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Tesis:

Diseño y aplicación de un sistema de inferencia difusa de Mamdani para el análisis de riesgos de proyectos de I+D del sector de la fabricación aditiva y de la industria minera

  • Autor: MORENO CABEZALÍ, Belén María

  • Título: Diseño y aplicación de un sistema de inferencia difusa de Mamdani para el análisis de riesgos de proyectos de I+D del sector de la fabricación aditiva y de la industria minera

  • Fecha: 2023

  • Materia:

  • Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES

  • Departamentos: INGENIERIA DE ORGANIZACION, ADMINISTRACION DE EMPRESAS Y ESTADISTICA

  • Acceso electrónico: https://oa.upm.es/72401/

  • Director/a 1º: FERNÁNDEZ-CREHUET SANTOS, José María

  • Resumen: El principal objetivo de la presente Tesis Doctoral es el diseño y la aplicación de un sistema de inferencia difusa (FIS) de Mamdani implementado en el programa MATLAB Fuzzy Logic Toolbox que permita analizar los riesgos asociados a los proyectos de I+D del sector de la fabricación aditiva (FA) y de la industria minera (IM). El primer tipo de proyectos analizados en esta investigación son los pertenecientes al sector de la FA. Académicos y expertos de la industria han destacado a la FA como una tecnología que está revolucionando el sector de la fabricación. Es un proceso que consiste en la incorporación de un material, como un metal o un polímero, capa a capa para crear un objeto tridimensional. Esta investigación estudia los riesgos asociados con los proyectos de I+D del sector de la FA. A través de una extensa revisión de la literatura, se identificaron un conjunto significativo de riesgos con un potencial impacto negativo en los objetivos del proyecto en términos de alcance, tiempo, coste y calidad. Estos riesgos fueron evaluados a través de una encuesta respondida por un total de noventa académicos y profesionales con una destacada experiencia en el sector. Este proceso fue realizado mediante la evaluación de dos parámetros: la probabilidad de ocurrencia y el impacto en los objetivos del proyecto en términos de alcance, tiempo, coste y calidad. Según las respuestas de los expertos, el nivel de relevancia de cada riesgo fue calculado, de manera innovadora, a través de un FIS de Mamdani implementado en el programa MATLAB Fuzzy Logic Toolbox. Los resultados de este estudio muestran que los riesgos “Defectos que ocurren durante el proceso de fabricación”, “Diseño defectuoso”, “Mala comunicación en el equipo del proyecto” y “Financiación insuficiente” son los más críticos en la gestión de proyectos de I+D del sector de la FA. El FIS propuesto en esta Tesis Doctoral se presenta como una nueva y eficaz herramienta para las organizaciones y los académicos, para que puedan priorizar los riesgos más críticos y desarrollar estrategias de respuesta adecuadas para mitigar o eliminar los riesgos, y así conseguir el éxito de sus proyectos. El segundo tipo de proyectos analizados son los pertenecientes a la IM. Actualmente, la producción de energía más limpia se basa en el suministro sostenible de minerales y metales críticos. Las iniciativas para desarrollar fuentes de energía más limpias dependen de mantener un suministro constante de estos minerales y metales. La mayoría de las iniciativas globales de energía verde se basan en la extracción de minerales y metales en países en desarrollo. Sin embargo, existen desafíos que dificultan la tarea de cumplir con las demandas cada vez mayores para suministrar minerales y metales de una manera económicamente viable, socialmente beneficiosa y ambientalmente responsable. Estos desafíos pueden multiplicarse como resultado de las demoras o las paralizaciones causadas por diversos riesgos asociados a los proyectos de la IM. Esto puede afectar drásticamente a la cadena de suministro de minerales y metales, y a otros componentes dependientes en el proceso general para generar energía más limpia. Por lo tanto, resulta necesario llevar a cabo planes de identificación, priorización y establecimiento de estrategias de respuesta para los riesgos potencialmente más críticos relacionados con la cadena de suministro de minerales y metales. En esta investigación, se identificó un total de treinta y nueve riesgos diferentes clasificados en siete grandes grupos: económicos y financieros (EF), ambientales y climáticos (EC), de seguridad y salud (HS), de gestión (MG), políticos y legales (PL), sociales (SL) y técnicos y operativos (TO). Los riesgos potencialmente más críticos asociados con los proyectos mineros se priorizan utilizando un FIS de Mamdani implementado en el programa MATLAB Fuzzy Logic Toolbox, y los planes de establecimiento de estrategias de respuesta se discuten para abordar los desafíos por adelantado antes de que ocurran. Los resultados revelan que los riesgos técnicos y operativos (TO), y económicos y financieros (EF) tienen prioridad sobre los riesgos políticos y legales (PL), sociales (SL), ambientales y climáticos (EC), de salud y seguridad (HS) y de gestión (MG). Esta investigación puede ayudar a los directores de proyectos a desarrollar estrategias de respuesta apropiadas para mitigar los riesgos potencialmente más críticos, y disminuir su influencia en la cadena de suministro de minerales y metales críticos necesarios para una producción de energía más limpia. ABSTRACT The current Doctoral Thesis aims to design and apply a Mamdani fuzzy inference system (FIS) implemented in the software MATLAB Fuzzy Logic Toolbox and enables the analysis of risks associated with I+D projects in the additive manufacturing (AM) sector and the mining industry (MI). The first type of projects investigated in this study are those related to the AM sector. Academics and experts in the industry have singled out the AM as a technology that is reshaping the manufacturing sector. It is a process that involves the incorporation of a material, such as metal or polymer, layer by layer to create a three-dimensional object. This research studies the risks associated with R&D projects in the AM sector. A significant set of risks with a potential negative impact on project objectives in terms of scope, schedule, cost, and quality were identified through an extensive literature review. These risks were assessed through a survey answered by ninety academics and professionals with noteworthy sector expertise. This process was made by the measurement of two parameters: likelihood of occurrence and impact on project objectives in terms of scope, schedule, cost, and quality. According to the responses of the experts, the level of relevance of each risk is calculated, innovatively, through a Mamdani FIS implemented in the software MATLAB Fuzzy Logic Toolbox. The results of this study show that the risks “Defects occurring during the manufacturing process”, “Defective design”, “Poor communication in the project team” and “Insufficient financing” are determined as the most critical in AM R&D project management. The proposed FIS is presented as a robust new tool for organizations and academics, to prioritize the risks that are more critical in order to develop appropriate response strategies to achieve the success of their projects. The second type of projects under considering are those related to the MI. Currently, cleaner energy production relies on the sustainable supply of critical minerals and metals. Initiatives to develop cleaner energy sources depend on maintaining a steady supply of these minerals and metals. Most global green energy initiatives rely on minerals and metals mined in developing countries. However, there are challenges in fulfilling the ever-growing demands to supply minerals and metals in an economically viable, socially beneficial, and environmentally responsible manner, and these can multiply because of delays or stoppages caused by various risks affiliated with IM projects. This can drastically affect the supply chain of minerals, metals, and other dependent components in the overall process to generate cleaner energy. As a result, it is critical to implement plans for identifying, prioritizing, and establishing response strategies for potentially more critical risks associated with the mineral and metal supply chain. This study identified a total of thirty-nine distinct risks that were divided into seven major categories: economic and financial (EF), environmental and climate (EC), health and safety (HS), management (MG), political and legal (PL), social (SL), and technical and operational (TO). The potentially more critical risks associated with mining projects are prioritized using a Mamdani FIS implemented in the software MATLAB Fuzzy Logic Toolbox, and plans for establishing response strategies are discussed to address the challenges upfront before their occurrence. The results reveal that the technical and operational (TO) and economic and financial (EF) risks prevail over political and legal (PL), social (SL), environmental and climate (EC), health and safety (HS), and managerial (MG) risks. This research could help project managers to develop appropriate response strategies to mitigate potentially more critical risks and reduce their influence on the supply chain of critical minerals and metals required for cleaner energy production.