Detección de desviaciones en tiempos de ciclo de alta productividad

Participantes

Etxetar

Universidad Politécnica de Madrid

Aingura insights

Industria

Mantenimiento

Monitorización de condiciones

Detección de desviaciones en los parámetros del proceso por debajo del 15% del tiempo del ciclo, generalmente invisibles para los técnicos de implementación.
Aumento de la productividad en un promedio de 6 horas al día.

Incrementar la disponibilidad de la máquina en sistemas de alta producción para mantener o superar el 95%.
Para buscar ineficiencias en el patrón operativo que representen pérdidas de tiempo y eviten el cumplimiento de los tiempos de ciclo de la línea.
Reducción de los tiempos de puesta en marcha de la máquina al detectar desviaciones imperceptibles.

Tamaño del conjunto de datos: 12 GB
Número de variables: 22
Sampling time: 100ms
Desarrollo de un algoritmo para la detección de desviaciones basado en un sistema híbrido entre Kernel Estimación Densidad (KDE) y Modelos Markov Ocultos & (HMM) para entrenamiento y detección de desviaciones por máquina datos adquiridos a 100 ms.
Sistema de análisis de datos offline que ha permitido encontrar desviaciones por debajo de 2 segundos, como se muestra en las gráficas de abajo.
La ineficiencia detectada está relacionada con una línea de código CNC que movió inesperadamente las referencias de perforación en el eje B. Este error habría sido prácticamente imposible de detectar a simple vista.