Implementation new tools and technologies in the GMP Africa Breeding Pipelines

Yoseph Beyene (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA NEW TECHNOLOGY BREEDING PIPES GERMPLASM PHENOTYPING

Using an incomplete block design to allocate lines to environments improves sparse genome-based prediction in plant breeding

Osval Antonio Montesinos-Lopez ABELARDO MONTESINOS LOPEZ RICARDO ACOSTA DIAZ Rajeev Varshney Jose Crossa ALISON BENTLEY (2022, [Artículo])

Genomic selection (GS) is a predictive methodology that trains statistical machine-learning models with a reference population that is used to perform genome-enabled predictions of new lines. In plant breeding, it has the potential to increase the speed and reduce the cost of selection. However, to optimize resources, sparse testing methods have been proposed. A common approach is to guarantee a proportion of nonoverlapping and overlapping lines allocated randomly in locations, that is, lines appearing in some locations but not in all. In this study we propose using incomplete block designs (IBD), principally, for the allocation of lines to locations in such a way that not all lines are observed in all locations. We compare this allocation with a random allocation of lines to locations guaranteeing that the lines are allocated to

the same number of locations as under the IBD design. We implemented this benchmarking on several crop data sets under the Bayesian genomic best linear unbiased predictor (GBLUP) model, finding that allocation under the principle of IBD outperformed random allocation by between 1.4% and 26.5% across locations, traits, and data sets in terms of mean square error. Although a wide range of performance improvements were observed, our results provide evidence that using IBD for the allocation of lines to locations can help improve predictive performance compared with random allocation. This has the potential to be applied to large-scale plant breeding programs.

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA Bayes Theorem Genome Inflammatory Bowel Diseases Models, Genetic Plant Breeding

Multi-trait, multi-environment deep learning modeling for genomic-enabled prediction of plant traits

Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa Francisco Javier Martin Vallejo (2018, [Artículo])

Deep Learning Genomic Prediction Bayesian Modeling Shared Data Resources CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BAYESIAN THEORY RESOURCES DATA BREEDING PROGRAMMES

Monitoreo con drones en gráficas con viento dinámico

Jovanni Manuel López Elisea (2024, [Tesis de maestría])

108 páginas. Maestría en Optimización.

Dada una gráfica completa no dirigida, se desea recorrer un subconjunto de sus aristas usando una flotilla de drones. Los drones tienen baterías limitadas que pueden recargarse al regresar a la base y, en principio, el tiempo para recorrer una arista está en función de la distancia entre sus vértices. Sin embargo, ante la presencia de viento el tiempo de recorrer una arista puede depender del sentido en el que se haga. La dificultad del problema aumenta si además la intensidad del viento puede variar de un instante a otro. En esta tesis se aborda el problema anteriormente descrito para el caso particular en el que los vértices son puntos en el plano, el impacto del viento en los tiempos de recorrido de las aristas está relativamente acotado y el subconjunto de las aristas a recorrer inducen un árbol que abarca todos los vértices excepto la base de los drones. Dado que los drones operan simultáneamente y pueden recorrer distintas partes de la gráfica de manera independiente, se desea minimizar el tiempo que emplea el dron con el recorrido más tardado. Esta tesis presenta un modelo matemático para resolver el problema de manera exacta, así como tres heurísticas diferentes para obtener buenas soluciones factibles. La primera de estas heurísticas transforma una solución sin viento y sin batería en una solución con viento y batería. La segunda heurística es un algoritmo glotón sin comunicación entre los drones y la última heurística también es un algoritmo glotón, pero con comunicación entre los drones. Aunque el problema abordado resulta ser lo suficientemente difícil como para que su resolución exacta sea inviable en la práctica, las heurísticas diseñadas son fáciles de implementar y obtuvieron resultados razonables en un tiempo corto de cómputo.

Drone aircraft--Control systems. Drone aircraft--Mathematical models. Mathematical optimization. Heuristic programming. Dynamical systems. Graph theory. Micro vehículos aéreos. Optimización matemática. Programación heurística. Teoría de grafos. TL589.4 CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS INVESTIGACIÓN OPERATIVA DISTRIBUCIÓN Y TRANSPORTE

Optimización del proceso de estampado en la empresa Rivian: aplicación del método SMED

Diego Rodríguez Arroyo Luis Alberto Cáceres Díaz ISABEL PEREYRA LAGUNA (2023, [Artículo])

En la era actual, la industria automotriz se encuentra en un estado de transformación constante, impulsado principalmente por la rápida integración de tecnologías emergentes. Aquellas empresas que logran destacar son las que no sólo innovan en diseño y funcionalidad, sino también en la eficiencia productiva. Rivian, una prominente empresa estadounidense especializada en vehículos eléctricos destaca por sus audaces diseños y su compromiso con la sostenibilidad. No obstante, al adentrarse en el funcionamiento interno de sus plantas de producción, surgen ciertos desafíos. En particular, en las instalaciones de la planta de Rivian, se ha detectado que el proceso de estampado, esencial para modelar las piezas de acero de sus vehículos, representa un cuello de botella con gran área de oportunidad que requiere una pronta intervención debido al tiempo muerto que impacta a la producción, entre éstas, la alimentación del material a la prensa de estampado, donde actualmente existen muchas actividades manuales que ocasionan tiempo extra de operación, el cual se puede reducir mediante la automatización de algunas operaciones. En este artículo, se presenta un desarrollo detallado sobre la implementación y optimización del proceso en una prensa de estampado, utilizando la metodología intercambio de troqueles en un solo minuto (SMED por sus siglas en inglés) para maximizar y mejorar la eficiencia de los recursos y satisfacer la demanda de producción. A través de esta herramienta de Manufactura Esbelta, se aplican sistemáticamente las etapas y ciclos del SMED con el objetivo de realizar el cambio de modelo en una maquina en un tiempo objetivo de 12 minutos. Este trabajo de investigación describe una serie de desafíos y las soluciones implementadas en diferentes estaciones de la prensa, buscando incrementar su eficiencia y minimizar los riesgos para los operadores. Además, se enfoca en reducir el material defectuoso producido en la prensa, lo que contribuye a un aumento en la calidad y una disminución en los costos por unidad. Esto tuvo como resultado ahorros de miles de dólares en costos variables de la prensa.

In the current era, the automotive industry is in a state of constant transformation, caused primarily by the rapid integration of emerging technologies. Those companies that can stand out are those that not only innovate in design and functionality but also productive efficiency. Rivian, a prominent American company specializing in electric vehicles, is known for its bold designs and commitment to sustainability. However, when delving into the inner workings of your production plants, certain challenges arise. At the Rivian plant facilities, it has been detected that the stamping process, essential for modeling the steel parts of its vehicles, represents a bottleneck in the process with a large area of opportunity that requires prompt intervention due to high downtime in the press line that impacts production, specifically in the setting of material, there are a lot of manual operations that cause a lot of overtime that can be reduced with automated processes. In this article, a detailed development on the implementation and optimization of the process in a stamping press is presented, using the SMED methodology (Single Minute Exchange Die) to maximize and improve resource efficiency and meet production demand. Through this Lean Manufacturing tool, the stages, and cycles of the SMED are systematically applied to carry out the model change in a machine in a target time of 12 minutes. This research work describes a series of challenges and solutions implemented in different press stations, seeking to increase their efficiency and minimize the risks for operators. Additionally, it focuses on reducing defective material produced on the press, which contributes to an increase in quality and a decrease in unit costs. This resulted in savings of thousands of dollars in variable press costs.

El primer autor agradece el apoyo de CIATEQ y de la empresa y grupo de trabajo en Rivian, que con todo el análisis de datos y la instalación de las diversas mejoras siempre hubo el apoyo y la comunicación correcta como equipo de trabajo. Además de agradecer el gran apoyo del asesor el Dr. Luis Cáceres y la Dra. Isabel Pereyra por su constante retroalimentación y el fuerte apoyo durante estos meses de trabajo en este artículo sobre SMED, mejorando en el análisis y representación de datos ya que con los conocimientos y la experiencia de ambos se facilitó la realización y culminación de este proyecto. De igual manera los autores agradecen a la Revista Politécnica de Aguascalientes por permitir la publicación de este artículo.

Cambio de modelo SMED Automatización Optimización Technology stamping Automation SMED INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

2022 Advanced wheat improvement course: Global wheat rust surveillance

&

monitoring

David Hodson (2022, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT RUSTS DISEASE SURVEILLANCE NEW TECHNOLOGY REMOTE SENSING

Global rust monitoring

David Hodson (2022, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT RUSTS DISEASE SURVEILLANCE REMOTE SENSING NEW TECHNOLOGY

Status of implementation new tools and technologies in the GMP- EA-PP1 Africa breeding pipeline

Yoseph Beyene Andrew Chavangi Manje Gowda Suresh L.M. Vijay Chaikam Anani Bruce Berhanu Tadesse Ertiro Walter Chivasa Jose Crossa Juan Burgueño Fidelis Owino (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BREEDING MAIZE PHENOTYPING NEW TECHNOLOGY

User manual: How to use Agvisely to generate climate service advisories for livestock in Bangladesh

T.S Amjath-Babu Timothy Joseph Krupnik (2023, [Libro])

The Agvisely digital service for livestock integrates location-specific meteorological forecasts generated by the Bangladesh Meteorological Department (BMD) with species specific biological thresholds for weather variables (Temperature, rainfall, and temperature-humidity index (THI). When a biological threshold is to be breached in next five days' forecast, the system automatically generates location-specific management advice for livestock farmers. Advisories are based on a decision tree developed by the Bangladesh Livestock Research Institute (BLRI) and CIMMYT. Agvisely is a smart phone app and web-based service developed by the International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT) CIMMYT with the support of USAID, securing the Food Systems of Asian Mega- Deltas (AMD) for Climate and Livelihood Resilience and the Transforming Agrifood Systems in South Asia (TAFSSA) initiatives in collaboration with Bangladesh Dept. of Agricultural Extension (DAE) and Bangladesh Meteorological Department (BMD).

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CLIMATE SERVICES LIVESTOCK DIGITAL TECHNOLOGY

Disruptive approach to integrate data in a digital environment: progress report CIMMYT-Bluenumber 2023

Andrea Gardeazabal (2023, [Documento de trabajo])

This report describes the process carried out a pilot project to evaluate a scalable disruptive approach to integrating data for agronomy research that also incentivizes sustainable production and enables traceability using open data sharing protocol with self-sovereign identity (SSI).

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DIGITAL TECHNOLOGY DATA AGRICULTURAL RESEARCH