Participantes
Etxetar
Universidad Politécnica de Madrid
Aingura insights
Pre-procesado
Transporte y Almacenamiento
Transformación
Adquisición de datos
Pre-procesado
Transporte y Almacenamiento
Transformación
Adquisición de datos
Sectores
Industria
Aplicaciones
Monitorización de condiciones
Mantenimiento
impacto
- 8% Mejora en la disponibilidad de la máquina.
- Mejora del diseño de la máquina al detectar la parte de la máquina que es más sensible al cambio térmicos.
Desarrollar Tecnologías de Inteligencia Artificial (AI)
- Inteligencia de datos.
- Sensores inteligentes.
- Automatización inteligente.
- Machine learning.
- Análisis de patrones, predicción y clasificación inteligente.
Retos
- Para aumentar la disponibilidad de la máquina a través de gradientes de alta temperatura en las instalaciones de producción. Debido a estos gradientes, la máquina / línea de fabricación tuvo que estar inactiva alrededor de 2 horas.
- Soporte al sistema de compensación PLC / CNC para soportar cambios extremos de temperaturas.
- Mejora del diseño de la máquina según el estudio de la sensibilidad de diferentes partes de la máquina a cambios extremos de temperatura en un entorno productivo real.
- Complementar los análisis realizados con elementos finitos durante las fases de diseño de la máquina.
resultados
- Tamaño del conjunto de datos: 2GB
- Número de variables: 15
- Tiempo de muestreo 100ms
- Desarrollo del primer sistema desatendido para la adquisición y preprocesamiento de datos de máquina e interacción con el PLC.
- Se ha desarrollado un sistema predictivo para el posicionamiento de la herramienta.
- Desarrollo de un modelo de selección de variables.
- Desarrollo de un modelo de regresión de múltiples salidas para variables continuas de temperatura y flujo.
