Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al control de calidad en procesos industriales

Abstract

Se plantea en esta tesis doctoral el estudio del proceso de laminación en la industria siderúrgica en lo que se refiere a una serie de parámetros que inciden directamente en la calidad del producto final; proponiendo un modelo basado en redes neuronales capaces de ser entrenados a partir de la experiencia acumulada. Una parte de la investigación se ha centrado en la resolución del problema inverso que supone la evaluación de resultados, intentando determinar la causa o causas de posibles anomalías o desviaciones en cuanto a la calidad del producto. Se desarrolla para esta resolución un algoritmo híbrido que combina técnicas de estrategias evolutivas, redes neuronales y agrupamiento estadístico.