ITP Aero – Mejora de capacidad de proceso torneado basada en ML
ITP Aero
Sector: Industria
Business Case
Se busca mejorar los índices de capacidad del proceso de torneado (Cp, Cpk) usando técnicas de ML. Se usarán modelos basados en datos del propio proceso para que éste se autoajuste.
Objetivos
Mejora de la capacidad del proceso (reducción de variabilidad dimensional).
Use case
Se comienza identificando dimensiones más susceptibles de ser abordadas con este método. Se identifican variables de proceso que pueden influir en la variabilidad de las dimensiones seleccionadas. Se captura y almacena la información. Se modela la variabilidad y se pone en producción el modelo que la reduce. Se repite el proceso para variables adicionales.
Infraestructura
On Premise
Tecnologías utilizadas
Aprendizaje Automático o Profundo
Datos utilizados
Series temporales. Dataset privado
Recursos utilizados
Personal de IT (2), calidad (1), ingenieros de proceso (1), tecnólogos de fabricación (2) y científicos de datos (1).
Dificultades y aprendizaje
Suciedad o inexistencia de los datos requeridos. Bajo volumen de producción. Proceso complejo, necesario trabajo conjunto con especialistas de proceso. Tiempo requerido para validar la mejora (dado el volumen de producción).
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)