LKS Next – Prentsak optimizatzeko sistema adimenduna
LKS Next
Sektorea: Industria
Negozio-kasua
Prentsatzeko makinek estanpazio- eta enbutizio-prozesu metalikoetan dituzten parametrizazioak proba eta errorearen bitartez egokitzen dira. Metodo hori geldoa eta garestia da, eta batzuetan ez da oso zehatza. Horregatik, akatsak azkarrago eta eraginkortasun handiagoarekin gertatzea ekiditeko, hala nola lepoak, zimurrak edo hausturak, Machine Learning erabiltzea proposatzen da prentsen parametrizazio-prozesu honetarako.
Helburuak
Pieza metalikoen estanpazio/enbutizio-prozesutik ateratzen diren material hondatuak murrizteko sistema garatzea, estanpazio/enbutizio-makinarentzako parametro optimoak zehazteko gai diren adimen artifizialeko ereduak erabiliz.
Erabilera-kasua
Datu historikoak erabiliz, fabrikatu beharreko piezak apurtzeko dagoen probabilitatea kalkulatzeko gai den sailkapen-algoritmoa entrenatzen da. Ondoren, piezak fabrikatzeko parametro optimoak zehaztuko dira sailkapen-algoritmoa apurtzeko probabilitatea murriztuko duen algoritmo orokor baten bidez.
Azpiegitura
On Premise eta Cloud
Erabilitako teknologiak
RPA
Erabilitako datuak
Pieza metalikoen fabrikazio-prozesuen datuak: erabilitako makina, prentsa-makinaren parametroak, fabrikatzen ari den pieza, apurketak gertatzen diren lekua, erabilitako materialen ezaugarri fisiokimikoak, etab.
Erabilitako baliabideak
Datuen zientzialariek eta programatzaileek osatutako diziplina anitzeko taldea.
Zailtasunak eta ikaskuntza
Zailtasunak hauek izan dira: proiektu honetarako egitura egokirik ez duen datu-basea erabiltzea eta erabilitako cloud plataformaren zerbitzu batzuk ez ezagutzea (aurretiazko ikaskuntza-fase bat beharrezkoa da).
KPIak (negozioan duen inpaktua eta ereduaren metrikak)
Sailkapen-eredua gai da fabrikazio-prozesuak izango duen akats-portzentajea zehazteko eta, hala, langileek zer prebentzio-neurri hartu behar dituzten jakingo dute. Horri esker, ekoizpenaren kalitatea igo egingo da. Gainera, algoritmo genetikoak zehazten ditu sortutako akatsak minimizatzeko parametroak, eta, hala, materialaren eta fabrikazio-denboren kostuak murrizten dira.
Finantzaketa
Proiektua Sodercanek finantzatu du, Kantabriako proiektuen finantzazioa.
Kolaboratzaileak
BSH
