Modelado de procesos industriales complejos a través de minería de datos. Aplicación a un tren de laminación en frío

Abstract

Los procesos de fabricación modernos se llevan a cabo mediante una serie de mecanismos físicos de distinta naturaleza. Muchos de éstos han sido utilizados durante décadas y sin embargo aún hoy no todos los aspectos de estos procesos son enterametne comprendidos. La aplicación de estos mecanismos de fabricación presenta inconvenientes que son considerados, muchas veces, males tradicionales del proceso. La falta de conocimiento en estos aspectos deriva, sobre todo, de la limitación a la hora de modelar el proceso industrial de manera eficaz. El modelo tradicional, mediante ecuaciones analíticas, está limitado muchas veces por el grado de complejidad alcanzado. Sin embargo, existen otros enfoques para abordar el problema del modelado. La existencia, hoy día de sistemas de adquisicíón permite el modelado a través de técnicas basadas en datos, en principio más fáciles de utilizar. Con la adopción de un enfoque visual no sólo se llevará a cabo el análisis de manera más cómoda, sino que se podrá aumentar el grado de integración del nuevo conocimiento en la realidad industrial estudiada. Este trabajo empleará el SOM (Self-organizing maps) como elemento base de modelado, tratando de explotar en todas las fases sus reconocidas propiedades visuales. Como aplicación práctica se estudió un problema tradicional de vibraciones en el proceso de laminación en frío del acero, el chatter. Mediante datos tomados de una factoría real se trató de caracterizar el fenómeno y así diferenciarlo de episodios vibratorios similares. A continuación y a través de un modelo simple, se simuló el chatter bajo puntos de funcionamiento reales llevando a cabo un estudio de la estabilidad del mecanismo vibratorio y de varios factores que intervienen en él. Finalmente, y bajo un enfoque dinámico basado en SOM, fue posible un análisis de la evolución de diferentes características del (Chatter) en su proceso mismo de formación, apuntando a ciertos factores como indicadores fiables de la aparición del fenómeno.