Machine Learning
Impregnado
Embedded Files
Javier Bouza Lamas
Antecedentes
Antecedentes
¿Cómo hemos llegado aquí?
Q1 2019 INICIO PILOTO ML MELAMINA
Q3 2019 PUNTO DE INFLEXIÓN
Q4 2019 CARACTERIZACIÓN SOPORTE
Q1 2020 SOLICITUD PILOTO ML IMPREGNADO
Q1 2020 INICIO PILOTO ML IMPREGNADO
¿Cuáles son los objetivos de este piloto?
¿Cuáles son los objetivos de este piloto?
Caracterizar y controlar la calidad de la producción papel impregnado
Caracterización del papel impregnado
El futuro avance en la predicción de calidad de las líneas de melamina necesita caracterizar los distintos paquetes de papel impregnado.
Herramienta de asistencia al operario
Los hornos de impregnado son opacos. Partiendo de conocimiento previo de los mismos gracias a técnicas de CFDs, y usando Machine learning, se pretende desarrollar un asistente que ayude al operario.
Asistente hornos impregnado
Asistente hornos impregnado
Estandarizar el cálculo del volumen
Agilizar la operativa
Evitar que un operario suba a alturas
Generar evidencia física
Resultados
Resultados
1
Herramienta de asistencia al operario
2
Reducción de defectuosos
3
Funciona para algunos diseños. El futuro es trabajar en generalizar la solución para toda la gama
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