Herramienta para optimizar el proceso de producción de la langosta entera precocinada

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Palabras clave:
procesos de negocio, optimización multiobjetivo, red de Petri

Contenido principal del artículo

Yaimi Barcenas Mompeller
Universidad Agraria de La Habana
Adanay Núñez González
Universidad Agraria de La Habana
Alexander Sánchez Díaz
Unión de Informáticos de Cuba
Yusney Marrero García
Universidad Agraria de La Habana

Resumen

En el mundo empresarial competitivo de hoy, las organizaciones y empresas necesitan manipular sus procesos de negocio. La verdadera clave para tener éxito en estas organizaciones radica en el diseño, la gestión adecuada de sus procesos de negocio y la alineación TI (Tecnologías de Información) con los objetivos de la organización. La investigación realizada tiene como objetivo desarrollar una herramienta informática que permita optimizar el proceso de la producción de la langosta entera precocinada perteneciente a la empresa pesquera industrial “Camilo Cienfuegos” de Batabanó en Mayabeque. Para alcanzar dicho objetivo se emplean los algoritmos de optimización multiobejtivos NSGAII y SPEA2 mediante el framework JMetal. Para la modelación del proceso se utiliza la herramienta Bonita Studio y Yasper para la conversión del proceso en una red de Petri, exportándolo así en un archivo PNML, el cual es utilizado por la herramienta para efectuar la optimización del mismo. Como resultado se obtiene una aplicación informática que le permite a los analistas del negocio de la empresa, la obtención de posibles mejoras del proceso en cuanto a los criterios de costo y completitud facilitándoles así lograr un mejor desempeño del mismo en la empresa.

Detalles del artículo

Cómo citar
Barcenas Mompeller, Y., Núñez González, A., Sánchez Díaz, A., & Marrero García, Y. (2020). Herramienta para optimizar el proceso de producción de la langosta entera precocinada. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 29(4). Recuperado a partir de https://revistas.unah.edu.cu/index.php/rcta/article/view/1326
Número
Vol. 29 Núm. 4 (2020): October-November-December
Sección
Artículos Originales

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