Mejora de las curvas de fusión proceso cera perdida

ITP Aero

Sector: Industria

Business Case

Se busca reducir la defectología final en pieza modificando adecuadamente las curvas de fusión de los lingotes de material mediante modelos basados en datos.

Objetivos

Mejora de calidad del producto.

Use case

Se identifican todos los parámetros de las curvas de fusión que pudieran estar relacionados con la calidad de producto. Se capturan y almacenan las curvas de fusión y los datos de defectología final en pieza. Se construyen modelos de ML que relacionan defectología final con forma de las curvas de fusión. Se infieren las modificaciones a realizar en las curvas para reducir defectología final en pieza.

Infraestructura

On Premise

Tecnologías utilizadas

Machine Learning y Deep Learning

Datos utilizados

Series temporales. Dataset privado

Recursos utilizados

Personal de IT (2), ingeniería de proceso (2), personal tecnólogo de fabricación (2) y personal científico de datos (2).

Dificultades y aprendizaje

Suciedad o inexistencia de los datos requeridos. Muestras desbalanceadas (pocos defectos). Captura de la información desde máquina. Proceso complejo, necesario trabajo conjunto con especialistas de proceso.

KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)

% piezas con defectología