto C se define sobre X mediante la función característica de C como fC.


(1)

Este conjunto mapea el universo X en un conjunto de dos elementos, donde la función fC (x) es 1 si el elemento x pertenece al conjunto C y 0 si el elemento x no pertenece al conjunto C. [Ver ecuación (1)] Si generalizamos esta función para que los valores asignados a los elementos del conjunto caigan en un rango particular y así indicar el grado de pertenencia de los elementos a ese conjunto, tendremos una función de pertenencia de un determinado conjunto difuso. La función de pertenencia µA por la que se define un conjunto difuso A, sería: [Ver ecuación (2)]


(2)

Donde µA(x) = 1 si x está totalmente en A, µA(x) = 0 si x no está en A y 0 < µA(x) < 1 si x está parcialmente en A. Este valor entre 0 y 1 representa el grado de pertenencia (también llamado valor de pertenencia de un elemento x a un conjunto A. Así, el intervalo de la ecuación anterior es de números reales e incluye los extremos. Aunque [0, 1] es el rango de valores más utilizado para representar funciones de pertenencia, cualquier conjunto arbitrario con alguna ordenación total o parcial podría ser utilizado.

Operaciones de Conjuntos Difusos
Las tres operaciones básicas que se definen sobre conjuntos crisp (complemento, unión e intersección) [Ver Ilustración 2], pueden generalizarse de varias formas en conjuntos difusos. No obstante, existe una generalización particular que tiene especial importancia. Cuando se restringe el rango de pertenencia al conjunto [0, 1], estas operaciones "estándar" sobre conjuntos difusos se comportan de igual modo que las operaciones sobre conjuntos crisp. [Ver ecuación (3)]

(3)


Ilustración 2: Operadores lógicos


Unión
La forma generalizada de la unión es la T-conorma. Podemos definirla con la siguiente función: [Ver ecuación (4)]


(4)



Para que una función se pueda considerar como una unión difusa, debe satisfacer los siguientes axiomas a, b, c [0, 1]: U1)
Elemento Neutro: (a, 0) = a U2)
Conmutatividad: (a, b) = (b, a) U3)
Monotonicidad: Si a c y b d entonces (a, b) = (c, d) U4)
Asociatividad: ( (a, b), c) = (a, (b, c))

Algunas T-conormas ampliamente utilizadas son:
Máximo: (a, b) = max(a,b)
Producto: (a, b) = (a + b) (a × b)
Suma limitada (o de Lukasiewick): (a, b) = min(a + b, 1)

Intersección

La forma generalizada de la intersección se denomina T-norma. Es una función de la forma: [Ver ecuación (5)]


(5)

Una T-norma satisface los siguientes axiomas a, b, c [0, 1]
1) Elemento unidad: T(a, 1) = a
2) Conmutatividad: T(a, b) = T(b, a)
3) Monotonicidad: Si a c y b d entonces T(a, b) = T(c, d)
4) Asociatividad: T(T(a, b), c) = T(a, T(b, c))
Algunas T-normas ampliamente utilizadas son:
Mínimo: T(a, b) = min(a, b)
Producto algebraico: T(a, b) = ab
Diferencia limitada (o de Lukasiewick): T(a, b) = max(0, a + b 1)
Complemento
El complemento A de un conjunto difuso A, se denota por cA; está definido por una función del tipo c : [0, 1] [0, 1]. Tiene que satisfacer los siguientes axiomas:
C1) Condiciones límite o frontera: c(0) = 1 y c(1) = 0.
C2) Monotonicidad: a, b [0, 1] si a < b entonces c(a) c(b).
C3) c es una función continua.
C4) c es involutiva a [0, 1] tenemos c(c(a)) = a.
Al igual que sucedía con los operadores de unión y de intersección, también para el complemento existen gran variedad de clases. Uno de los más utilizados, además del complemento clásico (µA (x) = c(a) = 1 a), es el λ-complemento de Sugeno, que viene definido por la siguiente expresión: [Ver ecuación (6)]


(6)



Como se puede observar, si λ = 0, la función se comporta como el complemento clásico. Además, para cada valor de λ, obtenemos una expresión particular para el complemento. Otro tipo de complemento borroso muy utilizado es el de Yager, que se define con la siguiente expresión: [Ver ecuación (7)]


(7)


Al igual que con el complemento de Sugeno, cambiando el valor de w obtenemos distintos tipos de complemento. Si w = 1 tenemos el complemento clásico.


Ilustración 3: Complemento Yager
Propiedades
Los conjuntos Crisp y los difusos tienen las mismas propiedades (en realidad los conjuntos crisp pueden verse como un subconjunto de los conjuntos difusos).
Conmutativa: A B = B A
Asociativa: A (B C) = (A B) C
Distributiva: A (B C) = (A B) (A C)
Idempotencia: A A = A y A A = A
Involución: ¬(¬A) = A
Transitiva: If(A B) (B C)thenA C 1
Leyes de Morgan: ¬(A B) = ¬A ¬B y ¬(A B) = ¬A ¬B

Empleando estas operaciones, propiedades y modificadores se pueden obtener gran variedad de expresiones. Por ejemplo, siendo A el conjunto alto y B bajo, podemos derivar el conjunto C como no muy alto y no muy bajo como µC (x) = [1 µa(x) 2 ] [1 µB(x) 2 ].


Representación de conjuntos difusos
Los conjuntos crisp son útiles pero presentan problemas en muchas situaciones. Examinando el Universo del discurso de la altura, tendríamos la representación gráfica de la ilustración 3. Para definir un conjunto difuso hay que definir su función de pertenencia. Un método habitual es preguntar a un experto sobre el dominio del problema y representarlo mediante diferentes funciones (típicamente triangulares y trapezoidales). También se pueden utilizar, como veremos más adelante, funciones curvas o la función singleton. Para representar un conjunto difuso continuo en un ordenador necesitamos expresar esa función de pertenencia y mapear los elementos del conjunto con su grado de pertenencia. Aunque puede usarse a priori cualquier tipo de función, en la práctica se emplean funciones lineales con una descripción de su vector de ajuste, como:


Esta representación se corresponde con el conjunto difuso Medio de ilustración 3, donde para la altura 165 se asocia el grado de pertenencia 0, a la altura 175 el grado de pertenencia 1, y de nuevo a la altura 185 el grado de pertenencia 0.

Variables Lingüísticas
Una variable lingüística es aquella cuyos valores son palabras o sentencias en un lenguaje natural o artificial. De esta forma, una variable lingüística sirve para representar cualquier elemento que sea demasiado complejo, o del cual no tengamos una definición concreta; es decir, lo que no podemos describir en términos numéricos. Así, una variable lingüística está caracterizada por una quíntupla:

X es el nombre de la variable.
T(X) es el conjunto de términos de X; es decir, la colección de sus valores lingüísticos (o etiquetas lingüísticas).
U es el universo del discurso (dominio subyacente). Por ejemplo, si hablamos de temperatura "Cálida" o "Aproximadamente 25°", el dominio subyacente es un dominio numérico (los grados centígrados).
G es una gramática libre de contexto mediante la que se generan los términos en T(X), como podrían ser "muy alto", "no muy bajo", etc.
M es una regla semántica que asocia a cada valor lingüístico de X su significado M(X) (M(X) denota un subconjunto difuso en U).

Los símbolos terminales de las gramáticas incluyen:
Términos primarios: "bajo", "alto", etc.
Modificadores: "Muy", "más", "menos", "cerca de", etc.
Conectores lógicos: Normalmente NOT, AND y OR.
Normalmente se definen los conjuntos difusos de los términos primarios y, a partir de éstos, se calculan los conjuntos difusos de los términos compuestos (por ejemplo, con "muy" y "alto" construimos el término compuesto "muy alto"). Una etiqueta lingüística se forma como una sucesión de los símbolos terminales de la gramática: "Muy alto, no muy bajo...". Un uso habitual de las variables lingüísticas es en reglas difusas. Ejemplo: IF duración-examen IS larga THEN probabilidad-aprobar IS small. Por ejemplo, la variable lingüística velocidad podría incluir conjuntos difusos como muy lento, lento, medio, rápido, muy-rápido. Naturalmente cada uno de estos conjuntos representa un valor lingüístico que puede tomar la variable.

Reglas Difusas
El razonamiento aproximado se utiliza para representar y razonar con conocimiento expresado en forma de primitivas atómicas, enunciadas en lenguaje natural. Por ejemplo "La velocidad tiene un valor positivo grande".


Ilustración 4: Reglas difusas
La transformación de esta expresión en lenguaje natural, en términos de variables lingüísticas se realiza como se indica a continuación:

1. Se selecciona un símbolo V para representar la variable física "velocidad".
2. Se elige un símbolo P G para representar el valor particular "positivo grande" de la variable física "velocidad".
3. La expresión en lenguaje natural pasa a ser: V es P G

A este tipo de expresión se le denomina proposición atómica difusa. La interpretación de la expresión atómica anterior viene dada por la pertenencia de la variable física velocidad V al conjunto difuso P G, es decir µP G(ν), donde ν denota un valor arbitrario del universo del discurso U. Esta interpretación determina el grado en que la expresión es satisfecha dado un valor específico de la variable V. Usando este concepto de proposición difusa y conectores lingüísticos con "y", "o" y "no" es posible componer proposiciones difusas más complejas "A es X y B es Y", "A es no X", etc. El significado de estas proposiciones difusas compuestas viene dado por la interpretación de los conectores lingüísticos.
Esta interpretación se hace en base a las operaciones de intersección, unión y complemento que, como se vio anteriormente, se realiza mediante T-normas, T-conormas y el operador complemento elegido. Hay que tener en cuenta que, el grado de satisfacción de una expresión constituye un conjunto difuso y, por tanto, estos conectores deben interpretarse mediante operadores de conjuntos difusos. Una regla difusa (regla de producción difusa if-then) es expresada simbólicamente como:


(8)

Donde puede ser una proposición difusa atómica o compuesta. Podemos definir una proposición sencilla de este tipo mediante:


(9)

El antecedente y consecuente de una regla puede tener múltiples partes. Veremos a continuación cómo se trabaja con estos formatos de reglas. En los sistemas de reglas clásicos, si el antecedente es cierto, el consecuente es también cierto. En sistemas fuzzy donde el antecedente es difuso, todas las reglas se ejecutan parcialmente, y el consecuente es cierto en cierto grado (si el antecedente es cierto con cierto grado de pertenencia, el consecuente es cierto también en cierto grado).
Ver ejemplo de la regla "IF altura IS alto THEN peso IS pesado" [Véase Ilustración 4]. El valor de la salida (grado de pertenencia) puede ser estimado directamente empleando un método de inferencia de selección monotónica. En la figura se pueden ver cómo varios valores de peso pueden ser derivados de diferentes valores de alturas.

Inferencia Difusa
La inferencia difusa puede definirse como el proceso de obtener un valor de salida para un valor de entrada empleando la teoría de conjuntos difusos. A continuación veremos dos tipos de inferencia: el modelo de Mamdani y el de TSK (Takagi, Sugeno y Kang).

Inferencia de Mamdani
Es posiblemente el método más ampliamente utilizado, propuesto por Ebrahim Mamdani en 1975. El proceso se realiza en cuatro pasos:

1. Fuzificación de las variables de entrada.
2. Evaluación de las reglas.
3. Agregación de las salidas de las reglas.
4. Defuzificación. Veremos a continuación un ejemplo de uso empleando tres reglas.

Estas reglas usan como variables lingüísticas x (financiación del-proyecto), y (plantilla-del-proyecto) y z (riesgo). Los conjuntos de- finidos sobre el dominio de X son A1, A2, A3 (inadecuado, marginal, adecuado), sobre el dominio de Y B1, B2 (pequeña, grande) y sobre el universo del discurso de Z son C1, C2yC3 (bajo, normal y alto). Reglas:

R1: IF x is A3 OR y is B1 THEN z is C1
R2: If x is A2 AND y is B2 THEN z is C2
R3: IF x is A1 THEN z is C3

1. Fuzificación. El primer paso consiste en tomar los valores crisp de las entradas (financiación-del-proyecto y plantilla-del-proyecto) y determinar el grado de pertenencia de estas entradas a los conjuntos difusos asociados.
El valor crisp naturalmente estará limitado en el universo del discurso de la variable. En nuestro caso, x e y estarán limitadas al universo del discurso de X e Y respectivamente. En nuestro caso vamos a suponer que un experto asigna a x un valor del 35 % (financiación-proyecto) y a y un valor de 60 % (plantilla-proyecto).
Como se puede ver estos valores Crisp se corresponden con los valores de pertenecía de A1 y A2 (en el caso de x) con 0.5 y 0.2, y con los valores de B1 y B2 (en el caso de y) con 0.1 y 0.7 respectivamente. De este modo cada entrada se fuzzifica sobre todas las funciones de pertenencia utilizadas en la reglas difusas.

2. Evaluación de Reglas Tomamos las entradas anteriores y se aplican a los antecedentes de las reglas difusas. Si una regla tiene múltiples antecedentes, se utiliza el operador AND u OR para obtener un único número que represente el resultado de la evaluación. Este número (el valor de verdad) se aplica al consecuente.
Para evaluar la disjución (operador OR) habitualmente se emplea la T-Conorma estándar (máximo), definida como hemos visto como: µA B(x) = máx [µA(x), µB(x)]. De igual forma, para el AND se usa habitualmente la T-Norma estándar del mínimo.
Finalmente el resultado de la evaluación del antecedente se aplica al consecuente, aplicando un recorte o escalado según el valor de verdad del antecedente. El método más comúnmente utilizado es el recorte (clipping) que corta el consecuente con el valor de verdad del antecedente. El escalado proporciona un valor más preciso, preservando la forma original del conjunto difuso. Se obtiene multiplicando todos los valores por el valor de verdad del antecedente. [Véase ilustración 5]

Ilustración 5: Desfazzificación
3. Agregación de las salidas La agregación es el proceso de unificación de las salidas de todas las reglas; es decir, se combinan las funciones de pertenencia de todos los consecuentes previamente recortados o escalados, combinando para obtener un único conjunto difuso por cada variable de salida.

4. Defuzificación El resultado final habitualmente es necesario expresarlo mediante un valor crisp. En esta etapa se toma como entrada el conjunto difuso anteriormente obtenido para dar un valor de salida. Existen varios métodos de defuzificación, pero probablemente el más ampliamente usado es el centroide; que calcula el punto donde una línea vertical divide el conjunto en dos áreas con igual masa.


(10)

Inferencia TSK
Como hemos visto, el modelo de inferencia de Mamdani requiere algún tipo de método para la defuzzificación. En general, este método no es muy eficiente desde el punto de vista computacional. Podemos disminuir el tiempo de inferencia empleando una función matemática en el consecuente, de forma que el formato general de regla en inferencia TSK es:


(11)

Este tipo de método proporciona mayor eficiencia, pero no presentan un marco tan natural para la representación del conocimiento humano. Un tipo habitual de representación del consecuente es un Singletón (punta discreta), que toma valor uno en un valor puntual del universo del discurso y cero en cualquier otro punto. Empleando este tipo de aproximación (ampliamente utilizada), la inferencia TSK y de Mamdani son muy parecidas (ver Figura 3.4), tomando las reglas el siguiente formato:

(12)



Siendo k un valor constante para el Singletón. La salida crisp en este caso se obtiene mediante una sencilla agregación (media de pesos WA) de estos Singletones.

Ilustración 6: Ejemplo 1 - Proceso de Fuzzificación y Des-Fuzzificación


Ilustración 7: Ejemplo 2 - Proceso de Fuzzificación y Des-Fuzzificación


(13)




Identificación por Radio Frecuencia - RFID
RFID (siglas de Radio Frequency IDentification, en español identificación por radiofrecuencia), es un sistema de almacenamiento y recuperación de datos remotos que usan dispositivos denominados etiquetas, tarjetas, transpondedores o tags RFID. El propósito fundamental de la tecnología RFID es transmitir la identidad de un objeto (similar a un número de serie único) mediante ondas de radio. [Véase Referencia N° T05]
La identificación por radiofrecuencia (RFID) es una forma de comunicación inalámbrica que utiliza ondas de radio para identificar y rastrear objetos. [Véase ilustración 8]

Ilustración 8: Identificación por radio frecuencia
RFID toma el concepto de código de barras y lo digitaliza para el mundo moderno, incorporando la capacidad de:
Identificar un elemento individual más allá de su tipo de producto.
Identificar los elementos sin línea de visión directa.
Identificar muchos artículos (hasta miles) de forma simultánea.
Identificar los artículos dentro de una proximidad de unos pocos centímetros a varios metros.
RFID puede ayudar a:
Automatizar el inventario y la trazabilidad de activos en sistemas de salud, fabricación, venta al por menor y los sectores empresariales.
Identificar el origen de los productos, lo que permite retirar inteligentemente artículos defectuosos o peligrosos, alimentos contaminados, juguetes defectuosos y medicamentos caducados o en peligro.
Evitar el uso de productos falsificados en la cadena de suministro.
Mejorar la experiencia de compras para los consumidores, con menor número de artículos agotados y devoluciones más sencillas.
Proporcionar visibilidad en la cadena de suministro, proporcionando un canal de distribución más eficiente y la reducción de los costos empresariales.
Disminuir los costos de negocio perdido por el robo o la contabilidad inexacta de los bienes.
Mejorar la seguridad ciudadana a través de la mejora del control de carga en los puertos.
Bloquear, desbloquear y configurar los dispositivos electrónicos de forma inalámbrica.
Habilitar el control de acceso de determinados ámbitos o dispositivos.
Básicamente un RFID incluye: [Véase ilustración 9]
Etiquetas RFID (Tag)
Lector RFID
Antenas
Software de control

Ilustración 9: Componentes de un sistema RFID
En una aplicación RFID, las etiquetas están embebidas o adheridas a todos los artículos que serán rastreados [Véase ilustración10]. Estas etiquetas contienen un pequeño chip, llamado circuito integrado (IC), que está conectado a una antena que puede ser incorporada en diversas etiquetas de prendas de vestir, incluyendo etiquetas colgantes, etiquetas de seguridad, así como una amplia variedad de etiquetas para productos industriales.

Ilustración 10: Etiquetas RFID (Tag)
El chip contiene la memoria que almacena el código electrónico del producto (EPC) y otra información variable de modo que pueda ser leída y seguida por los lectores RFID en cualquier lugar.

El chip de la etiqueta o circuito integrado (IC) ofrece la operación, la memoria y las funciones avanzadas de la etiqueta. El chip está pre-programado con un identificador de etiqueta (TID), un número de serie único asignado por el fabricante de chips e incluye un banco de memoria para almacenar el identificador único de seguimiento de los ítems (llamado código electrónico de producto o EPC). Las etiquetas RFID se pueden utilizar en metales y líquidos.

Un lector de RFID es un dispositivo de red conectado (fijo o móvil) con una antena que envía la energía, así como datos y comandos a las etiquetas. El lector RFID actúa como un punto de acceso para los artículos etiquetados para que los datos de las etiquetas "pueden ponerse a disposición de las aplicaciones de negocio". [Véase ilustración 11]

Ilustración 11: Lectores de RFID

Una etiqueta RFID se compone de un circuito integrado (llamado IC o chip) conectado a una antena que se ha impreso, grabado, estampado o depositado al vapor sobre un montaje que es a menudo un sustrato de papel o de tereftalato de polietileno (PET). El chip y la antena combinado, llamado "inlay", se convierten después intercalándolo entre una etiqueta impresa y su respaldo adhesivo o es insertado en una estructura más duradera. [Véase Referencia N° T05]

La RFID se ha clasificado en cuatro grupos de frecuencias:
- Frecuencias bajas (low frequency - LF), inferiores a 135 KHz, concretamente dos: 125 KHz y 134 KHz;
- Frecuencias altas (high frequency, HF): se utiliza una sola, la de 13,56 MHz;
- Frecuencias ultra-altas (ultra high frequency, UHF): se utilizan dos, 433 MHz y la banda que va de 860 a 960 MHz;
- Frecuencias de microondas: eran dos las frecuencias reservadas al principio, 2,45 GHz y 5,8 GHz, sin embargo ésta se ha retirado recientemente por falta de solicitudes, quedando en cualquier caso a disposición de la RFID. [Véase Referencia N° T04]
Las bases del funcionamiento de un sistema RFID, se encuentra normada por distintos estándares internacionales, como ISO/IEC, como se describen a continuación:

Ilustración 12: Estándares para RFID
ISO/IEC 18000 define los requisitos físicos y lógicos para un pasivo-retro dispersión, interrogador-conversaciones-primeros (ITF), la identificación por radiofrecuencia (RFID) que operan en los 860 MHz - rango de frecuencia de 960 MHz. El sistema comprende interrogadores, también conocidos como lectores y las etiquetas, también conocido como etiquetas o transpondedores.
ISO/IEC 18000-61: El tipo A es de la ITF. Tipo A utiliza Pulse-Intervalo de codificación (PIE) en el enlace directo y un algoritmo de colisión de arbitraje adaptativa ALOHA.
ISO/IEC 18000-62: Tipo B utiliza un algoritmo Manchester en el enlace directo y un Binario-Tree de colisión de arbitraje adaptativa.
ISO/IEC 18000-63: Tipo C utiliza un algoritmo PIE en el enlace directo y un algoritmo de colisión de arbitraje Random Rlotted (ranurada al azar).
ISO/IEC 18000-64: Tipo D es totalmente basado en algoritmos de Pulse Position Encoding (Decodificación de posicionamiento de pulso) o Miller M = 2 subportadora codificado.
ISO 15693 es un estándar ISO para "Tarjetas de Vecindad" (Vicinity Cards), como por ejemplo las tarjetas que pueden ser leídas desde una mayor distancia que las tarjetas de proximidad. El sistema ISO 15693 opera en la frecuencia 13.56MHz, y ofrece una distancia máxima de lectura de entre 1 y 1,5 metros.
ISO 14443 es un estándar internacional relacionado con las tarjetas de identificación electrónicas, en especial las tarjetas de proximidad, gestionado conjuntamente por la Organización Internacional de Normalización (ISO) y Comisión Electrotécnica Internacional (IEC).
ISO 7816 es un estándar internacional relacionado con las tarjetas de identificación electrónicas, en especial las tarjetas inteligentes, gestionado conjuntamente por la Organización Internacional de Normalización (ISO) y Comisión Electrotécnica Internacional (IEC). Se trata de una extensión de la ISO 7810.
ISO/IEC 7816-1 especifica las características físicas de las tarjetas de circuitos integrados con contactos. Se aplica a las tarjetas de identificación del tipo ID-1 de la norma ISO 7810, que puede incluir la grabación en relieve y/o una banda magnética y/o marca de identificación táctil como se especifica en la norma ISO 7811.
ISO/IEC 7816-2 especifica las dimensiones y ubicaciones para cada uno de los contactos de una tarjeta de circuito integrado del tipo de tarjeta de identificación ID-1. También proporciona información sobre la manera de identificar y qué normas definen el uso de los contactos.
ISO/IEC 7816-3 especifica las estructuras de tensión y de señal, y el intercambio de información entre una tarjeta de circuito integrado y un dispositivo de interfaz, como un terminal. También cubre los tipos de señal, niveles de tensión, los valores actuales, la convención de paridad, el procedimiento de operación, mecanismos de transmisión y la comunicación con la tarjeta.
ISO/IEC 7816-4 es independiente de la tecnología de la interfaz física (no sólo se aplica a tarjetas con contactos). Se aplica a las tarjetas de contactos, de proximidad, radiofrecuencia. El sistema de ficheros descrito en este apartado del estándar es jerárquico como en la mayoría de los sistemas operativos modernos. Los archivos se nombran por un identificador de archivo de dos bytes.
ISO/IEC 7816-5 define cómo usar un identificador de aplicación para determinar la presencia y/o realizar la recuperación de una aplicación en una tarjeta.
ISO/IEC 7816-6 especifica los elementos de datos utilizados para el intercambio basado en las tarjetas de circuito integrado, con contactos y sin contactos. Se da el identificador, el nombre, la descripción, el formato, la codificación y el diseño de cada elemento de datos y define los medios de recuperación de éstos desde la tarjeta.
ISO/IEC 7816-7 Interoperabilidad en los comandos de la tarjeta (SCQL)
ISO/IEC 7816-8 especifica los comandos de las tarjetas (ya sea con o sin contactos) que pueden utilizarse para operaciones criptográficas. Estos comandos son complementarios, y sobre la base de los comandos enumerados en la norma ISO/IEC 7816-4.
ISO/IEC 7816-9 especifica los comandos de las tarjetas (con contactos y sin contactos) para la gestión de ficheros, por ejemplo la creación y borrado de ficheros. Estos comandos abarcan todo el ciclo de vida de la tarjeta y, por consiguiente, algunos comandos pueden ser usados antes de que la tarjeta ha sido expedida a su titular o después de que ésta haya caducado.
ISO/IEC 7816-10 Señales electrónicas para operación síncrona
ISO/IEC 7816-11 especifica el uso de los comandos y de los datos relacionados con la verificación de la identidad de una persona a través de los métodos biométricos en las tarjetas de circuito integrado. Los comandos utilizados se definen en la norma ISO/IEC 7816-4. Los datos se definen parcialmente en esta norma y en parte importados de la norma ISO/IEC 19785-1.
ISO/IEC 7816-12 especifica las condiciones de funcionamiento de una tarjeta de circuito integrado a través de una interfaz USB. Una tarjeta de circuito integrado con una interfaz USB se llama USB-CPI. Proporciona dos protocolos para controlar las transferencias. Se trata de soportar el protocolo T=0 (versión A) o utilizar la transferencia de APDU (versión B). Proporciona los diagramas de estado para la interfaz USB-ICC para cada una de las transferencias (transferencias a granel, el control de las transferencias versión A y versión B).
ISO/IEC 7816-13 especifica comandos para la administración de aplicaciones en un entorno multi-aplicación. Estos comandos cubren todo el ciclo de vida de aplicaciones en una tarjeta de circuito integrado de aplicaciones múltiples, y los comandos se pueden utilizar antes y después de que la tarjeta se entregue al titular. ISO/IEC 7816-13 no cubre la aplicación en la tarjeta y/o el mundo exterior.
ISO/IEC 7816-14, 15, 16 especifica una aplicación que contiene información sobre la funcionalidad criptográfica. Por otra parte, ISO/IEC 7816-15 define una sintaxis común (en ASN.1) y el formato de codificación de la información y los mecanismos para compartir esta información cuando sea apropiado.

La norma ISO 7810 es el estándar internacional de las tarjetas de identificación electrónica tipo Visa. Esta norma y sus extensiones (7813,7816, etc.) definen los bordes (5,4×8,6 cm), el grosor (0,76 mm) y los cantos redondos (radio 3,18 mm) de las tarjetas.

Definición de términos básicos
Definición conceptual:
- Lógica Difusa: Del inglés Fuzzy Logic. Conocida también como lógica borrosa, método por el cual permite emular el comportamiento humano, para la toma de decisiones, basado en reglas pre-definidas.
- Base de datos: Información almacenada sistemáticamente para un uso posterior, relacionadas al mismo contexto.
- Adquisición de datos: Término que se utiliza para definir la manera como se recolectará la información del entorno de un sistema, tomando muestras del mundo real.
- RFID: Tecnología basada en la identificación de objetos por medio de radio frecuencia, cuyos componentes principales son: Etiquetas de identificación (tag), antena interrogadora y centro de control (algunas veces integradas con la antena).
- Sistema de gestión de almacenes (WMS): Software informático que se encarga de administrar los recursos de un proceso logístico.
- Fuzzificación / Des-Fuzzificación: Anglicismos que definen los procesos internos de un sistema de lógica difusa, los cuales interpretan señales reales en términos probabilísticos (Fuzzy).


Definición operacional:
El sistema difuso propuesto consta de tres variables de ingreso y una variable de salida:
Variables de entrada:
- Capacidad de carga vehicular: Denominado "Volumen 1" (V1), medido en metros cúbicos. Posterior al proceso de "fuzzificación" esta variable dará origen a la función de membresía "Volumen Fuzzy 1" (v ' 1)
- Volumen de la carga a transportar: Denominado "Volumen 2" (V2), medido en metros cúbicos. Posterior al proceso de "fuzzificación" esta variable dará origen a la función de membresía "Volumen Fuzzy 2" (v ' 2)
- Humedad relativa del ambiente: Representado por H%, el cual se mide en porcentaje de saturación de agua en el aire. Posterior al proceso de "fuzzificación" esta variable dará origen a la función de membresía "Humedad Fuzzy" (h ' )
Variable de Salida:
- Autorización de entrada vehicular: Representada por el voltaje (v) que se aplicará al actuador. Posterior al proceso de "fuzzificación" esta variable dará origen a la función de membresía "Voltaje Fuzzy" (v ' )
Variables Independientes:
Son aquellas variables que provienen del ambiente para generar otras variables o ingresan directamente al controlador fuzzy.
Ejemplo: Tag RFID del vehículo, valor de la humedad relativa del ambiente; así como el voltaje a la salida del controlador fuzzy.
Variables Dependientes:
Son aquellas variables que no provienen del entorno directamente sino que son generados por una variable independiente.
Ejemplo: Valor de la capacidad de carga máxima del vehículo, expresada en volumen, cuya unidad de medida es el metro cúbico m3. Mientras que en la salida podemos identificar a los actuadores luminosos y alertas tempranas.

Las variables de entrada serán "fuzzificadas", evaluadas por la máquina de inferencia, basada en reglas definidas por la base de conocimientos y finalmente "des-fuzzificadas", que ser entregado al actuador.

La unidad de medida de las variables de entrada tienen como unidad de medida el metro cúbico y porcentaje de humedad relativa, luego de ser fuzzificada se mide en grados de verdad, para ser procesado por la máquina de inferencia, de forma antagónica se realiza en la etapa de des-fuzzificación y salida del sistema se expresa en voltajes, para ser aceptado por el actuador.


CAPÍTULO II: Metodología

Métodos
El libro que a continuación se presenta está basado en el modelo científico pragmático y método científico, por ser falible, comprobable, criticable, corregible y optimizable.
Para alcanzar el objetivo general de "Optimizar el proceso de carga de materiales en una cadena de suministro" se realizará la adquisición de información utilizando tecnología de identificación por radio frecuencia (RFID), tecnología desarrollada en los años 60 y mejorada en la década del 80 por científicos japoneses; de la misma manera se recibirá información del sensor de humedad, el cual asegura el óptimo estado de los empaques.
La lectura de las etiquetas de identificación (Tag), mediante una antena interrogadora, brinda un número único que identificará al producto a transportar; el cual será evaluado en una base de datos, obteniendo características del producto, como peso, volumen, descripción, entre otras; contenidos en los documentos de importación denominado lista de paquetes "Packing List" y una base de datos con la información de vehículos homologados por el operador logístico.
De esta manera se definen las variables de entrada al sistema de control difuso, como valor del volumen de la carga, capacidad máxima de volumen del vehículo, humedad del recinto de almacenaje.
Estas 3 variables ingresarán al controlador Fuzzy del tipo Mamdani, las cuales serán procesadas por la máquina de inferencia y luego desfuzzificado por el método Centroide; el resultado del controlador será interpretado por la tarjeta inter-fase, accionando los actuadores mecánicos y visuales.

Tipo de estudio y diseño general:
El estudio se realizará siguiendo la metodología científica americana, la cual inicia con la investigación del estado de arte, la cual nos dará conocimiento sobre el tema, como se está desarrollando en la actualidad a nivel mundial; así mismo se realizará investigación local, visitando diversos almacenes, para conocer procedimientos internos, roles y tareas de los operarios en el campo de la cadena de distribución.
El diseño general presenta los bloques constructores del proceso de la cadena de distribución, que inicia con la solicitud de equipamiento hasta la entrega del material al transportista. [Véase ilustración 13]

Localmente, un cliente hace el requerimiento a un proveedor de equipos de telecomunicaciones marca "H", emitiendo la orden de compra; el proveedor autoriza la manufactura del equipo, se realiza el transporte internacional (marítimo o aéreo), arriba al país y es ingresado a Aduanas, luego es almacenado en el almacén central del proveedor a la espera del requerimiento de despacho. Siguiendo la planificación del proyecto, se ordena al almacén el despacho de equipos de telecomunicaciones, en el bloque de "Requerimiento", se realiza la recolección de los materiales solicitados ("Picking"), el trasportista arriba al almacén para realizar el "recojo de equipos", los mismos que son transportados hasta el lugar de destino en donde se entregarán al personal de instalación. Esta tesis plantea optimizar las tareas del bloque "recojo de equipos" permitiendo lograr los objetivos trazados.




Bloques constructores:

Ilustración 13: Diagrama de bloques constructores del proceso de cadena de distribución

El bloque constructor "recojo de equipos", presenta un proceso de tareas en las cuales destacan las siguientes:
Generación del pedido:
Esta tarea es realizada por el especialista de materiales del proyecto de implementación de equipos de telecomunicaciones, en el cual ingresa al sistema WMS la solicitud de equipos y materiales al almacén central, para ser despachado al día siguiente. El documento que genera esta tarea es la guía de remisión.
Recolección de materiales:
Esta tarea es realizada por los operarios del horario nocturno, quienes cada noche se encargan de buscar los materiales en los "Racks" (unidades de almacenamiento tipo andamios), reunirlos en la zona denominada "Stage" (plataforma de control), ubicándolos de acuerdo al horario de entrega y puerta de despacho.
Transporte de materiales a plataforma de control:
Esta actividad se caracteriza básicamente por el control de los materiales recolectados versus la guía de remisión del pedido, durante esta actividad cada caja es marcada con un distintivo de color verde. La zona denominada como "plataforma de control" es conocida como "Stage"
Transporte de materiales a plataforma de carga:
A medida que se aproxima la hora del despacho de materiales, estos son trasportados desde la plataforma de control hacia la zona de carga, para la revisión y control conjunto con el transportista.
Revisión física y conteo de ítems:
Tarea que lleva acabo el supervisor logístico de forma mecánica, analizando el estado físico de cada bulto o caja a la vez que realiza un cotejo con la guía de remisión. Actualmente se realiza una revisión ocular del empaque de los materiales, esto debido a la exposición de las cajas de cartón al ambiente húmedo de Lima. Durante esta actividad también se escanean los códigos de barras de cada caja con la ayuda de un lector de código de barras enlazado vía wifi (red LAN inalámbrica) al sistema de gestión del almacén (WMS); con el fin de verificar que la carga sea correcta y completa.
Arribo del transporte:
Cuando una unidad de transporte logístico arriba al complejo almacenero, se notifica al supervisor logístico para la asignación de la puerta de embarque y se identifica el tipo de vehículo, para que cumpla con la normativa del complejo.
Verificación de la guía de remisión vs materiales:
Aceptado el ingreso del vehículo, se procede al cotejo de la carga contra la guía de remisión en presencia del receptor de la carga (transportista consignado). Esta actividad se lleva a cabo de dos maneras paralelas, el supervisor logístico hace uso del lector de códigos de barras y el personal transportista coteja con la guía de remisión.
Revisión de capacidad de carga del transporte:
Luego de la verificación de la carga se procede a abrir la plataforma de embarque, donde el supervisor logístico con mayor experiencia, denominado "Big Brother", basándose en su juicio experto determina si el vehículo es adecuado para transportar la carga, garantizando la integridad de la misma. Esta inspección es necesaria debido al tipo de carga no apilable y de estructura frágil, la misma que debe ser estivada cuidadosamente. Algunos de los equipos de telecomunicaciones que requieren especial cuidado son las antenas, pues sólo se pueden apilar hasta 3 unidades debido a la fragilidad del radón y elementos electrónicos de inclinación. Así mismo los elementos pesados no deben apilarse por prohibiciones de seguridad, pudiendo ocasionar daños al caerse, tales como baterías, gabinetes, carretes de cables, entre otros. Debido a estas razones los vehículos no se eligen de acuerdo a la capacidad carga útil (peso), expresada en kilogramos (Kg), pues la carga suele ser liviana, pero con un volumen elevado.
En consecuencia el volumen global de la carga, está expresado por la suma de sus elementos, tampoco tendrá un comportamiento lineal al crecimiento de las mismas, estará determinado por la "expansión de volumen" de la carga global; esta expansión esta alrededor del 60%.
Ejemplo: Si el volumen total de carga es 2 metros cúbicos, al momento que se estive dentro del vehículo ocupará 3.2 metros cúbicos.

Carga de material al camión:
Es la actividad rudimentaria de estivar los materiales de forma ordenada y siguiendo los lineamientos de seguridad dentro del vehículo, utilizando la fuerza corporal, en algunos casos son asistidos por un "Montacargas Carro Traspaleta Manual Hidráulico" más conocido como "Pato"
El acarreo de materiales se realiza de esta manera, debido a que no se entrega la carga paletizada, tampoco se cuenta con un procedimiento de paletas retornables (pallets) -conocidas localmente como parihuelas-
Permiso de salida del transporte:
Finalmente, cuando la carga está completa, el vehículo cargado, se procede a completar la documentación de transporte y el supervisor logístico, autoriza que el vehículo pueda partir cerrando el evento y otorgando "luz verde" a la partida.





Tareas del procese: Recojo de equipos:
Recojo de equipos
Recojo de equipos
Ilustración 14: Tareas del proceso "Recojo de equipos"-


En este documento se plantea la optimización de los procesos sombreados en naranja [véase ilustración 14], como la "revisión física y conteo de ítems", "verificación de la guía de remisión versus materiales", "revisión de la capacidad de carga del transporte" y "permiso de salida del transporte".

Estas tareas se pueden desglosar en el siguiente cuadro EDT (Estructura Desglosable de Tareas) [ver Tabla 1]

EDT de Procesos a Optimizar
Juicio Experto
Revisión Física y conteo de ítems
Verificación de la guía de remisión vs. materiales
Revisión de capacidad de carga del transporte
Permiso de Salida del Transporte
Recurso
1 Persona:
Supervisor Logístico
2 Personas:
Receptor
Supervisor Logístico
1 Persona:
Supervisor Logístico
1 Persona:
Supervisor Logístico
Tiempo
8 – 12 Minutos por paleta
6 – 12 Minutos por paleta
1 – 2 Minutos por vehículo
3 – 5 Minutos por vehículo
Tareas
Impresión de Guías de Remisión.
Revisión documentaria.
Escaneo de ítems y cajas.
Conteo del material

Apertura de evento.
Cotejo mecánico entre guía de remisión y materiales
Observación del vehículo por parte del supervisor logístico.
Firma de guías de remisión.
Autorización de salida del vehículo.
Cierre de evento
Tabla 1: EDT de Procesos a optimizar

De acuerdo a la visita realizada a los almacenes de Panalpina y Savar; se obtuvieron medidas similares para las mismas tareas, concluyendo que un supervisor con mucha experiencia (Big Brother) puede realizar estas 4 tareas en 18 minutos; mientras que el tiempo promedio para operadores con poca experiencia es de alrededor de 30 minutos; razón por la cual se programan entregas cada 30 minutos, pudiendo realizar 16 entregas en un jornal de trabajo, por cada puerta de despacho.
Se evidencia también que la presencia del supervisor logístico es muy importante en cada entrega, para garantizar que se cumpla con el correcto despacho de materiales.
Los costos operativos de mantener un supervisor calificado durante el proceso de despacho es de quince nuevos soles por hora (S/. 15 /h), en horario diurno; mientras que el costo de operario en horario diurno es de S/.10 (diez nuevos soles) por hora. Cabe resaltar que el horario nocturno es cubierto por 18 personas que realizan las labores de picking a un costo promedio de S/. 13.5 (trece nuevos soles con cincuenta céntimos) por hora. (Remuneración regulada por el Ministerio de Trabajo, D.S. N° 008-2002-TR); obteniendo un Opex nocturno de S/. 24,300.00 nuevos soles mensuales en horas hombre.

¿Qué pasaría si el supervisor logístico es reemplazado por un "Supervisor Fuzzy"? ¿Se reducirá el tiempo de entrega?
Criterios de inclusión y exclusión:
En el proceso de despacho de materiales y elección del transporte intervienen diversas variables, las cuales deberán cumplir con las siguientes asunciones:
Inclusivas:
Son equipos de telecomunicaciones, con etiquetas RFID embebidas de Fábrica.
Volumen útil de vehículo 80%
Tipo de vehículos homologados por el almacén de acuerdo a volumen son: 10, 30, 40 y 60 m3.
Carga es parcialmente apilable.
Los vehículos tiene que ser registrados en la base de datos del almacén.
El valor de las variables es determinado por el documento de importación (packing list).
Capacidad de entrega diaria del almacén es 60m3.
Las especificaciones de los vehículos son regulados por el DS005-2009 TR, ley 29088.
Grado óptimo de la humedad para el embalaje en cartón de 20% a 80%, reguardo por ASHRAE.
Se asume que viene un solo transporte por despacho.
Exclusivas:
El peso del material no es condicionante para la elección del vehículo.
Las unidades retrasadas en más de 10 minutos serán reprogramadas.
No se analizará el proceso de discrepancia, ya sea por exceso o déficit.

Intervención propuesta:
Se propone optimizar el proceso de carga de materiales en la cadena de distribución logística, mediante la implementación de un controlador difuso, que emule los criterios de evaluación y juicio experto de un supervisor logístico; lo que permitirá reducir el tiempo de despacho y costos operativos.

El proceso de "Recojo de equipos", será optimizado, creando una nueva tarea que involucrará antiguas tareas de revisión física, conteo de materiales, verificación de guías de remisión, revisión de la capacidad de carga del vehículo; así mismo se planea optimizar la tarea "Permiso de salida de transporte". [Ver ilustración 15]




Propuesta de Optimización

Ilustración 15: Procesos a optimizar


Para la realización de esta tarea únicamente se requerirá del transportista consignado en la modalidad de "auto-service", quién se hará cargo de movilizar la carga desde la zona de despacho hacia su vehículo, a la vez que el controlador Difuso irá registrando la carga, por medio de un arco RFID para finalmente dar "luz verde" a la salida del vehículo. [Ver Tabla 2]

EDT del Proceso Optimizado
Juicio Experto
Control de Salida de Equipos
Recurso
1 Persona: Receptor
Tiempo
2 – 4 Minutos por paleta
Tareas
Movilizar el equipamiento de la plataforma de carga al vehículo.
Recoger Guía de Remisión.

Tabla 2: EDT del Proceso optimizado

Materiales y Presupuesto
Los materiales requeridos para esta solución son moderadamente bajos y de fácil adquisición en el mercado local:
Etapa RFID:
Antena y Lector de RFID:
Costo Referencial: US$ 300.00 a US$ 3000.00 o más
Etiquetas RFID
Costo Referencial: US$ 0.50 por unidad
Etapa de Control:
Desarrollo de un controlador Fuzzy:
Costo Referencial: US$ 500 (50 hh)
Desarrollo de un comparador Digital:
Costo Referencial: US$ 500 (50 hh)
Etapa de Sensores y actuadores:
Sensor de Humedad / Temperatura:
Costo Referencial: US$ 4 - 10
Servo Motor o Motor DC:
Costo Referencial del Motor DC: US$ 150.00
Costo Referencial del ServoMotor: US$ 15.00 (experimental)
Pantalla LCD o Paneles RGB.:
Costo Referencial del panel: US$ 600.00 (Panel de led por metro cuadrado)
Costo Referencial del LCD: US$ 12.00 (LCD 16x2)
Tarjeta Interfase:
Fabricación basado en Arduino, PIC, Atmel: US$ 40.00
Para efectos de simulación en un prototipo rápido, se presupuestó una inversión de US$ 600, logrando invertir solo el 80%.

Desarrollo del proyecto
Modelamiento de la cadena de suministro logístico.
El modelo de estudio de esta tesis se basará en la investigación realizada en los almacenes de Panalpina, regulados por los procedimientos internos de la misma, utilizando la técnica de entrevistas a los operadores y supervisores logísticos, tomando como muestras el despacho de materiales durante un jornal de trabajo.
Se utilizan las instalaciones de este proveedor de servicios logísticos debido a la facilidad de información y accesos a las distintas zonas de trabajo.
El almacén en estudio, comprende 3 zonas principales:
Zona de "Inbound": Lugar donde se realiza el ingreso de materiales luego del des-aduanaje.
Zona de almacenaje: Es aquel espacio determinado por los racks de almacenaje y las calles (Street) que los dividen.
Zona de "Outbound": lugar asignado para el picking y entrega de materiales
Zona de acopio de materiales: Lugar específico para la recolección de productos solicitados.
Zona de Despacho: Área en la cual se encuentran los materiales a ser entregados al transportista y asunto de la investigación de esta tesis, en la que actualmente se desarrollan procesos de 30 minutos para cumplir con el objetivo.

Distribución del almacén:

Ilustración 16: Distribución del almacén en estudio



Modelamiento

Continuando con las etapas del método científico americano, se presentarán 2 ejes de modelamiento de la solución, para resolver la hipótesis de esta tesis:

Primer Modelamiento por Diagrama de Procesos del Control de Salida de Equipos:
El proceso inicia con el Requerimiento de Materiales (Material Request – MR) en la que se genera el documento "MR" que inicia los procesos en Base de Datos Externa (External Database), Requerimiento de Transporte (Transportation Request) y Registro en el Gestor Logístico (Warehouse Management System - WMS). El WMS, genera la Guía de Remisión (Release Delivery Note), con lo que se ordena la Recolección de Materiales (Picking Request) y se continúa con la recolección (Picking).
El controlador difuso, tendrá 3 entradas, dos de las cuales son datos extraídos de la base de datos y una de ellas, la humedad relativa de la zona de control (Picking), es directa.[Véase Ilustración 17




Diagrama de Procesos del Control de Salida de Equipos

Ilustración 17: Diagrama de Procesos del Control de Salida de Equipos



Con el ingreso de las variables de entrada, se inician 3 procedimientos:
Validación del vehículo.
Verificación de niveles de humedad.
De discrepancia.

Procedimiento de validación de vehículo:


Ilustración 18: Procedimiento de validación de vehículo

Este procedimiento [Ilustración 18] tiene como entrada el valor del Tag1 (Etiqueta que identifica al vehículo), la cual es comparada con la base de datos para obtener el valor de la capacidad máxima del vehículo identificado, a la cual se denominará volumen 1 (V1), variable que será entrada para el controlador Difuso (Fuzzy). La salida del controlador Difuso, será interpretada por un "circuito interfase" que activa los actuadores luminosos, visuales y mecánicos; permitiendo al vehículo ingresar a la Zona de Carga (Cargo Area). La segunda variable que es obtenida desde la base de datos, es el volumen total de la carga, la cual será identificada como volumen 2 (V2), el V2 es generado a partir de emisión de la MR y es extraída del documento de importación llamado "Packing List".

Procedimiento de niveles de humedad:


Ilustración 19: Procedimiento de niveles de humedad

La tercera entrada para el controlador Difuso es el valor de humedad relativa (H%),[ver ilustración 19] la cual brindará indirectamente el estado del empacado de cada equipo a despachar.



Procedimiento de discrepancia:


Ilustración 20: Procedimiento de discrepancias

Procedimiento en el cual se evaluará la importancia del material faltante durante el despacho, para proceder con la partida del vehículo [véase ilustración 20], esto quiere decir que emulará el conocimiento de Jefe de Proyecto, para decidir si el material faltante es determinante para la instalación de la estación o puede ser despachado en otro momento.
El procedimiento describe una comparación entre los ítems leídos por la antena interrogadora RFID y comparándolo con la base de datos; el controlador Difuso emulará al comportamiento de Jefe de Proyecto, para la toma de decisión.



Segundo Modelamiento Matemático-Estadístico del Control de Salida de Equipos:


Este modelamiento, se basa en la presunción de que cada producto tiene un factor de expansión volumétrica que puede ser representado por un índice multiplicador, del cual se obtendrá el volumen expandido de cada producto, así mismo es preciso conocer la capacidad máxima de apilamiento por cada ítem, este producto matemático debe ser comparado por la capacidad máxima volumétrica del vehículo asignado para este despacho.

V= ΣVexp
Vexp=Vp1*y1+Vp2*y2+…+Vpn*yn
Vexp=0.8*Vcarro

(14)


Volumen de carga Expandida = Vexp
Volumen del Ítem 1 = Vp1
Volumen del Ítem n = Vpn
Factor de expansión del ítem 1 = y1
Factor de expansión del ítem "n" = yn
Vcarro = Capacidad volumétrica del vehículo

Modelamiento del sistema RFID:
El modelamiento del sistema RFID, está basado en las distintas normas y estándares internacionales que la definen, en especial la ISO18000. [Ver marco teórico, punto 1.2.2], entre los que se pueden destacar:
ISO18000-1 Parámetros genéricos
ISO18000-2 Frecuencias 100

(36)

Para valores superiores a 80% se pone en riesgo el cartón debido a la condensación del vapor, convirtiéndolo en agua sobre la superficie de los empaques. El porcentaje de condensación dependiendo de la temperatura y presión se encuentra entre 80% y 90%. Para valores superiores a 90% de humedad relativa, se tiene la sensación de humedad sobre cualquier elemento, punto en el cual se afecta el coeficiente de compresión de las cajas de cartón haciéndolas débiles e inservibles.

Modelamiento de la variable Autorización vehicular:
Autorización vehicular: Esta expresada en voltaje que será entregado indirectamente al actuador mecánico (motor), autorizando la salida del vehículo cargado.
Se definen 3 conjuntos difusos para el universo de discurso Salida: No pasa – Pasa con retraso – Pasa. [Ver ilustración 37]

Salidas
Voltaje v'={no pasa ,pasa con retraso, pasa}

Criterio de modelamiento:
Para acciones simulación, se utilizará un ServoMotor, el cual se alimenta con 5 voltios, cuyos resultados estarán determinados por un Threshold (límites).




Modelamiento de la variable Autorización vehicular:
Autorización de SalidaGrados de verdad
Autorización de Salida
Grados de verdad
Ilustración 37: Modelamiento de la variable Autorización vehicular:



Modelos matemáticos para los conjuntos difusos:
v'no pasa,0, 0,1,2.5
(37)

µ(x)= 1; 0 x 12.5-x1.5; 1 x 2.50; x>2.5

(38)

El conjunto "No pasa", representará que el vehículo asignado para transportar la carga no es apto, debido a su baja capacidad volumétrica.
v'pasa con retraso,2,2.5,3
(39)

µ(x)= 0; x 2 x-20.5; 2 x 2.53-x0.5; 2.5 x 30; x>3

(40)

El conjunto "Pasa con Retraso", representará que el vehículo asignado para transportar la carga es apto, pero debido a problemas con el embalaje de la carga, este tendrá un retraso en la partida.
v'pasa, 2.5,3,5,5
(41)

µ(x)= 0; x5

(42)

Finalmente el conjunto "Pasa", en el cual representa que existe ningún retraso o impedimento para que el vehículo asignado pueda transportar la carga al destino final.

Para la Des-Fuzzificación de la salida por el método Centroide, utilizaremos el modelo:
γd=sγμγγdxsμγγdx
(43)


Modelamiento de las Reglas de inferencia:
Las reglas de inferencia se modelan en base a premisas, condicionantes e implicancias:

PREMISA 1+CONDICION+PREMISA 2+CONDICION+PREMISA 3 IMPLICANCIA

Premisa 1
CONDICION
Premisa 2
CONDICIÓN
Premisa 3
IMPLICA
Consecuente
Vol. Vehículo
Operador Lógico
Vol. de Carga
Operador Lógico
HUMEDAD
IMPLICA
SALIDA
V1, Baja
And
V2, Baja
And
h, Muy seco
implica
Retraso
Tabla 8: Composición de reglas de inferencia
La salida podrá representarse por un híper cubo tridimensional [ver ilustración 38], siguiendo la siguiente lógica: [ver Tabla 9]

VEHICULO
CARGA
HUMEDAD
SALIDA
V1, Baja
V2, Baja
h, Muy seco
Delay
V1, Baja
V2, Baja
h, seco
Pass
V1, Baja
V2, Baja
h, húmedo
Delay
V1, Baja
V2, Medio
h, Muy seco
No Pass
V1, Baja
V2, Medio
h, seco
No Pass
V1, Baja
V2, Medio
h, húmedo
No Pass
V1, Baja
V2, Alto
h, Muy seco
No Pass
V1, Baja
V2, Alto
h, seco
No Pass
V1, Baja
V2, Alto
h, húmedo
No Pass
V1, Medio
V2, Baja
h, Muy seco
Delay
V1, Medio
V2, Baja
h, seco
Pass
V1, Medio
V2, Baja
h, húmedo
Delay
V1, Medio
V2, Medio
h, Muy seco
Delay
V1, Medio
V2, Medio
h, seco
Pass
V1, Medio
V2, Medio
h, húmedo
Delay
V1, Medio
V2, Alto
h, Muy seco
No Pass
V1, Medio
V2, Alto
h, seco
No Pass
V1, Medio
V2, Alto
h, húmedo
No Pass
V1, Alto
V2, Baja
h, Muy seco
Delay
V1, Alto
V2, Baja
h, seco
Pass
V1, Alto
V2, Baja
h, húmedo
Delay
V1, Alto
V2, Medio
h, Muy seco
Delay
V1, Alto
V2, Medio
h, seco
Pass
V1, Alto
V2, Medio
h, húmedo
Delay
V1, Alto
V2, Alto
h, Muy seco
Delay
V1, Alto
V2, Alto
h, seco
Pass
V1, Alto
V2, Alto
h, húmedo
Delay
Tabla 9: Lógica de reglas del controlados Fuzzy

Ilustración 38: Híper cubo de entradas versus salidas

Tabla de especificaciones para el modelamiento del controlador Difuso (Fuzzy)
Tabla de especificaciones para el modelamiento del controlador Difuso (Fuzzy)
Parámetros
Especificaciones
Controlador:
Lógica Difusa
Tipo:
Mandami
Desfuzzificador:
Centroide
Variables de entrada:
3
Variables de Salida:
1
Reglas de Inferencia:
3 Premisas
Base de Conocimiento:
Memoria Fuzzy del supervisor Logístico





Modelamiento del comparador digital:

Dato del Tag RFID se almacenará en una base de datos donde se encuentra asociado el código del TAG con el Packing List (que contiene todo la lista del equipamiento a recoger).
Se recibirán los datos de los Tags RFID de cada equipo, los cuales serán comparados con el Packing List. Al detectarse la totalidad de equipos registrados, el comparador emitirá un código binario (1000b) a la tarjeta interface, que activará al actuador mostrando el mensaje "Carga completa".



Ilustración 39: Diagrama de flujo de la base de datos para el control de carga

El comparador digital será desarrollado en la herramienta MatLab.



Modelamiento de la tarjeta interfase:

Se utilizará una tarjeta electrónica para prototipos rápidos de código abierto, compuesto por hardware y software de fácil uso. [Ver ilustración 40]
Esta tarjeta de interfase debe ser capaz de recibir información del sensor de humedad, manejar un visualizador LCD y transmitir/recibir información a la PC por medio de un puerto serial (USB).

Ilustración 40: Modelo de la tarjeta interfase


Ilustración 41: Diagrama de flujo del controlador fuzzy.
[Fuente: Propia de los autores]

Se deberán utilizar dos tarjetas de interfase, ubicadas en dos puntos distintos [ver ilustración 41]:
La primera en tarjeta de interfase permitirá la comunicación de los datasets, como etiqueta de identificación del vehículo, hacia la PC, donde se encontrará implementado el controlador Fuzzy, para luego recibir la orden para el actuador, que permitirá levantar la barrera, se visualizará el mensaje en la pantalla LCD y se encenderá el semáforo.

La segunda en tarjeta de interfase permitirá la comunicación entre el sensor de humedad y la PC, donde se encontrará implementado el controlador Fuzzy, quien enviará mensajes a la pantalla LCD.

La tarjeta interfase debe tener las siguientes características:

Tabla de especificaciones para el modelamiento de la tarjeta interfase:
Tabla de especificaciones para el modelamiento de la tarjeta interfase
Parámetros
Especificaciones
Micro controlador:
Atmel / PIC / Intel / Broadcom /
Voltaje de entrada:
7 – 12v
Voltaje de operación:
3.3v y 5v
Pines I/O
10 a 16 pines (Analógicos, Digitales, PWM)
Corriente por pin I/O
10 a 100mA
Memoria Flash
32Kb
SRAM
2Kb
EPROM
1Kb
Frecuencia de reloj
8 a 20Mhz
Puerto de transmisión
RS232 TTL / USB


Tabla 10: Tabla de especificaciones para el modelamiento de la tarjeta interfase



Modelamiento del actuador mecánico:

El actuador mecánico que se planea modelar, está referido al motor capaz de mover una barrera vehicular, el cual limitará el acceso a los vehículos no autorizados por el sistema de control difuso. [Véase ilustraciones 42 y 43]


Ilustración 42: Barrera vehicular


Ilustración 43: Partes de una barrera vehicular.
[Fuente: Fabricante Segurdoma. https://segurdoma.es/images/categories/cierre/barreras/Elka/1/grandes/barrera4mg.jpg]

Para fines de prototipo rápido, en esta tesis se utilizará un Servo-Motor, por la facilidad de implementación, buen rendimiento y tamaño reducido.
El servomotor, es un dispositivo pequeño que tiene un eje de rendimiento controlado. Este puede ser llevado a posiciones angulares específicas al aplicarle una señal codificada. Mientras exista una señal codificada en la línea de entrada, el servo mantendrá la posición angular del engranaje, cuando la señal codificada cambia, la posición angular de los piñones cambia.[Véase ilustración 44]

Ilustración 44: Partes de un servomotor
[Fuente: Universidad de Castilla, http://www.info-ab.uclm.es/labelec/solar/electronica/elementos/servomotor.htm ]

Para el funcionamiento, lo que se ha hecho es crear un sistema de control basado en el ancho de un pulso para controlar la posición del motor. Este pulso que normalmente es de 1,5 ms mantiene el servo en la posición centrada. Si el pulso es más corto, por ejemplo 1 ms el servo gira a la izquierda, si el pulso es mayor, por ejemplo 2 ms, el servo gira a la derecha. El movimiento del servo es proporcional al pulso que se le aplica. Otra particularidad que tiene este pulso es su frecuencia de refresco, que en este caso es de 50 HZ, lo que equivale a mandar un pulso de control cada 20 ms. [Véase ilustración 45]


Ilustración 45: Código de giro.
[Fuente: Súper Robótica, http://www.superrobotica.com/Servosrc.htm ]

Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador mecánico:
Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador mecánico:
Parámetros
Especificaciones
Tipo de motor
Tri-polo
Tipo de engranaje
Plástico
Voltaje de operaciones
4.8v a 6v
Velocidad de torque
0.16 a 0.20seg/60°
Torque de accionamiento
5.3Kg*cm a 6.5Kg*cm
Temperatura de funcionamiento
20°C a 60°C
Ciclo del pulso
1ms


Tabla 11: Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador



Modelamiento del actuador visual:

En un escenario real se deberá utilizar pantallas LED para exteriores, acorde a la distancia entre el vehículo y la pantalla, las mismas que se utilizan actualmente para señalizaciones de tránsito.

Ilustración 46: Pantallas LED, para exteriores.
[Fuente: Dicolor, http://www.dicolor.es/solutions.html]

Para efectos de reducción de escala y de prototipos rápidos, utilizaremos pantallas LCD para desarrolladores de 16 columnas por 2 filas, de propósitos generales
Las pantallas de cristal líquido LCD o display LCD para mensajes (Liquid Cristal Display) tienen la capacidad de mostrar cualquier carácter alfanumérico, permitiendo representar la información que genera cualquier equipo electrónico de una forma fácil y económica. La pantalla consta de una matriz de caracteres (normalmente de 5x7 o 5x8 puntos) distribuidos en una, dos, tres o cuatro líneas de 16 hasta 40 caracteres cada línea. El proceso de visualización es gobernado por un micro controlador incorporado a la pantalla, siendo el Hitachi 44780 el modelo de controlador más utilizado.

La pantalla que utilizaremos para el prototipo, será de "LCD 16x2", con 16 pines descritos en la Tabla N° 12 y sivualizado en la ilustración 47.

Ilustración 47:Display LCD 16x2

Descripción de los puertos:
Pin No
Function
Name
1
Ground (0V)
Ground
2
Supply voltage; 5V (4.7V – 5.3V)
Vcc
3
Contrast adjustment; through a variable resistor
VEE
4
Selects command register when low; and data register when high
Register Select
5
Low to write to the register; High to read from the register
Read/write
6
Sends data to data pins when a high to low pulse is given
Enable
7
8-bit data pins
DB0
8

DB1
9

DB2
10

DB3
11

DB4
12

DB5
13

DB6
14

DB7
15
Backlight VCC (5V)
Led+
16
Backlight Ground (0V)
Led-
Tabla 12: Descripción de los puertos del LCD

El módulo LCD posee una zona de memoria RAM llamada DDRAM (Data Display RAM) donde se almacenan los caracteres que se van a mostrar en la pantalla. Tiene una capacidad de 80 bytes, 40 por cada línea, de los cuales sólo 32 se pueden visualizar a la vez (16 bytes por línea).
De las 80 posibles, las dos direcciones más importantes de la DDRAM son: · Dirección 00h, que es el comienzo de la primera línea · Dirección 40h, que el comienzo de la segunda línea
El LCD dispone de una zona de memoria interna no volátil llamada CGROM donde se almacena una tabla con los 192 caracteres que pueden ser visualizados. Cada uno de los caracteres tiene su representación binaria de 8 bits. Para visualizar un carácter debe recibir por el bus de datos el código correspondiente. [Véase ilustración 48]

Ilustración 48: Codigos del LCD
Con la finalidad de reducir pines de conexión se utilizará un dispositivo I2C, que permitirá manejar la pantalla LCD por medio de 4 cables de conexión (2 de energía, uno de sincronismo y finalmente uno de Data)



Protocolo I2C (I2C):
La comunicación básica I2C está utilizando transferencias de 8 bits o bytes. Cada dispositivo esclavo I2C tiene una dirección de 7 bits que tiene que ser único en el bus. Algunos dispositivos han fijado dirección I2C mientras que otros tienen pocas líneas de dirección que determinan bits inferiores de la dirección I2C. Esto hace que sea muy fácil tener todos los dispositivos I2C en el autobús con dirección I2C único.
Dirección de 7 bits representa los bits 7 a 1, mientras que el bit 0 se utiliza para señalar leer o escribir en el dispositivo. Si el bit 0 (en el byte de dirección) se pone a 1, entonces el dispositivo maestro leerá desde el dispositivo I2C esclavo.
Dispositivo maestro no necesita dirección, ya que genera el reloj (a través de SCL) y se dirige a los dispositivos esclavos I2C individuales.
En estado normal ambas líneas (SCL y SDA) son altos. La comunicación es iniciada por el dispositivo maestro. Se genera la condición de inicio (S) seguido de la dirección del dispositivo esclavo (B1). Si el bit 0 del byte de dirección se establece en 0 el dispositivo maestro escribirá al dispositivo esclavo (B2). De lo contrario, el siguiente byte se lee desde el dispositivo esclavo. Una vez que todos los bytes se leen o escriben (Bn) el dispositivo maestro genera la condición de parada (P). Esto señala a otros dispositivos en el bus que la comunicación ha terminado y otro dispositivo puede usar el autobús.
La mayoría de los dispositivos I2C apoyan repiten condición de arranque. Esto significa que antes de la comunicación finaliza con una condición de parada, el dispositivo maestro puede repetir condición de arranque con el byte de dirección y cambiar el modo de la escritura a la lectura. [Véase ilustración 49]


Ilustración 49: Transmisión serial del I2C
[Fuente: http://i2c.info/ ]



Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador visual:
Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador visual:
Parámetros
Especificaciones
Voltaje de funcionamiento
2.4VCC a 7VCC
Voltaje de entrada
5v
Temperatura de funcionamiento
0°C a 50°C
Tamaño de pantalla
16x2
Luz posterior
Si
Tabla 13: Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador visual


Tabla resumen de parámetros de modelamiento:

Tabla de especificaciones para el modelamiento del lector RFID
Parámetros básicos
Especificaciones
Temperatura de funcionamiento.
+10°C a + 60°C
Interfaz
Rs232
Parámetros de RFID
Especificaciones
Rango de frecuencia
902-928 MHz
Protocolos
Iso18000-6b, iso18000-6c/epc Gen2
Anti Interferencia
FHSS
Potencia de RF
10dbm
Antena
8dBi Antena direccional
Rango de lectura
1m a 6m
Software
SDK, DLL
Parámetros eléctricos
Especificaciones
Fuente de alimentación
8 - 16 VCC
Corriente de consumo
100 - 500 mA
Tabla de especificaciones para el modelamiento del sensor de humedad
Parámetros
Especificaciones
Ítem
Sensor psicrómetro
Rango de muestra
0-100%RH
Error
±5％RH
Resolución
1
Transmisión
Digital
Tiempo de respuesta
1 a 5min
Voltaje
5v
Corriente
1mA
Tiempo de Muestreo
1s
Voltaje operativo
5v
Señal de Salida
Digital
Tipo de transmisión
Serial
Tabla de especificaciones para el modelamiento de la base de datos
Parámetros
Especificaciones
Tipo de archivo:
Excel 2003
Información:
Hoja de cálculo
Tipo de información:
Propietaria del proveedor
Clasificación:
Confidencial, información sencible


Tabla de especificaciones para el modelamiento del controlador Difuso (Fuzzy)
Parámetros
Especificaciones
Controlador:
Lógica Difusa
Tipo:
Mandami
Desfuzzificador:
Centroide
Variables de entrada:
3
Variables de Salida:
1
Reglas de Inferencia:
3 Premisas
Base de Conocimiento:
Memoria Fuzzy del supervisor Logístico


Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador mecánico:
Parámetros
Especificaciones
Tipo de motor
Tri-polo
Tipo de engranaje
Plástico
Voltaje de operaciones
4.8v a 6v
Velocidad de torque
0.16 a 0.20seg/60°
Torque de accionamiento
5.3Kg*cm a 6.5Kg*cm
Temperatura de funcionamiento
20°C a 60°C
Ciclo del pulso
1ms
Tabla de especificaciones para el modelamiento del actuador visual:
Parámetros
Especificaciones
Voltaje de funcionamiento
2.4VCC a 7VCC
Voltaje de entrada
5v
Temperatura de funcionamiento
0°C a 50°C
Tamaño de pantalla
16x2
Luz posterior
Si
Tabla 14: Tabla resumen de parámetros de modelamiento




Análisis del controlador Difuso:
Durante el desarrollo de este tema, se describirá el análisis matemático que realizar el controlador difuso y podrá conocer cómo se obtienen los resultados modelados.
Análisis de variables de entradas y salidas del controlador Fuzzy

Entradas: [Ver ilustración N° 34, 35, 36 y 37]
Volumen1: v1'={bajo,medio,alto}
v1'bajo,0, 0,8,10
v1'medio,8,24,32,40
v1'alto, 32,48,50,60
Volumen2: v2'={bajo, medio, alto}
v2'baja, 0,0,2,3.2
v2'media,2,6,16,19.2
v2'alta,16,20,25,30

Humedad: h'={muy seco, seco, húmedo}
h'muy seco,0, 0,10,20
h'seco,10,20,80,90
h'humedo, 80,90,100,110
Salida:
Autorización: v'={no pasa ,pasa con retraso, pasa}
v'no pasa,0, 0,1,2.5
v'pasa con retraso,2,2.5,3
v'pasa, 2.5,3,5,5
Como ya se había definido en el modelamiento las ecuaciones que definen a los conjuntos difusos para los universos de discurso de volumen 1, volumen 2, humedad y autorización vehicular; se procederá a evaluar según las 27 reglas definidas.

Definición de la base de reglas:
N°
VEHICULO
CONDICION
CARGA
CONDICION
HUMEDAD
IMPLICA
SALIDA
01
V1, Baja
And
V2, Baja
And
h, Muy seco
implica
Retrasado
02
V1, Baja
And
V2, Baja
And
h, seco
implica
Pasa
03
V1, Baja
And
V2, Baja
And
h, húmedo
implica
Retrasado
04
V1, Baja
And
V2, Medio
And
h, Muy seco
implica
No Pasa
05
V1, Baja
And
V2, Medio
And
h, seco
implica
No Pasa
06
V1, Baja
And
V2, Medio
And
h, húmedo
implica
No Pasa
07
V1, Baja
And
V2, Alto
And
h, Muy seco
implica
No Pasa
08
V1, Baja
And
V2, Alto
And
h, seco
implica
No Pasa
09
V1, Baja
And
V2, Alto
And
h, húmedo
implica
No Pasa
10
V1, Medio
And
V2, Baja
And
h, Muy seco
implica
Retrasado
11
V1, Medio
And
V2, Baja
And
h, seco
implica
Pasa
12
V1, Medio
And
V2, Baja
And
h, húmedo
implica
Retrasado
13
V1, Medio
And
V2, Medio
And
h, Muy seco
implica
Retrasado
14
V1, Medio
And
V2, Medio
And
h, seco
implica
Pasa
15
V1, Medio
And
V2, Medio
And
h, húmedo
implica
Retrasado
16
V1, Medio
And
V2, Alto
And
h, Muy seco
implica
No Pasa
17
V1, Medio
And
V2, Alto
And
h, seco
implica
No Pasa
18
V1, Medio
And
V2, Alto
And
h, húmedo
implica
No Pasa
19
V1, Alto
And
V2, Baja
And
h, Muy seco
implica
Retrasado
20
V1, Alto
And
V2, Baja
And
h, seco
implica
Pasa
21
V1, Alto
And
V2, Baja
And
h, húmedo
implica
Retrasado
22
V1, Alto
And
V2, Medio
And
h, Muy seco
implica
Retrasado
23
V1, Alto
And
V2, Medio
And
h, seco
implica
Pasa
24
V1, Alto
And
V2, Medio
And
h, húmedo
implica
Retrasado
25
V1, Alto
And
V2, Alto
And
h, Muy seco
implica
Retrasado
26
V1, Alto
And
V2, Alto
And
h, seco
implica
Pasa
27
V1, Alto
And
V2, Alto
And
h, húmedo
implica
Retrasado
Tabla 15: Definición de reglas del controlador difuso

Ejemplo:
Para evaluar la respuesta del controlador difuso, tomaremos como ejemplo la regla N°14:
V1, Medio
and
V2, Medio
and
h, seco
entonces
Pasa







Para ellos asumiremos los siguientes valores:
V1=20, V2=8, H=60
Hallaremos los niveles de membresía, por el método matemático, método gráfico y con la ayuda de Matlab para el método simulado.



Método matemático:
v1'medio,8,24,32,40
Medio = 20U(x)=0.75µ(x)= 0; x 8 x-816; 8 x 241; 24 x 3240-x8; 32 x 40
Medio = 20
U(x)=0.75
v2'media,2,6,16,19.2
Medio = 8U(x)=1µ(x)= 0; x 2x-24; 2 x 61; 6 x 1619.2-x3.2; 16 x 19.2
Medio = 8
U(x)=1
h'seco,10,20,80,90
Seco = 60U(x)=1µ(x)= 0; x 10 x-1010; 10 x 201; 20 x 8090-x10; 80 x 90
Seco = 60
U(x)=1

Calcularemos aplicando el método de inferencia Mamdani tenemos:
v1'˄v2'˄h'=0.75

Tenemos: 0.75v1'=0.75
Tenemos: 0.75
v2'=0.0
h1'=1




Des-fuzzificaremos la salida utilizando el método del Centroide:
v'pasa, 2.5,3,5,5
µ(x)= 0; x5


2.52.875x-2.50.5*x.dx+2.8755xdx
µ(x)=
2.52.875x-2.50.5dx+2.8755dx

µ(x) = 3.83




Método gráfico:

Ilustración 50: Análisis del controlador Fuzzy


Método simulado, asistido por MatLab:
[System]
Name='Controlador2'
Type='mamdani'
Version=2.0
NumInputs=3
NumOutputs=1
NumRules=27
AndMethod='min'
OrMethod='max'
ImpMethod='min'
AggMethod='max'
DefuzzMethod='centroid'

[Input1]
Name='Carro(V1)'
Range=[0 50]
NumMFs=3
MF1='v1-bajo':'trapmf',[0 0 8 10]
MF2='v1-medio':'trapmf',[8 24 32 40]
MF3='v1-alto':'trapmf',[32 48 50 60]

[Input2]
Name='Carga(V2)'
Range=[0 25]
NumMFs=3
MF1='v2-bajo':'trapmf',[0 0 2 3.2]
MF2='v2-medio':'trapmf',[2 6 16 19.2]
MF3='v2-alto':'trapmf',[16 20 25 30]

[Input3]
Name='H'
Range=[0 100]
NumMFs=3
MF1='h-muy_seco':'trapmf',[0 0 10 20]
MF2='h-seco':'trapmf',[10 20 80 90]
MF3='h-humedo':'trapmf',[80 90 100 100]

[Output1]
Name='SalidaCarro'
Range=[0 5]
NumMFs=3
MF1='NoPasa':'trapmf',[0 0 1 2.5]
MF2='Retrasado':'trimf',[2 2.5 3]
MF3='Pasa':'trapmf',[2.5 3 5 5]

>> evalfis([20;8;65],Controlador2)
ans =
3.8541





Análisis del sistema RFID


Ilustración 51: Analisis del sistema RFID
RFID de energía radiante es una figura esencial que describe el funcionamiento, aunque hay que señalar que no es el único. En pocas palabras - más potencia de la antena significa que los Tags podrán ser leídos a mayor distancia del lector. Pero la potencia de salida no describe todos los aspectos del rendimiento lector. No describe la sensibilidad del receptor - de hasta qué punto puede un lector percibir el Tag, no describe los lectores de velocidad o capacidad de leer las etiquetas sin sensibilidad orientación etc.
Hay dos formas comunes para demostrar la irradiación de energía: milivatios (mW) y alguna forma de decibelios (dB). Complejidad surge cuando se comparan diferentes tipos de figuras de decibelios - bien si se hace correctamente, pero los errores se hacen fácilmente.
Los decibelios (dB) describen las relaciones de dos figuras en escala logarítmica.
0dB: x=1*y
3dB: x=2*y
6dB: x=4*y
10dB: x=10*y
20dB: x=100*y

Poder de entrada en la antena (potencia de RF) por lo general se da como milivatios (mW) o en dBm. En este caso dBm describe la energía en comparación con 1 mW. En la tabla que aparece a continuación el dBm a la relación mW se describe la Potencia de salida de entrar en la ganancia de la antena y la antena. La potencia entrada en la antena (potencia de RF) por lo general se da como milivatios (mW) o en dBm. En este caso dBm describe la energía en comparación con 1 mW. En la tabla que aparece a continuación el dBm a la relación mW se describe.

Relación dBm y Watts

Tabla 16: Relación dBm y Watts






Análisis del actuador mecánico

Dependiendo del modelo del servo, la tensión de alimentación puede estar comprendida entre los 4 y 8 voltios. El control de un servo se reduce a indicar su posición mediante una señal cuadrada de voltaje. El ángulo de ubicación del motor depende de la duración del nivel alto de la señal. Cada servo motor, dependiendo de la marca y modelo utilizado, tiene sus propios márgenes de operación. Para el servomotor Futaba S3003, los valores posibles de la señal en alto están entre 0,3 y 2,1 ms, que posicionan al motor en ambos extremos de giro (0° y 180°, respectivamente). El valor 1,2 ms indica la posición central, y otros valores de duración del pulso dejarían al motor en la posición proporcional a dicha duración.

Es sencillo notar que, para el caso del motor anteriormente mencionado, la duración del pulso alto para conseguir un ángulo de posición θ estará dada por la fórmula
t = 0,3 + θ/100
Duración del nivel más alto (ms)
Angulo (grados)
0.30
0
1.20
90
2.10
180
0.75
45








Diseño del sistema de control de salida de equipos en una cadena de distribución logística:

Diseño general del prototipo rápido para el control de salida de equipos en una cadena de distribución logística: [Véase ilustración 52]

Ilustración 52: Diseño general del prototipo
[Fuente: De los autores]


Diseño de la tarjeta interfase:
Realizada la investigación de distintas placas de circuitos de prototipo rápido, que se ofrecen en el mercado como: Arduino, BeagleBone, Raspberry Pi, Nanode y Waspmote. Se optó por las placas Arduino, por ajustarse más al modelamiento de este dispositivo y su facilidad de código muy similar a los lenguajes de programación estudiados en la universidad USMP hace una década.
BeagleBone: Pequeño ordenador con capacidad de SO Linux/Android 4.0, donde se pueden ejecutar programas sobre estos; diseñado para funcionar a alto nivel de programación y con capacidades superiores.
Raspberry Pi: Es un miniordenador de costo moderado, con capacidad de desarrollar proyectos más complejos, utiliza lenguajes de programación de alto nivel como Python, C++ y Java.
Nanode: es una evolución de Arduino, con conexión a Internet a través de un API, puede operar como servidor de páginas web, con programación similar a Arduino, la única diferencia con Arduino, es el costo y los accesorios disponibles en el mercado.
Waspmote: Dispositivo diseñado para crear clusters de sensores inalámbricos con requerimientos específicos para "Internet de las Cosas", de costo relativamente elevados y sistema de programación similar a Arduino, poco comercializable en el mercado peruano. [Ver Tabla N° 17]





BeagleBone
Raspberry
Nanode
Waspmote
Tabla 17: Tarjetas para prototipos rapidos

Se optó por placas Arduino, por ser muy accesible, variedad modelos (véase ilustración 53] y módulos de trabajo, que incluyen desde leds, mecánica, puertos de comunicación, hasta interfases biométricas. Contiene un potente microcontrolador Atmel, con lenguaje basado en Wiring y el software basado en Processing.
A través de los años Arduino ha sido el cerebro de miles de proyectos, a partir de objetos cotidianos a los instrumentos científicos complejos. Una comunidad mundial de los fabricantes - estudiantes, aficionados, artistas, programadores y profesionales - ha reunido alrededor de esta plataforma de código abierto, sus contribuciones han añadido hasta una increíble cantidad de conocimiento accesible que puede ser de gran ayuda para los principiantes como para expertos.
Arduino nació a Ivrea Interaction Design Institute como una herramienta fácil para prototipado rápido, dirigido a estudiantes sin experiencia en electrónica y programación. Tan pronto como llegó a una comunidad más amplia, la placa Arduino comenzó a cambiar para adaptarse a las nuevas necesidades y desafíos, diferenciar su oferta de tablas simples de 8 bits a los productos para aplicaciones de la IO, impresión 3D portátil y entornos integrados. Todas las placas Arduino son completamente de código abierto, permitiendo a los usuarios crear de forma independiente y, finalmente, adaptarlos a sus necesidades particulares.

Ilustración 53: Tipos de Arduino
[Fuente: https://www.arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardUno]


Esquema electrónico del Arduino Uno:

Ilustración 54: Esquema electrónico del Arduino Uno
[Fuente: https://www.arduino.cc/en/uploads/Main/Arduino_Uno_Rev3-schematic.pdf]

Tabla de especificaciones de diseño para la tarjeta de interfase:
PARAMETROS
ESPECIFICACIONES
Micro controlador
ATmega328P
Voltaje de operación
5V
Voltaje de entrada
6-20V
Pines digitales I/O
14 (6 PWM output)
Pines PWM I/O
6
Pines Analógicos IN
6
Corrientes en Pines
20 mA
Corrientes en 3.3V
50 mA
Memoria Flash
32 KB (ATmega328P) of which 0.5 KB used by bootloader
SRAM
2 KB (ATmega328P)
EEPROM
1 KB (ATmega328P)
Veloc. De Reloj
16 MHz
Largo
68.6 mm
Ancho
53.4 mm
Profundidad
25 g
Ilustración 55: Tabla de especificaciones de diseño para la tarjeta de interfase
[Fuente: https://www.arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardUno]



Diseño del sistema RFID: Módulo RFID RC-522
Se diseñan dos fuentes de captura RFID, a la entrada del almacén (13.53Mhz) y a la salida de los materiales (916Mhz), debido a la factibilidad de múltiple lectura de etiquetas (Tag).

Módulo RFID RC-522:
Para efectos de prototipo rápido se utilizará el módulo RFID-RC522 de Arduino, como lector de RFID de proximidad, para la identificación de los vehículos a escala.
Para escenarios reales se deberá utilizar un arreglo antenas RFID en la banda de 916Mhz [Frecuencia licenciada por el MTC, para uso de esta tecnología, véase referencia N° RF01], para leer los tags provistos en el proceso de homologación con el almacén de Panalpina. Como medida de comprobación o backup puede tomarse registro de los tags adherido en el parabrisa, provisto por AAP.
[Placa electrónica, véase referencia N° RF02 – véase ilustración 56]


Ilustración 56: Placa de Rodaje Electrónica

El módulo RC522 opera es 13.56 MHz como lector de tarjetas de chip de bajo voltaje y costo, de tamaño reducido y portátil. RC522 trabaja bajo el ISO14443A, detección de errores, de algoritmos de cifrado Crypto1, las tasas de transferencia de datos es hasta de 424kbit / s. como lector de tarjetas 13,56. Existen variantes de este módulo, como RC522 RC500 y RC530; con muchas similitudes, pero diferenciadas por el tipo comunicación (ip) y costo.
Esquema electrónico del sistema RFID de vehículos:

Ilustración 57: Conexión al módulo RC522

Tabla de especificaciones de diseño para el sistema RFID de vehículos:
PARAMETROS
ESPECIFICACIONES
Consumo energético:
3.3v, 13-26 mA / dc
Pico de corriente
30 mA
Frecuencia de operación:
13,56
Temperatura de almacenamiento
-40 a 85
Humedad relativa
5% a 95%
Tabla 18: Tabla de especificaciones de diseño para el sistema RFID de vehículos

Programación funcional del módulo RC-522 en Arduino:
// RFID
uchar serNumA[5];
uchar fifobytes;
uchar fifoValue;
AddicoreRFID myRFID;
const int chipSelectPin = 10;
const int NRSTPD = 5;
#define MAX_LEN 16
//===========================================
void setup()
{ pinMode(chipSelectPin,OUTPUT);
digitalWrite(chipSelectPin, LOW); // Activate the RFID reader
pinMode(NRSTPD,OUTPUT); // Set digital pin 10 , Not Reset and Power-down
digitalWrite(NRSTPD, HIGH);
myRFID.AddicoreRFID_Init();
}
//===========================================
void loop()
{ uchar i, tmp, checksum1;
uchar status;
uchar str[MAX_LEN];
uchar RC_size;
uchar blockAddr;
// String mynum = "";
str[1] = 0x4400;
status = myRFID.AddicoreRFID_Request(PICC_REQIDL, str);
if (status == MI_OK)
status = myRFID.AddicoreRFID_Anticoll(str);
if (status == MI_OK)
{ checksum1 = str[0] ^ str[1] ^ str[2] ^ str[3];
// Serial.println("UID:");
Serial.print(str[0],HEX); Serial.print(str[1],HEX); Serial.print(str[2],HEX); Serial.print(str[3],HEX);Serial.println("#");
delay(100);
myRFID.AddicoreRFID_Halt();
}

Antena integrada RFID:
Para Control de Inventario.
Esta tecnología es ampliamente usada en el control de inventario de los grandes almacenes del mundo, en el caso de la propuesta de la tesis se validaron por su viabilidad por las siguientes características:
Distancia de lectura y escritura alrededor de 6metros
Tamaño adecuado de la etiquetas.
Que cumpla con el ISO 18000, (banda de 900Mhz)
Capacidad para almacenar 26 caracteres
Formato identificador
Esto nos podrá identificar el tipo de Ítem y al Cliente de destino.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
Ver
.
Fabricante
.
item
.
Serial Number
Tabla 19: Código EPC

Header [0 a 7 bits]: Número de versión
EPC Mgr [8 a 35 bits]: Número de administración de dominio o fabricante.
Object Class [36 a 59 bits]: Identificador del objeto o producto.
Serial Number [60 a 95 bits]: Número de seriado
Esta información nos dará una etiqueta única y con la información necesaria para poder procesarla.
Arquitectura del sistema de registro.


Ilustración 58: Arquitectura del sistema de registro

Los componentes son:
Tag RFID con el código identificador
Equipo Lector
PC con software de gestión de datos
Elemento Identificador
De acuerdo a la evaluación y característica necesitadas se opta por el siguiente producto como elemento identificador.

Apariencia del producto

Tamaño de la antena
94.8mm × 8.15mm
Dimensión
110mm × 15.88mm
Chip
Alien H3
Frecuencia de trabajo
860-960 MHz (iso/iec 18000-6c, EPC Class1 gen2)
Modo de trabajo
Pasivo
Área de almacenamiento
ECP
96 bits
Leer y escribir

TiD
32 bits
Leer no escribir

Único TID
64 bits
Leer no escribir

Área de la contraseña
32 bits de contraseña
32 bits contraseña destruir
Leer y escribir

Zona de usuarios
512 bits
Leer y escribir
Requisitos ambientales
Temperatura/humedad
-20~70 Grados Celsius /20% ~ 90% RH

Temperatura/humedad de almacenamiento
-20~70 Grados Celsius /20% ~ 90% RH

Vida útil del producto
20~30 Grados Celsius /20% ~ 90% RH en las condiciones de uso de anti-bolsa, sellado y almacenado durante 1 años.
Distancia identificación
Alrededor de 6 m (diferentes lector lectura-escritura distancia variará)
Tabla 20: Especificaciones del Tag RFID

FUENTE: [VENDEDOR: http://es.aliexpress.com/item/RFID-UHF-passive-tag-Alien-inlay-adhesive-label-Alien-H3-9640-ISO-18000-6C/32433811751.html ]

Antena - Lector Tag RFID
El equipo seleccionado de la Marca Kingjoin, modelo K9, el cual es un antena integrada (Antena UHF Pasiva + Lector y grabador integrado), para trabajos en ambientes externos y su rango de lectura es alrededor de 6 metros.

Ilustración 59: Antena integrada RFID Marca Kingjoin modelo K9

Software de gestión de datos del lector
Dentro del software de gestión podremos encontrar funciones de lectura y escritura, así como también parámetros para la transmisión.
Una vez conectado el equipo a la PC por medio de la interface serial (Se usara adaptador Serial USB), aparecerá la siguiente ventana.

Ilustración 60: Software interfase de antena RFID – pantalla 01
Se observa que posee varios menús las cuales corresponde a la configuración de parámetros de adquisición de datos, potencia de la antena, lectura y escritura para los Tags.

Ilustración 61: Software interfase de antena RFID – pantalla 02


Ilustración 62: Ilustración 63: Software interfase de antena RFID – pantalla 03

Para este caso sólo usaremos la pestaña de escritura, ya que, nos permitirá ingresar la información al Tag (Identificador)

Tabla de especificaciones de diseño para el sistema RFID de carga:
PARAMETROS
ESPECIFICACIONES
Modelo
K9
Tipo
UHF pasiva rango medio lector integrado
Dimensiones
235x235x57mm/260x260x45mm
Peso neto
900g
Temperatura de funcionamiento.
-10 ~ + 60 ° C
Temperatura de almacenamiento.
-25 ~ + 80 ° C
Interfaz
RS232/UART, RS485, Wiegand26/34
Indicador
Zumbador
Fuente de alimentación
+ DC 9 V (equipado con adaptador de corriente)


Parámetros
Especificaciones
Rango de frecuencia
902-928 MHz (FCC), 865-868 MHz (CE)
Protocolos
ISO18000-6B, ISO18000-6C/EPC GEN2
Modo de trabajo
FHSS saltando y frecuencia fija
Potencia de RF
0 ~ 30dBm, consigna ajustable por software
Antena
8dBi Antena polarizada circularmente incorporado
Rango de lectura
6 m, etiqueta y depende de condiciones ambientales 
Modo de lectura
Activo, respuesta, modo de trabajo de activación, software programable
Velocidad de desplazamiento del vehículo
80 km/h
Software
Proporcionar SDK, DLL y software de demostración,
Código de ejemplo para facilitar aún más el desarrollo.
Tabla 21: Tabla de especificaciones de diseño para el sistema RFID de carga
Diseño del sensor de humedad: DHT11
Se selecciona el sensor DHT11, por el alto rendimiento y características necesarias para este proyecto, además de su fácil accesibilidad del mercado y bajo costo.
El sensor DHT11, es capaz de medir humidad relativa y temperatura, con un margen de error aceptable para esta tesis, pues no se requiere tal precisión; la señal analógica es convertida a digital por un pequeño pero potente micro controlador que envía la señal digital por uno de los pines, mientras recibe se energía por los otros dos pines. [Véase referencia H01]

Esquema electrónico del sensor de humedad DHT11:

Ilustración 64: Conexión básica del sensor DHT11 con Arduino
[Fuente: http://www.omniblug.com/index.php/blog/115-sensor-dht11 ]

Donde la línea anaranjada representa el bus digital con una resistencia en PullUp.

Programación básica de funcionamiento del sensor DHT11, para Arduino:
void setup() {
cargaconf();
Serial.begin(9600); //Inicia comunicación serial
dht.begin(); //Inicia el sensor }
void loop() {
float h = dht.readHumidity(); //Lee la humedad
float t = dht.readTemperature(); //Lee la temperatura
//Se imprimen los datos del sensor
Serial.println("Humedad: ");
Serial.println(h);
Serial.println("Temperatura: ");
Serial.println(t); }

Tabla de especificaciones del sensor de humedad DHT11:

PARAMETROS
ESPECIFICACIONES
Voltaje de operación
5v
Corriente de operación
0.5mA
Rango de Medición
20-90%RH
0-50
Interfase
Digital
Dimensiones
12 x 15.5 x 5.5mm
Peso
2.7g
Tiempo de respuesta
6 a 15s
Resolución
1 (8bits)
Periodo de Respuesta
1s
Tabla 22: Tabla de especificaciones de diseño para el sistema RFID de carga:



Diseño del controlador Difuso: Mandami

El controlador Difuso, del tipo Mandami con desfazzificación Centroide, fue diseñado en el software MatLab, de la compañía MathWorks.
El diseño se logró bajo los lineamientos del modelamiento, como se puede apreciar:

[System]
Name='Controlador2'
Type='mamdani'
Version=2.0
NumInputs=3
NumOutputs=1
NumRules=27
AndMethod='min'
OrMethod='max'
ImpMethod='min'
AggMethod='max'
DefuzzMethod='centroid'

[Input1]
Name='Carro(V1)'
Range=[0 50]
NumMFs=3
MF1='v1-bajo':'trapmf',[0 0 8 10]
MF2='v1-medio':'trapmf',[8 24 32 40]
MF3='v1-alto':'trapmf',[32 48 50 60]

[Input2]
Name='Carga(V2)'
Range=[0 25]
NumMFs=3
MF1='v2-bajo':'trapmf',[0 0 2 3.2]
MF2='v2-medio':'trapmf',[2 6 16 19.2]
MF3='v2-alto':'trapmf',[16 20 25 30]

[Input3]
Name='H'
Range=[0 100]
NumMFs=3
MF1='h-muy_seco':'trapmf',[0 0 10 20]
MF2='h-seco':'trapmf',[10 20 80 90]
MF3='h-humedo':'trapmf',[80 90 100 150]

[Output1]
Name='SalidaCarro'
Range=[0 5]
NumMFs=3
MF1='NoPass':'trapmf',[0 0 1 2.5]
MF2='Delay':'trimf',[2 2.5 3]
MF3='Pass':'trapmf',[2.5 3 5 10]

[Rules]
1 1 1, 2 (1) : 1
1 1 2, 3 (1) : 1
1 1 3, 2 (1) : 1
1 2 1, 2 (1) : 1
1 2 2, 3 (1) : 1
1 2 3, 2 (1) : 1
1 3 1, 2 (1) : 1
1 3 2, 3 (1) : 1
1 3 3, 2 (1) : 1
2 1 1, 2 (1) : 1
2 1 2, 3 (1) : 1
2 1 3, 2 (1) : 1
2 2 1, 2 (1) : 1
2 2 2, 3 (1) : 1
2 2 3, 2 (1) : 1
2 3 1, 2 (1) : 1
2 3 2, 3 (1) : 1
2 3 3, 2 (1) : 1
3 1 1, 2 (1) : 1
3 1 2, 3 (1) : 1
3 1 3, 2 (1) : 1
3 2 1, 2 (1) : 1
3 2 2, 3 (1) : 1
3 2 3, 2 (1) : 1
3 3 1, 2 (1) : 1
3 3 2, 3 (1) : 1
3 3, 2 (1) : 1

Diseño gráfico del FIS en Matlab:


Ilustración 65: FIS en Matlab



Diseño de las Reglas de inferencia en Matlab:

Ilustración 66: Reglas de inferencia en Matlab



Gráfica de las reglas inferenciales en MatLab:

Ilustración 67: Gráfica de las reglas inferenciales en Matlab
Gráfica de la relación de entradas y salidas:

Ilustración 68: Relación gráfica de entradas y salidas


Diseño del actuador mecánico: Servomotor
Para la presente tesis el Servo motor será controlado por la tarjeta interfase (tarjeta Arduino) para el movimiento de la barrera vehicular, permitiendo la entrada del vehículo a la zona de carga.

Esquema electrónico del servo motor:

Ilustración 69: Esquema electrónico del servo motor:
https://www.arduino.cc/en/Tutorial/Sweep
Programación básica de funcionamiento del servomotor, para Arduino:
#include
Servo myservo;
int pos = 0; // variable to store the servo position
void setup() {
myservo.attach(9); // attaches the servo on pin 9 to the servo object
}
void loop() {
for (pos = 0; pos = 0; pos -= 1) { // goes from 180 degrees to 0 degrees
myservo.write(pos); // tell servo to go to position in variable 'pos'
Retrasado(15); // waits 15ms for the servo to reach the position
}
}



Tabla de especificaciones del servomotor:

PARAMETROS
ESPECIFICACIONES
Modulación
Digital
Torque
4.8V: 76.4 oz-in (5.50 kg-cm)
6.0V: 90.3 oz-in (6.50 kg-cm)
Velocidad
4.8V: 0.19 sec/60°
6.0V: 0.15 sec/60°
Peso
1.66 oz (47.0 g)
Dimensiones
Length:1.60 in (40.6 mm)
Width:0.81 in (20.5 mm)
Height:1.50 in (38.0 mm)
Tipo de Motor
3-pole
Engranaje
Plástico
Ciclo de Pulso
1ms


Diseño del actuador visual: Liquid Cristal Display (LCD) 16x2

Esquema electrónico del LCD 16x2: Se utilizará una pantalla LCD con BUS I2C.

Ilustración 70: Esquema electrónico del LCD 16x2 vía I2C

Programación básica de funcionamiento del LCD 16x2, para Arduino:
#include
#include
LiquidCrystal_I2C lcd(0x27,16,2); // set the LCD address to 0x27 for a 16 chars and 2 line display
void setup()
{
lcd.init(); // initialize the lcd
// Print a message to the LCD.
lcd.backlight();
lcd.print("Hello, world!");
}
void loop()
{
}

Tabla de especificaciones del LCD 16x2:

PARAMETROS
ESPECIFICACIONES
Voltaje de entrada
5 Vdc
Corriente
1.2
Led posterior V
4.2
Led posterior I
130mA
Pines
16
Tabla 23: Tabla de especificaciones del LCD 16x2







Diseño electrónico esquemático general:
Circuito de Carga:

Ilustración 71: Circuito de Carga:
Fuente: Propia de los autores
Circuito de Vehículo:

Ilustración 72: Circuito de Vehículo:
Fuente: Propia de los autores

Tabla de parámetros del diseño del control de salida de equipos en una cadena de distribución logística:

TABLA DE DISEÑO PARAMETROS


Modelamiento
Diseño
Criterio de elección
RFID Vehicular
Frecuencia: 13.56 Mhz
Protocolo: ISO 14443
Puerto: USB
Rango: 3 cm
Antena: 3 dBi
Temp: -20 a 70 °C
Humedad: 95%
RFID Reader NFC
Para fines de prototipo y gran compatibilidad con la tarjeta interfase, bajo costo, accesible, con características necesarias para cumplir con el modelamiento, cercanía máx. 10cm
RFID de Carga
Frecuencia: 902-928 Mhz
Protocolo: ISO 18000-6C / ISO 18000-6B / EPC Gen 2 / FHSS
Energía: DC 12v
Puerto: Serial, RS232, RS485
Rango: 6m
Antena: 12 dBi
Temp: -45 a 75 °C
Humedad: 95%
Antena RFID 919Mhz
Antena integrada RFID Kingjoin, cumple con los requerimientos del modelamiento, frecuencia aceptada por MTC, normada por ISO 18000, bajo consumo, rango máx. 6m, costo presupuestado para el prototipo de tesis.
Sensor de Humedad (H%)
Rango: 0 - 100%
DC: 5v
Resolución: 1 a 1
Tecnología: TDR
Transmisión: Digital TTL
Sensor DHT11
Sensor elegido por su facilidad de conexión digital, bajo costo, opera en márgenes técnicamente favorables para el desarrollo de esta tesis, compatible con las propiedades del cartón.
Tarjeta Interfase
Puertos I/O: 16
Energía: DC 5v
uC: Atmel / PIC
Interfasea PC: USB, serial, paralelo
Arduino One
Tarjeta de prototipos de fácil programación y costo reducido, abundantes librerías y accesorios disponibles, variedad de puertos.
Actuador mecánico
Energía: DC 5v (para simulación)
DC-Servo de 5v a 90°
resolución: 1 a 1
Motor Servo
Motor con requerimientos mínimos altamente compatible en hardware y software con la tarjeta Arduino, transmisión Digital, facilidad de programación, disponibilidad en el mercado y bajo costo.
Actuador Luminoso (Display)
Pantalla LCD
Tipo: 16x2 (para simulación) o superior
Led luminoso, tipo RGB
LCD 16x2
Led RGB
Display multifuncional 16x2, para representar una pantalla real para exteriores.
Led RGB, para expresar un estado a la entrada del vehículo.
PC
Hardware: uC intel i5, RAM: 4GB, HDD: 500GB, puertos: USB, Eth…
Software: Windows 7, Office2007, Matlab

Configuración básica de una PC moderna y recomendad por las especificaciones de Mathworks.
Base de Datos
Tablas de contenido tipo Excel
Excel
Proporcionada por el proveedor de equipos.
Controlador Fuzzy
Controlador Fuzzy
Con desfazzificación Centroide,
a 27 reglas de inferencia,
que evalúan 3 variables de ingreso
Controlador Fuzzy
Con desfazzificación Centroide,
a 27 reglas de inferencia,
que evalúan 3 variables de ingreso
Controlador diseñado científicamente durante el desarrollo del curso taller de tesis. Controlador adecuado para emular el comportamiento humano y escalable fácilmente a niveles de organización de clusters, redes neuronales, algoritmos genéticos o control adaptivo fuzzy genético.
Tabla 24: TABLA DE DISEÑO PARAMETROS




CAPÍTULO III: PRUEBAS Y RESULTADOS
Metodología de pruebas

La metodología utilizada para el análisis de las pruebas realizadas será comparativa, entre el sistema actual y el propuesto en esta tesis exponiendo al sistema a 5 pruebas. Las pruebas fueron realizadas en la puerta 1 del almacén de Panalpina, ubicado dentro el complejo almacenero BSF en el distrito de Villa el Salvador de la ciudad de Lima, los días 8 y 9 de noviembre del presente año. [Véase referencia Test01]

Se debe resaltar que las pruebas fueron medidas con dos cronómetros, el de los autores y del coordinador logístico, quien nos acompañó y dio las facilidades en todo el proceso, los resultados obtenidos tienen un 97% de similitud entre ambos.

Coincidentemente la entrega de los materiales controlados y programados, tienen las mismas características en volumen y cantidad de artículos, debido a que se tratan de 32 estaciones bases pertenecientes a un mismo proyecto, cada estación base contiene 15 bultos, mientras que cada transportista recibirá 4 estaciones por entrega.
Artículos despachados por cada estación base celular:
3 Antenas RF
3 Unidades de radio remotas
1 Equipo de banda base
3 Cajas de fibras ópticas
3 Cajas con cableado DC.
1 Equipo de distribución de energía
1 Antena GPS y accesorios.



Se comprobó el tiempo de las tareas:



Arribo programado
Arribo a garita (supervisor abre evento)
Ingreso por garita
Fin Verificación de la capacidad del transporte
Arribo a la puerta 01 o 02 (Gate-01 o Gate-02)
Fin de verificación de GR vs Carga
Fin de la carga al vehículo
Fin de Autorización de Salida
Partida del Vehículo
Supervisor cierra evento
Partida de garita

Ilustración 73: Flujo de tareas evaluadas


Prueba 1: Conteo de vehículos
Esta prueba tiene como fundamento contabilizar los vehículos que ingresan al almacén y la probabilidad de error que pueda producirse durante la ejecución de esta. Así mismo se tomó en cuenta el tiempo que demora el vehículo en registrarse en la garita de seguridad, para obtener el acceso al complejo.
En el primer día de pruebas se programaron 8 entregas, desde las 10am; 4 de ellas servirían de control, para realizar las comparaciones que exige la prueba.
El primer vehículo arribó a la garita de vigilancia a la hora acordada por el coordinador logístico, 10:00hrs, haciendo su registro a las 10:03 y finalizando a las 10:09. Cabe resaltar que es un chequeo únicamente de seguridad, mediante el registro del documento de identidad de las personas y del vehículo, así como el almacén de destino.
Luego de recorrer aproximadamente 300m, a una velocidad máxima de 10Km/m, el vehículo se posiciona en la puerta correspondiente a la entrega, luego de 3min, previamente indicada por el coordinador logístico.
Seguidamente, el personal encargado de la recepción carga (consignado) entrega los documentos requeridos al supervisor logístico (BigBrother) y proceden a la plataforma de carga.

Prueba 2: Conteo de Cajas
En presencia del consignado y el supervisor logístico, se realiza la verificación de cada caja, escaneando cada código de barra ("pistolear cajas" en el argot logístico).
Se escanearon los 60 bultos y se ingresaron al vehículo, en un tiempo de 33 minutos aproximadamente, tiempo transcurrido desde el inicio de la verificación de los productos y acarreo al vehículo simultáneamente.
Los 60 productos contemplados en las guías de remisión fueron contados exitosamente.

Prueba 3: Tiempo de conteo para el control de salida de equipos
El tiempo que toma contrastar los 60 ítems versus las guías de remisión para la primera prueba de control fue alrededor de 33 min, medida que incluye el acarreo en simultáneo por un asistente, que por lo general es el conductor del vehículo.

Prueba 4: Registro de valores de humedad (muestro cada 5 min)
Durante el proceso de verificación y carga, el sensor de humedad relativa fue registrando variaciones similares al higrómetro ambiental del recinto.

Ilustración 74: Figura: Higrómetro ambiental, con termómetro y reloj.

Muestra
Tiempo
Valor de Humedad Relativa
Valor de Temperatura. Ambiental
1
09:00
63
22
2
09:05
62
22
3
09:10
63
22
4
09:15
62
22
5
09:20
62
22
6
09:25
62
22
7
09:30
63
22
8
09:35
62
22
9
09:40
63
22
10
09:45
62
22
11
09:50
62
21
12
09:55
62
22
13
10:00
62
22
14
10:05
63
21
15
10:10
63
21
16
10:15
63
21
17
10:20
63
21
18
10:25
63
21
19
10:30
63
21
20
10:35
63
21
21
10:40
64
21
22
10:45
64
21
23
10:50
64
21
24
10:55
64
21
25
11:00
64
21
26
11:05
64
21
27
11:10
64
21
28
11:15
64
21
29
11:20
64
21
30
11:25
64
21
31
11:30
63
21
32
11:35
63
21
33
11:40
64
21
34
11:45
64
21
35
11:50
64
21
36
11:55
64
21
37
12:00
64
21
38
12:05
64
21
39
12:10
64
21
40
12:15
64
21
41
12:20
64
21
42
12:25
64
21
43
12:30
64
21
44
12:35
64
21
45
12:40
64
21
46
12:45
64
21
47
12:50
64
21
48
12:55
64
21
49
13:00
64
21
50
13:05
64
21
51
13:10
64
21
52
13:15
64
21
Tabla 25: Muestreo de humedad relativa



Prueba 5: Medición de tiempo por actividades
Se realizó la medición de tiempo de las diversas actividades que el procedimiento de "Recojo de equipos", desde la llegada del vehículo hasta la partida del mismo. [Ver tabla N° 26]

Se tomó registro de la hora en la que sucedió cada una de las tareas, para luego ser analizadas.

Se decidió que las primeras 4 entregas deberían servir como una muestra de control, para luego poder comparar los resultados, las cuales se describen como "Despacho de control"

Se utilizaron dos puertas para el despacho de materiales, como es habitualmente, debido al tiempo que toma cada despacho y prever de no perjudicar el desempeño del almacén.

En la tabla N° 27, se podrá observar el resultado de las muestras de control, promediando cada tarea.
Nota:
En la muestra de control 02 el tiempo de salida de garita se incrementó debido a que el vehículo incumplió reglamento interno de tránsito
Los resultados de la tabla N°27, nos demuestra que actualmente se consumen 31 minutos con 45 segundos en promedio (0:31:45) para despachar una carga (Packing List completo), valor que se debe optimizar mediante el sistema propuesto en esta tesis; mientras que todo el proceso desde que arriba el vehículo toma alrededor de 51 min 30 segundo.





Tabla de control Cronológico de eventos:
Control Cronológico de eventos
Tareas
Despacho de control-01
Despacho de control-02
Despacho de control-03
Despacho de control-04
 
Muestra en la puerta 01
Muestra en la puerta 02
Muestra en la puerta 01
Muestra en la puerta 02
Arribo programado
10:00:00
10:30:00
11:00:00
11:30:00
Arribo a garita (supervisor abre evento)
10:03:00
10:35:00
11:02:00
11:33:00
Entrada por garita
10:09:00
10:39:00
11:06:00
11:38:00
Arribo a la puerta 01 ó 02 (Gate-01 o Gate-02)
10:12:00
10:41:00
11:08:00
11:41:00
Fin Verificación de la capacidad del transporte
10:13:00
10:42:00
11:09:00
11:43:00
Fin de verificación de GR vs Carga
10:26:00
10:53:00
11:16:00
11:52:00
Fin de la carga al vehículo
10:45:00
11:10:00
11:33:00
12:12:00
Fin de Autorización de Salida
10:49:00
11:12:00
11:35:00
12:13:00
Partida del Vehículo
10:51:00
11:14:00
11:37:00
12:15:00
Supervisor cierra evento
10:53:00
11:15:00
11:38:00
12:16:00
Partida de garita de Salida
10:59:00
11:27:00
11:44:00
12:24:00
Valores de tiempo expresados en horas y minutos (Formato hh:mm:ss)
Tabla 26: Cronología de eventos


Tabla de Resumen por tareas
Tabla de resultados de tiempo por tareas
Tareas
Despacho de control-01
Despacho de control-02
Despacho de control-03
Despacho de control-04
Tiempo Promedio en pruebas de Control
Tiempo en garita de ingreso
0:06:00
0:04:00
0:04:00
0:05:00
0:04:45
Desplazamiento al Gate
0:03:00
0:02:00
0:02:00
0:03:00
0:02:30
Verificación de la capacidad del transporte
0:01:00
0:01:00
0:01:00
0:02:00
0:01:15
Verificación de GR vs Carga
0:13:00
0:11:00
0:07:00
0:09:00
0:10:00
Cargar al vehículo
0:19:00
0:17:00
0:17:00
0:20:00
0:18:15
Autorización de Salida
0:04:00
0:02:00
0:02:00
0:01:00
0:02:15
Embarque y partida del Vehículo
0:02:00
0:02:00
0:02:00
0:02:00
0:02:00
Cierre de evento
0:02:00
0:01:00
0:01:00
0:01:00
0:01:15
Tiempo en garita de Salida
0:08:00
0:13:00
0:07:00
0:09:00
0:09:15
Tiempo total del proceso de Recojo de equipos
0:58:00
0:53:00
0:43:00
0:52:00
0:51:30
Tiempo a Optimizar
0:37:00
0:31:00
0:27:00
0:32:00
0:31:45
Valores de tiempo expresados en horas y minutos (Formato hh:mm:ss)
Tabla 27: Tabla de resultados de tiempo por tareas



Como se recuerda, cada entrega contiene 4 estaciones base, las cuales tienen alrededor de 15 cajas, por lo que el lector de RFID, realizo 60 lecturas por cada entrega; realizando un promedio del tiempo de verificación por productos, se obtiene que cada caja se "pistolea" en 10 segundos y el tiempo promedio que toma al consignado en mover las cajas a su vehículo es de 18 segundos; en teoría ambas actividades debería tomar un promedio de 28 segundos.

Para las muestras de control:
CTT: Verificación de productos
Tareas
Control-01
Control-02
Control-03
Control-04
Tiempo Promedio
Cantidad de cajas
60
60
60
60
 
Verificación de GR vs Carga
0:13:00
0:11:00
0:07:00
0:09:00
0:10:00
Tiempo promedio por cajas escaneado (cajas/seg)
0:00:13
0:00:11
0:00:07
0:00:09
0:00:10
Cargar al vehículo
0:19:00
0:17:00
0:17:00
0:20:00
0:18:15
Tiempo promedio por cajas acarreado (cajas/seg)
0:00:19
0:00:17
0:00:17
0:00:20
0:00:18
Tiempo Promedio de ambas actividades por caja (cajas/seg)
0:00:32
0:00:28
0:00:24
0:00:29
0:00:28
Valores de tiempo expresados en horas y minutos (Formato hh:mm:ss)

Tabla 28 Control de tiempo




Resultados obtenidos con el "supervisor Fuzzy"
Los resultados fueron muy interesantes para ambas partes, debido a que el coordinador logístico desconocía muchos detalles de las actividades del personal operativo, encontrando cuellos de botellas específicos, los mismos que se tomaron en cuenta para un reporte interno de mejoras continuas en los procesos de recojo de materiales.

Las 4 primeras entregas sirvieron como punto de control, para comparar con el sistema Fuzzy propuesto, ahora presentaremos los resultados obtenidos por nuestro "Agente Supervisor Fuzzy"

Cabe mencionar que la implementación del sistema propuesto se realizó un día antes, para no afectar con el desempeño y horarios de entrega programados, en este día se simularon entregas, pasando los tags sin cajas; únicamente con la intensión de verificar el funcionamiento del prototipo.
Para realizar las pruebas con el sistema propuesto se tuvo que trabajar en serie al sistema actual, debido a que se tenía que tomar los datos correspondientes al proceso actual; para lograrlo se llegó a un acuerdo con el personal para que se realizaran el escaneo de los códigos de barra dentro del vehículo, pudiendo así tomar mejores muestras con el arco RFID.
Se realizaron las mismas pruebas de control que en el caso anterior registrando la hora de cada evento, contenidos en la tabla N° 29.
La primera entrega se realizó por la puerta de embarque N° 1, muestra que denominaremos "RFID Test 01"; de la misma manera se procedió con la toma de la segunda muestra en la puerta N° 2.

Cabe resaltar que mientras el vehículo realiza el control de seguridad, el agente Fuzzy en paralelo está evaluando si el vehículo es apropiado para la carga a recoger.
Para la mejora del proceso de carga al vehículo, se requiere que todas las cajas se encuentren Paletizadas, facilitando el movimiento de la misma a través del arco RFID. Se tiene una cierta demora en la autorización de salida, debido al uso de impresoras matriciales, mientras se imprimen las guías de remisión. El cierre del evento es asumido por el sistema al finalizar las lecturas.

En la tabla N° 30, se puede observar los resultados obtenidos por el "Supervisor Fuzzy"; como se puede apreciar al utilizar el sistema propuesto se tiene un tiempo logrado de 10 minutos 15 segundos (0:10:15) promediando las 4 entregas.

Mientras que el resultado promedio obtenido por cada caja en el tiempo indicado es de 7 segundos [Ver tabla N° 31]. Este valor representa el tiempo que demoraría el consignado en transportar cada caja, sin embargo estas se transportan por pallets. (Conocido localmente como parihuelas)




Tabla de control Cronológico de eventos de "Supervisor Fuzzy":
Control Cronológico de eventos
Tareas
RFID
Test-01
RFID
Test-02
RFID
Test-03
RFID
Test-04
 
Muestra en la puerta 01
Muestra en la puerta 02
Muestra en la puerta 01
Muestra en la puerta 02
Arribo programado
14:00
14:30
15:00
15:30
Arribo a garita (supervisor abre evento)
14:00:00
14:31:00
15:00:00
15:28:00
Entrada por garita
14:02:00
14:33:00
15:02:00
15:30:00
Arribo a la puerta 01 ó 02 (Gate-01 o Gate-02)
14:05:00
14:35:00
15:05:00
15:32:00
Fin Verificación de la capacidad del transporte
14:05:00
14:35:00
15:05:00
15:32:00
Fin de verificación de GR vs Carga
14:12:00
14:42:00
15:11:00
15:37:00
Fin de la carga al vehículo
14:13:00
14:43:00
15:12:00
15:38:00
Fin de Autorización de Salida
14:16:00
14:46:00
15:15:00
15:41:00
Partida del Vehículo
14:17:00
14:47:00
15:16:00
15:42:00
Supervisor cierra evento
14:17:00
14:47:00
15:16:00
15:42:00
Partida de garita de Salida
14:23:00
14:53:00
15:23:00
15:48:00
Valores de tiempo expresados en horas y minutos (Formato hh:mm:ss)

Tabla 29: Cronología de eventos
Tabla de Resumen por tareas:
Control Tiempo Transcurrido (CTT) en minutos
Tareas
RFID
Test-01
RFID
Test-02
RFID
Test-03
RFID
Test-04
Tiempo Promedio
Tiempo en garita de ingreso
0:02:00
0:02:00
0:02:00
0:02:00
0:02:00
Desplazamiento al Gate
0:03:00
0:02:00
0:03:00
0:02:00
0:02:30
Verificación de la capacidad del transporte
0:00:00
0:00:00
0:00:00
0:00:00
0:00:00
Verificación de GR vs Carga
0:07:00
0:07:00
0:06:00
0:05:00
0:06:15
Cargar al vehículo
0:01:00
0:01:00
0:01:00
0:01:00
0:01:00
Autorización de Salida
0:03:00
0:03:00
0:03:00
0:03:00
0:03:00
Embarque y partida del Vehículo
0:01:00
0:01:00
0:01:00
0:01:00
0:01:00
Cierre de evento
0:00:00
0:00:00
0:00:00
0:00:00
0:00:00
Tiempo en garita de Salida
0:06:00
0:06:00
0:07:00
0:06:00
0:06:15
Observaciones:
 
 
 
 
 
Tiempo total del proceso de Recojo de equipos
0:23:00
0:22:00
0:23:00
0:20:00
0:22:00
Tiempo a Optimizado
0:11:00
0:11:00
0:10:00
0:09:00
0:10:15
Valores de tiempo expresados en horas y minutos (Formato hh:mm:ss)
Tabla 30: Control de tiempo



La velocidad de lectura por producto:

CTT: Verificación de productos
Tareas
RFID
Test-01
RFID
Test-02
RFID
Test-03
RFID
Test-04
Tiempo Promedio
Cantidad de cajas
60
60
60
60
 
Verificación de GR vs Carga
0:07:00
0:07:00
0:06:00
0:05:00
0:06:15
Tiempo promedio por cajas escaneado (cajas/seg)
0:00:07
0:00:07
0:00:06
0:00:05
0:00:06
Cargar al vehículo
0:01:00
0:01:00
0:01:00
0:01:00
0:01:00
Tiempo promedio por cajas acarreado (cajas/seg)
0:00:01
0:00:01
0:00:01
0:00:01
0:00:01
Tiempo Promedio de ambas actividades por caja
0:00:08
0:00:08
0:00:07
0:00:06
0:00:07
Valores de tiempo expresados en horas y minutos (Formato hh:mm:ss)
Tabla 31: Control de tiempo
Estos resultados demuestran que cada caja se está leyendo en cada 7 segundos, lo que toma al consignado atravesar el arco RFID

Los resultados de la humedad desde las 14:00 horas hasta las 16:00 horas, fueron los siguientes:
Control de Medio Ambiente
Muestra
Tiempo
Valor de Humedad Relativa
Valor de Temp. Ambiental
1
14:00
64
21
2
14:05
64
21
3
14:10
64
21
4
14:15
64
21
5
14:20
64
21
6
14:25
64
21
7
14:30
64
21
8
14:35
64
21
9
14:40
64
21
10
14:45
64
21
11
14:50
64
21
12
14:55
64
21
13
15:00
64
21
14
15:05
64
21
15
15:10
64
21
16
15:15
64
21
17
15:20
64
21
18
15:25
64
21
19
15:30
64
21
20
15:35
64
21
21
15:40
64
21
22
15:45
64
21
23
15:50
64
21
24
15:55
64
21
25
16:00
64
21
Tabla 32: Humedad Relativa (H%)


Tabla comparativa entre los valores actuales y el sistema Fuzzy

Tabla Comparativa de Tiempos
Tareas
Tiempo del Big Brother (100%)
Tiempo del Agente Fuzzy
Reducción del tiempo
Porcentaje de reducción
Tiempo en garita de ingreso
0:04:45
0:02:00
0:02:45
57.89%
Desplazamiento al Gate
0:02:30
0:02:30
0:00:00
0.00%
Verificación de la capacidad del transporte
0:01:15
0:01:00
0:00:15
20.00%
Verificación de GR vs Carga
0:10:00
0:05:15
0:04:45
47.50%
Cargar al vehículo
0:18:15
0:01:00
0:17:15
94.52%
Autorización de Salida
0:02:15
0:03:00
0:00:45
-33.33%
Embarque y partida del Vehículo
0:02:00
0:01:00
0:01:00
50.00%
Cierre de evento
0:01:15
0:00:00
0:01:15
100.00%
Tiempo en garita de Salida
0:09:15
0:06:15
0:03:00
32.43%
Observaciones:
 
 
0:00:00
 
Tiempo total del proceso de Recojo de equipos
0:51:30
0:22:00
0:29:30
57.28%
Tiempo a Optimizable
0:31:45
0:10:15
0:21:30
67.72%
Valores de tiempo expresados en horas y minutos (Formato hh:mm:ss)

Tabla 33: Big Brother Vs Agente Fuzzy - Día 1

Para el cálculo porcentual de reducción se tiempo se tomó como 100% al tiempo realizado por el supervisor logístico, luego se aplicó la siguiente fórmula:
Tiempo=1-(Tiempo del Agente FuzzyTiempo del Big Brother)
(44)


Ilustración 75: Gráfica: Supervisor Vs Agente Fuzzy – Día 1

Como se puede apreciar en las tabla N°33 y la ilustración 75, se alcanzó una reducción del tiempo de casi el 30% en promedio de todas las actividades que se desarrollan durante el proceso de "Recojo de equipos".

Nuevamente se acota que para las tareas "Fin Verificación de la capacidad del Transporte" y "Fin de la carga al vehículo" el valor medido hace referencia al tiempo que le toma al sistema en reconocer el tag vehicular o carga, para hacer la comprobación mediante el controlador Fuzzy, así mismo que para facilitar el embarque de los productos, estos requiere estar paletizados y ser transportados con el "pallet" hasta el interior del vehículo, donde luego es retirado. (Puede establecerse un programa de intercambio de pallets). Para la tarea ". A diferencia del procedimiento actual es la impresión de la guía de remisión que se realiza posterior a la comprobación de los RFID, lo cual retrasa al proceso Fuzzy, tarea que puede ser optimizada modificando parte del procedimiento.

El día lunes 09 de noviembre, se programaron 12 entregas de similares condiciones, en un entorno más real de trabajo para un almacén en donde las entregas no son necesariamente idénticas la variante entre estas entregas fue el contenido de los Packing List, pero siempre manteniéndose entre valores de 48 a 64 cajas por despacho.

Tabla de resultados con el Agente Fuzzy en un jornal de trabajo
Control Tiempo Transcurrido (CTT) en minutos
Tareas
Tiempo del Big Brother (100%)
Tiempo del Agente Fuzzy
Reducción del tiempo
Porcentaje de reducción
Tiempo en garita de ingreso
0:04:45
0:03:30
0:01:15
26.32%
Desplazamiento al Gate
0:02:30
0:02:25
0:00:05
3.33%
Verificación de la capacidad del transporte
0:01:15
0:01:00
0:00:15
20.00%
Verificación de GR vs Carga
0:10:00
0:06:10
0:03:50
38.33%
Cargar al vehículo
0:18:15
0:01:00
0:17:15
94.52%
Autorización de Salida
0:02:15
0:02:30
0:00:15
-11.11%
Embarque y partida del Vehículo
0:02:00
0:01:00
0:01:00
50.00%
Cierre de evento
0:01:15
0:00:00
0:01:15
100.00%
Tiempo en garita de Salida
0:09:15
0:06:30
0:02:45
29.73%
Tiempo total del proceso de Recojo de equipos
0:51:30
0:24:05
0:27:25
53.24%
Tiempo a Optimizable
0:31:45
0:10:40
0:21:05
66.40%
Valores de tiempo expresados en horas y minutos (Formato hh:mm:ss)
Tabla 34: Big Brother Vs Agente Fuzzy - Día 2

Durante el segundo día de pruebas se obtuvieron resultados nuevamente favorables para el agente Fuzzy, bajo el escenario del segundo día se tuvo una reducción de tiempo del 66.4% lo que representa 21minutos con 05 segundos menos de los valores obtenidos con las muestras de control, diferencia posiblemente ocasionada por la diversidad de productos y cantidades diferentes entre cada entrega, actividad que realiza el almacén a diario.
Durante los dos días de pruebas y realizar la lectura del tag RFID, se obtuvo un margen de error muy bajo, ocurrido en la décima prueba que no leyó la cantidad exacta de productos, esta imprecisión puede ser resuelta por un arreglo de antenas que usualmente deberían configurar el pórtico RFID.
Mientras que en la evaluación de los vehículos en los dos días de pruebas, no se registraron ocurrencias inapropiadas para la carga asignada, por lo que el controlador fuzzy, no tuvo que esforzarse para determinar si la carga era apta o no para los vehículos que arribaron.

Con el estudio de investigación de esta tesis, el aporte que genera al rubro de empresas logísticas es muy beneficioso, al reducir casi a la mitad el tiempo del proceso de entrega de materiales, lo que consecuentemente puede lograr la reducción de jornal nocturno de trabajo antes mencionado; sin embargo, esta decisión por lo pronto no viable, hasta que se realice la migración de todos los procesos a estas nuevas tecnologías, según refiere el jefe del área encargada del despacho - outbound



Ilustración 76: Gráfica: Supervisor Vs Agente Fuzzy - Día 2
Como parte final del resultado de las pruebas, la optimización de los tiempos (especialmente en la verificación y carga de materiales), nos ayuda a comprender los diferentes procesos que gobierna la cadena de suministros se puede mejorar a través de la tecnología, se tiene una atractiva reducción del tiempo alrededor del 67%.

OPEX
De las pruebas realizadas se puede ver la optimización en los tiempos de los procesos ahorrando un 67% en horas hombres.

Situación Actual:
Personal en almacén
Cantidad
Sueldo (Aprox.)
turno Mañana
Turno noche
Supervisor logístico
1
1,500.00
1,500.00
2,045.00
Operarios
18
1,000.00
18,000.00
24,300.00


Subtotal
19,500.00
26,345.00


Total
S/. 45,845.00

Siendo los trabajos del turno noche sólo de acopio de materiales y control de los mismos; en el turno de la mañana sólo se realiza la actividad de despacho de materiales.

Se pueden presentar la siguiente propuesta para el ahorro de las operaciones:
Manteniendo el mismo personal del turno mañana realizar las 2 actividades (acopio de materiales y despacho) en un turno completo de 8 horas. (primer turno acopio de materiales, segundo turno despacho).
Personal en almacén
Cantidad
Sueldo (Aprox.)
turno Mañana
Supervisor logístico
1
1,500.00
1,500.00
Operarios
18
1,000.00
18,000.00


Subtotal
19,500.00


Total
S/. 19,500.00

Como se puede apreciar podría reducirse los costos hasta un 43% de lo que actualmente se destina.


CAPÍTULO IV: DISCUCIÓN Y APLICACIONES
El desarrollo de esta tesis está llena de beneficios en el campo logístico, más aun con la tendencia de los grandes almacenes automatizados, en donde la trazabilidad de los productos tiene la prioridad más alta, basándose en escaneos por radio frecuencia; si a esta tecnología le agregamos un potente controlador capaz de imitar el criterio experto de los trabajadores que día a día toman decisiones inferencialmente por naturaleza, obtendremos un almacén altamente organizado, capaz de alcanzar altos niveles de comunicación y aprendizaje.
El estudio realizado abre las puertas a otros mercados que requieren de trazabilidad de producto y toma de decisiones rápidamente. Los nichos de mercado al que esta tecnología conjunta puede ingresar es muy diverso, como el campo médico, para etiquetar muestras en laboratorios, medicinas, prótesis; en el campo de venta por departamentos (Retail) donde es preciso contar con un buen manejo de inventario y velocidad de reposición, que mejor que un controlador Fuzzy para tomar esa decisión ante la falta de ciertos productos; podemos seguir enumerando rubros en los que se pueda incursionar con esta combinación tecnológica; sin embargo, se requiere una modera inversión dependiendo de la complejidad del proceso que puede ser fácilmente recuperable por los beneficios que esta otorga.. La inversión promedio para un sistema RFID+Controlador Fuzzy a nivel profesional se calcula por encima de los 10 mil dólares, dependiendo claro está de la complejidad y el buen estudio que se deba hacer de los procesos a optimizar.



CAPÍTULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Conclusiones
Se efectuó un estudio de investigación sumamente detalle referente al estado del arte de las tecnologías RFID y Difusa, específicamente en cuanto a los aspectos técnicos de los mismos, incrementa nuestros conocimientos sobre estas nuevas técnicas de identificación y control. De igual forma, profundizamos nuestro conocimiento en el rubro logístico enfocando la problemática en almacenes, identificando cuellos de botellas en el proceso de despacho de materiales, así como evidencia la necesidad de ser más eficientes sin incrementar el espacio físico, lo que consecuentemente incrementaría las utilidades

Ahondar en el campo de la Lógica Difusa que es un campo relativamente en nuestro país, nos da la visión de poder solucionar problemas de la forma como una persona los resolvería (con el razonamiento aproximado), es importante que esto no funcionaría si no se realiza el debido estudio del proceso que está gobernado por un ser humano (persona con poder de decisión), como para nuestro caso solo para tomar 1 decisión (capacidad de carga del camión) se tuvo que revisar todas las variable que intervienen en la toma de decisiones de Operador logístico. (Tipos de camión, tipo de carga, volúmenes de la carga etc.).

Llevándonos a desarrollar un controlador con 3 entradas (variables necesarias para la toma de decisión) y un variable de salida (validación de la capacidad de carga del vehículo). Estas tres variables, estuvieron muy bien definidas para en el controlador Fuzzy, pues se utilizaron conjuntos trapezoidales, debido al comportamiento real de las entrada, producto de una buena investigación.

La elección de la variable humedad, muy debatida, sin embargo tiene una connotación muy real, debido a la ubicación del almacén, muy cercana al litoral y porque los equipos se encuentran almacenados en áreas amplias y libres, estando muy expuesta a la humedad. Esta precaución es una práctica habitual en los supervisores, sobre todo en las épocas de invierno.

El rendimiento de las tarjetas de interfase fue muy sólido, siendo capaz de trabajar constantemente durante un jornal de trabajo, sin presentar calentamiento o deterioro, así mismo se mantuvieron estables durante la comunicación hacia el controlador Fuzzy, lo que determina su alta estabilidad en la comunicación de la información.

La antena RFID integrada, demostró que una alta velocidad de lectura de los tag y un bajo porcentaje de error, en 960 lecturas tuvo falla en la lectura de un tag, que hábilmente fue reconocido por el sistema de que caja era la faltante. Este error es aceptable pues se encuentra por debajo del 0.1%. Este tipo de errores puede ser fácilmente corregido si utilizamos un arreglo de 3 o 4 antenas instaladas a lector de RFID.

Al revisar los resultados de las pruebas y la calidad de investigación realizada, concluimos que los métodos aplicados para la solución de la problemática planteada es el más óptimo, cumpliendo con todos los objetivos trazados.
El fin más importante de la identificación de productos, es la mejora de procesos de almacenamiento, para el seguimiento y control de activos; en cuanto a trazabilidad, logística, e inventario de estos productos. De manera de hacer los procesos sean más eficientes, reduciendo tiempos y mano de obra, en pocas palabras recursos, el cual nos pude reducir significativamente los costos de la operación.

Este trabajo nos abre una ventana que aún no está bien desarrollada en nuestro país, con el cual se tiene un potencial de dar un paso tecnológico en el mercado en la cadena de suministro el cual nos permitirá ser más competitivos y eficientes.

Con respecto a los objetivos planteados: "Optimizar el proceso de carga de materiales en la cadena de distribución" queda demostrado que se logró una optimización el 67% de tiempo en el proceso de "Recojo de equipos". Mientras que para los objetivos específicos:
"Evaluación de variables para permitir el despacho de materiales usando como criterio de decisión la Lógica Difusa y poder sustituir al juicio del experto operador Logístico".
Se definieron exactamente las variables fundamentales que permiten emular el criterio experto del supervisor logístico, como base del conocimiento para el controlador Fuzzy, así como las reglas que el Big Brother ejecuta inferencialmente y de manera natural.
"Reducción del tiempo de despacho de materiales", se logró una reducción del tiempo en el despacho de materiales en 17 minutos, lo cual permitirá realizar más despachos en un jornal normal de trabajo, haciendo más productiva cada puerta de despacho del almacén.
"Reducción de costos operativos", indudablemente que al optimizar el tiempo, la consecuencia era de esperarse, se puede reducir el horario nocturno de trabajo, generando un gran ahorro, pues no solo en el sueldo del personal, sino también en el mantenimiento general de las instalación en este horario a todo lo denominado Opex, que únicamente en sueldos tiene un ahorro de veinte mil nuevos soles.
Así mismo los resultados alcanzados por los autores de esta investigación, son muy ricos en conocimientos, pues permitió que conociéramos más de una disciplina poco explorada por la ingeniería, pero que tiene muy buen potencial productivo, habilitándonos la capacidad de poder desarrollarnos en este medio.,



Recomendaciones

Esta tesis intenta fijar las bases para nuevos aportantes al rubro logístico, para que motive escalar el tema, como pudiera ser extenderlo a varias puertas de un almacén, diseñando una red de sensores, organizaciones de "Clustering" al dimensionarlo o multiplicarlo en las demás puertas, generando un mapa auto-organizacional o posiblemente hacer la mutación a redes neuronales con algoritmos genéticos, fiscalizados por controladores adaptivos Fuzzy-genéticos. El tema es muy amplio y rico en posibilidad de crecimiento, debido a que en Latino América no existen muchos casos de éxito en cuento al manejo óptimo de almacenes, solo echemos un vistazo al estado de arte.
Analizando los resultados de esta investigación y sustento ingenieril y científico, se recomienda la implementación inmediata de un sistema RFID con controlador Fuzzy en los almacenes logísticos de cualquier naturales, pues estas tecnologías demostraron ser muy estables y provechosas especialmente para las actividades logísticas, donde se requiere una disponibilidad inmediata del inventario de los productos almacenados.




Referencias Consultadas
[ 1 ]
Yain-Whar Si and Sio-Fan Lou, Fuzzy adaptive agent for supply chain management, [Disponible en: http://www.cis.umac.mo/~fstasp/paper/wias2009.pdf ]
[ 2 ]
Ahmed Rubaai, PI , REAL-TIME IMPLEMENTATION OF A FUZZY LOGIC CONTROLLER FOR DC-DC SWITCHING CONVERTERS , [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a430407.pdf ]
[ 3 ]
Bradford, G. P., ARMY MISSILE COMMAND REDSTONE ARSENAL AL GUIDANCE AND CONTROL DIRECTORATE, [Disponible en: http://www.dtic.mil/docs/citations/ADA259723 ]
[ 4 ]
J Liu, T M McKenna, A Gribok, B A Beidleman,W J Tharion and J Reifman, A fuzzy logic algorithm to assign confidence levels to heart and respiratory rate time series., [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a475380.pdf ]
[ 5 ]
JOEL JACKSON, EXPERIMENTAL EVALUATION OF FUZZY LOGIC CONTROL OF A FLEXIBLE AM MANIPULATOR, [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a275375.pdf ]
[ 6 ]
Ching-Haur Chang, Chia-Shu Liao, and Kun-Yuan Tu , AUTOMATIC FREQUENCY CALIBRATION USING
FUZZY LOGIC CONTROLLER, [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a508561.pdf ]
[ 7 ]
Marc L. Steinberg
Robert D. DiGirolamo, NEURAL NETWORK AND FUZZY LOGIC TECHNOLOGY FOR NAVAL FLIGHT CONTROL SYSTEMS, [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a242650.pdf ]
[ 8 ]
ZhiHang Chen, M. Abul Masrur, and Yi L. Murphey, Intelligent Vehicle Power Management using Machine
Learning and Fuzzy Logic, [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a490158.pdf ]
[ 9 ]
WAYNE STATE UNIV DETROIT MI, Parallel Hybrid Vehicles using Fuzzy Logic Control, [Disponible en: http://www.dtic.mil/docs/citations/ADA513229 ]
[ 10 ]
OINT PUBLICATIONS RESEARCH SERVICE ARLINGTON VA, JPRS Report, Science & Technology, China, Fuzzy Logic & Neural Networks., [Disponible en: http://www.dtic.mil/docs/citations/ADA336059 ]
[ 11 ]
WEB, Arduino & Genuino Products, [Disponible en: https://www.arduino.cc/en/Main/Products ]
[ 12 ]
WEB, Arduino Introductions, [Disponible en: https://www.arduino.cc/en/Guide/Introduction ]
[ 13 ]
MTC, Aprueban el Reglamento Nacional de Vehículos, [Disponible en: http://transparencia.mtc.gob.pe/idm_docs/normas_legales/1_0_70.pdf ]
[ 14 ]
Manuel Rodríguez Molina, LÓGICA DIFUSA COMO HERRAMIENTA
PARA INTERPRETAR DATOS DE PRODUCCIÓN
LIMPIA EN EL SECTOR AGRÍCOLA, [Disponible en: http://www.scielo.cl/pdf/idesia/v27n3/art12.pdf ]
[ 15 ]
Peter Bauer, Stephan Nouak, Roman Winkler, Breve curso de Lógica borrosa y control borroso, [Disponible en: http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd98/TecInfo/08/fuzzy.htm#AB ]
[ 16 ]
Antonio Morillas Raya, Introduccion al analisis de datos difusos, [Disponible en: http://webpersonal.uma.es/~MORILLAS/DATOSDIFUSOS.pdf ]
[ 17 ]
Juan Pedro Azcona, Modelo Fuzzy de
determinación del valor
unitario de edificación
destinada a vivienda con
fines catastrales, [Disponible en: http://www.catastro.minhap.gob.es/documentos/publicaciones/ct/ct82/1.pdf ]
[ 18 ]
Sheijer Shuiral Silva Unamo, MODELO BASADO EN LÓGICA DIFUSA PARA LA COMPARACIÓN DE OBJETOS CON ATRIBUTOS IMPRECISOS, [Disponible en: http://bibcyt.ucla.edu.ve/Edocs_Bciucla/Repositorio/TGMQA9.64S552013.pdf ]
[ BD01 ]
Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 3.0, Base de Datos con Excel, [Disponible en: https://es.wikibooks.org/wiki/Base_de_Datos_con_Excel/Qu%C3%A9_es_un_base_de_datos ]
[ H01 ]
Anibal, Humedad Relativa, [Disponible en: http://asimov.com.ar/wp-content/uploads/HUMEDAD-RELATIVA-14-M-.pdf ]
[ H01 ]
D-Robotics UK, Datasheet DHT11, [Disponible en: http://files.amperka.ru/datasheets/dht11.pdf ]
[ T02 ]
Guillermo Tejada Muñoz, Tutorial de UNMSM, [Disponible en: http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/publicaciones/electronica/Agosto_2000/pdf/logica%20fuzzy.pdf ]
[ T03 ]
Carlos González Morcillo [email protected], LogicaDifusa Tecnicas de Softcomputing, [Disponible en: http://www.esi.uclm.es/www/cglez/downloads/docencia/2011_Softcomputing/LogicaDifusa.pdf ]
[ T04 ]
Gérard-André Dessenne, RFID: normativas
y estándares, [Disponible en: http://www.datavaluemagazine.com/files/artFile/rfidspacial.pdf ]
[ T05 ]
WEB, Automatización + Control Industrial + RFID, [Disponible en: http://www.webddigital.com/rfid_introduccion.aspx ]
[ T06 ]
ROMÁN ALEXIS BÁEZ LLANCAFIL
JOSÉ LUIS CHACANO NÚÑEZ, TECNOLOGÍA RFID PARA EL RECONOCIMIENTO Y ASIGNACIÓN DE PALLETS Y ROLLOS DE CARTULINA EN BODEGA, [Disponible en: http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2013/bmfcib142t/doc/bmfcib142t.pdf ]
[ T07 ]
ECC, ERC Recommendation 70-03, [Disponible en: http://www.erodocdb.dk/docs/doc98/official/pdf/rec7003e.pdf ]
[ T08 ]
ETSI, ETSI EN 302 208-1, [Disponible en: http://www.etsi.org/deliver/etsi_en/302200_302299/30220801/01.01.01_60/en_30220801v010101p.pdf ]



OTRAS REFERENCIAS CONSULTADAS


[ 19 ]
, RFID standards
ISO14443,ISO15693 and EPCGlobal, [Disponible en: http://www.msoos.org/largefiles/rfid_soos_pres.pdf ]
[ 20 ]
, TRF7960 Evaluation Module ISO 15693 Host Commands, [Disponible en: http://www.ti.com/lit/an/sloa141/sloa141.pdf ]
[ 21 ]
, Using ISO 15693 Compliant RFID Tags in an Inventory Control System, [Disponible en: https://www.ieee.org/education_careers/education/standards/using_iso_15693_compliant_rfid_tags.pdf ]
[ 22 ]
, Generation and Analysis of
RFID Signals
According to ISO 15693 , [Disponible en: http://cdn.rohde-schwarz.com/pws/dl_downloads/dl_application/application_notes/rsi01/RSI01_1E.pdf ]
[ 23 ]
, Understanding the Requirements of ISO/IEC
14443 for Type B Proximity Contactless
Identification Cards, [Disponible en: http://www.atmel.com/Images/doc2056.pdf ]
[ 24 ]
, Identification cards -- Contactless integrated circuit cards -- Vicinity cards -- Part 2: Air interface and initialization, [Disponible en: http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=39695 ]
[ 25 ]
, Identification cards -- Contactless integrated circuit cards -- Proximity cards -- Part 1: Physical characteristics, [Disponible en: http://www.iso.org/iso/home/store/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=39693 ]
[ 26 ]
, Identification cards -- Integrated circuit cards -- Part 15: Cryptographic information application, [Disponible en: http://www.iso.org/iso/home/store/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=35168 ]
[ 27 ]
, Identification cards -- Physical characteristics, [Disponible en: http://www.iso.org/iso/home/store/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=31432 ]
[ 28 ]
, OECD Policy Guidance on Radio Frequency Identification, [Disponible en: http://www.oecd.org/sti/ieconomy/40892347.pdf ]
[ 29 ]
, Radio Frequency Identification Handbook for Librarians, [Disponible en: https://books.google.com.pe/books?id=D9Ex1M78i5EC&pg=PA44&lpg=PA44&dq=iso+15693+espa%C3%B1ol&source=bl&ots=A_pcTkyEVn&sig=D8w3gMPew0FurU_8BsQx6RmxvNo&hl=es&sa=X&ved=0CEkQ6AEwBzgKahUKEwi1usawh_vIAhXC8CYKHfy3ACg#v=onepage&q=iso%2015693%20espa%C3%B1ol&f=false ]
[ 30 ]
, Information technology -- Radio frequency identification for item management -- Part 63: Parameters for air interface communications at 860 MHz to 960 MHz Type C, [Disponible en: http://www.iso.org/iso/home/store/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=63675 ]
[ 31 ]
, http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lep/urbina_r_rd/capitulo3.pdf, [Disponible en: http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lep/urbina_r_rd/capitulo3.pdf ]
[ 32 ]
, ESTUDIO, DISEÑO Y SIMULACIÓN DE UN SISTEMA DE RFID BASADO EN EPC, [Disponible en: https://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2099.1/3552/40883-2.pdf?sequence=2 ]
[ 33 ]
, RFID VS. CÓDIGO DE BARRAS, PROCESOS, FUNCIONAMIENTO Y DESCRIPCION, [Disponible en: http://bdigital.uao.edu.co/bitstream/10614/334/1/T0003433.pdf ]
[ 34 ]
, Hacking RFID, rompiendo la seguridad de Mifare (II), [Disponible en: http://www.securityartwork.es/2010/02/03/hacking-rfid-rompiendo-la-seguridad-de-mifare-ii/ ]
[ 35 ]
, DISEÑO DE UN PROTOTIPO DE UN SISTEMA DE TRAZABILIDAD DE GANADO USANDO RFID, [Disponible en: http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/bitstream/handle/123456789/559/LOYOLA_CABANILLAS_ALFREDO_SISTEMA_TRAZABILIDAD_GANADO_RFID.pdf?sequence=1 ]
[ 36 ]
, SISTEMA DE CONTROL E IDENTIFICACION VEHICULAR, [Disponible en: https://www.google.com.pe/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=&url=http%3A%2F%2Fdspace.ups.edu.ec%2Fbitstream%2F123456789%2F2401%2F19%2FUPS-GT000130.pdf&psig=AFQjCNFYzT4gMvuq0412V8V824By1bb6Aw&ust=1447012983958344 ]
[ 37 ]
, iberwave, [Disponible en: http://www.iberwave.com/ ]
[ 38 ]
, EMB articulos de RFID, [Disponible en: http://www.emb.cl/ ]
[ 39 ]
, Automatización Industrial:
Sensores De Humedad, [Disponible en: Universidad Tecnica Federico Santa Maria - Argentina ]
[ 40 ]
, Higrometria, [Disponible en: http://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/3_anio/integracion3/Psicrometria.pdf ]
[ 41 ]
, Psicrometria, [Disponible en: https://avdiaz.files.wordpress.com/2009/01/i-unidad3.pdf ]
[ 42 ]
, Estandar, [Disponible en: https://www.google.com.pe/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&sqi=2&ved=0CBoQFjAAahUKEwjQrKGxgILJAhXHOyYKHS1MAeg&url=https%3A%2F%2Fwww.ashrae.org%2FFile%2520Library%2FdocLib%2FTechnology%2FFAQs2014%2FTC-04-03-FAQ-12.pdf&usg=AFQjCNE7xkHnMlCuj-KQDw8H9-KKqdIhpw&bvm=bv.106923889,d.eWE ]
[ 43 ]
, Estandar, [Disponible en: https://www.google.com.pe/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=3&cad=rja&uact=8&sqi=2&ved=0CDAQFjACahUKEwjQrKGxgILJAhXHOyYKHS1MAeg&url=https%3A%2F%2Fwww.ashrae.org%2FFile%2520Library%2FdocLib%2FTechnology%2FFAQs2014%2FTC-02-01-FAQ-92.pdf&usg=AFQjCNFmQyvlOfsP0OnxwfGkcUYJ428GZQ&bvm=bv.106923889,d.eWE ]
[ 44 ]
, 2008 ASHRAE Environmental Guidelines for Datacom Equipment, [Disponible en: https://tc99.ashraetcs.org/documents/ASHRAE_Extended_Environmental_Envelope_Final_Aug_1_2008.pdf ]
[ 45 ]
, Introducción al diseño de bases de datos, [Disponible en: http://ocw.uoc.edu/computer-science-technology-and-multimedia/bases-de-datos/bases-de-datos/P06_M2109_02150.pdf ]
[ 46 ]
, Modelado de datos, [Disponible en: http://elvex.ugr.es/idbis/db/docs/intro/C%20Modelado%20de%20datos.pdf ]
[ 47 ]
, Diseño Conceptual de Bases de Datos, [Disponible en: http://www.jorgesanchez.net/bd/disenoBD.pdf ]
[ 48 ]
, Gria para el transpote de carga -Antamina, [Disponible en: http://www.antamina.com/wp-content/uploads/2014/09/logistica_guia_transporte201403.pdf ]
[ 49 ]
, Mas vendidos 2013, [Disponible en: http://araper.pe/ckfinder/userfiles/files/INF_SEM_2013.pdf ]
[ 50 ]
, Cuatro alternativas a Arduino: BeagleBone, Raspberry Pi, Nanode y Waspmote, [Disponible en: http://blogthinkbig.com/4-alternativas-arduino-beaglebone-raspberrypi-nanode-waspmote/ ]
[ Test01 ]
, Certificado de pruebas firmado por Leseth, [Disponible en: Docum físico ]
[ Test02 ]
, Certificado de pruebas firmado por BigBro, [Disponible en: Docum físico ]
[ T01 ]
, Libro, [Disponible en: ]
[ 51 ]
, Curso UNMSM, [Disponible en: ]
[ 52 ]
, , [Disponible en: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=390281&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fiel4%2F91%2F8846%2F00390281 ]
[ 53 ]
, , [Disponible en: http://www.bel.utcluj.ro/dce/didactic/sln/lab_eng/7TemperatureController/html/temp_controller.html ]
[ 54 ]
, , [Disponible en: http://cdn.intechopen.com/pdfs-wm/36643.pdf ]
[ 55 ]
, , [Disponible en: http://www.wseas.us/e-library/conferences/2009/prague/FUZZY/FUZZY15.pdf ]
[ 56 ]
, , [Disponible en: http://link.springer.com/article/10.1186%2F2251-712X-8-10 ]
[ 57 ]
, , [Disponible en: http://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=GBE03163ESES&appname=wwwsearch ]
[ 58 ]
, , [Disponible en: http://www.researchgate.net/publication/220136641_Aplicaciones_de_lgica_difusa_a_las_cadenas_de_suministro ]
[ 59 ]
, , [Disponible en: http://www.mathworks.com/products/fuzzy-logic/features.html#modeling-using-fuzzy-logic ]
[ 60 ]
, , [Disponible en: http://www.cl.uni-heidelberg.de/courses/ws08/logik/seminarslides/09_Rodrigues.pdf ]
[ 61 ]
, , [Disponible en: http://www.biblioteca.udep.edu.pe/bibvirudep/tesis/pdf/1_185_184_133_1746.pdf ]
[ 62 ]
, , [Disponible en: http://www.dtic.mil/docs/citations/ADA259723 ]
[ 63 ]
, , [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a475380.pdf ]
[ 64 ]
, , [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a275375.pdf ]
[ 65 ]
, , [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a508561.pdf ]
[ 66 ]
, , [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a242650.pdf ]
[ 67 ]
, , [Disponible en: http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a490158.pdf ]
[ 68 ]
, , [Disponible en: http://www.dtic.mil/docs/citations/ADA513229 ]
[ 69 ]
, , [Disponible en: http://www.dtic.mil/docs/citations/ADA336059 ]
[ 70 ]
, , [Disponible en: http://bibcyt.ucla.edu.ve/Edocs_Bciucla/Repositorio/TGMQA9.64S552013.pdf ]
[ 71 ]
, , [Disponible en: http://www.biblioteca.udep.edu.pe/bibvirudep/tesis/pdf/1_185_184_133_1746.pdf ]
[ 72 ]
, , [Disponible en: http://www.cs.virginia.edu/~robins/papers/Multi_Tags_Journal.pdf ]
[ RF01 ]
, , [Disponible en: ]
[ RF02 ]
, , [Disponible en: ]
[ RF03 ]
, , [Disponible en: ]
[ RF04 ]
, , [Disponible en: ]
[ 73 ]
Diario Gestión, Competitividad de las cadenas de suministro en el Perú aún es baja , [Disponible en: http://gestion.pe/empresas/competitividad-cadenas-suministro-peru-aun-baja-2145498 ]
[ 74 ]
Una cadena de suministro increíblemente exitosa, [Disponible en: https://cloudadmin.mx/blog/post/una-cadena-de-suministro-increiblemente-exitosa-Como-lo-hace-walmart ]


ANEXOS