Mejora del proceso de brochado mediante ML

ITP Aero

Sector: Industria

Business Case

Se busca mejorar tanto la capacidad (reducción de variabilidad) como la calidad de los productos brochados en ITP Aero mediante modelos basados en datos.

Objetivos

Mejora de la capacidad del proceso (reducción de variabilidad dimensional) y mejora de la calidad (reducción de concesiones) mediante el uso de correctores basados en ML para toda la línea de brochado (4 máquinas) en Zamudio.

Use case

Se identifican todos los parámetros susceptibles de afectar al proceso. Se construye software para ayudar en el registro y almacenamiento de información. Se modela. Se pone en producción para la factoría de Zamudio un sistema que de soporte 24 x 7.

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 (3), personal tecnólogo de fabricación (2), ingeniería de datos (1) y personal científico de datos (2).

Dificultades y aprendizaje

Suciedad en datos introducidos de manera manual. Necesario automatizar el registro de datos.

KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)

Número de concesiones por pieza. Cp, Cpk, Pp, Ppk.