Reto
- La identificación de piezas defectuosas en la fabricación de perfiles de plástico es un procedimiento laborioso pero necesario para el cliente. Debido a la complejidad del proceso de fabricación, los defectos se producen de diversas formas y por distintas causas.
Metodología
- Un sistema de predicción de la calidad basado en el aprendizaje automático
- Supervisión del proceso mediante sensores en línea piloto
- Línea piloto con pasarelas iOT y conexión a la nube
- Integración de datos cruciales de MES que antes no se utilizaban
- Caso empresarial inicial (2 semanas)
- Prototipo (2 meses)
- Aplicación (6 meses)
- Implantación posterior en otras líneas o centros de producción
Resultado y valor añadido
- Modelos ML para predecir probabilidades de fallo antes de que se produzcan a partir de datos de producción y medición.
- Optimización basada en datos que permite la mejora iterativa
- Est. 1 millón de euros de beneficios EBITDA de la aplicación
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