Reducción de problemas de adherencia en procesos de galvanizado mediante técnicas de minería de datos

Francisco Javier Martínez de Pisón Ascacíbar ^[1] ; Joaquín Bienvenido Ordieres Meré ^[1] ; Alpha Verónica Pernía Espinoza ^[1] ; Fernando Alba Elías ^[1] ; V. Torre ^[2]
1. [1] Universidad de La Rioja
  
  Universidad de La Rioja
  
  Logroño, España
2. [2] Grupo ARCELOR MITTAL ESPAÑA, I+D+i Centro de Desarrollo Tecnológico
Localización: Revista de metalurgia, ISSN 0034-8570, Vol. 43, Nº 5, 2007, págs. 325-336
Idioma: español
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Resumen
- En este trabajo, se muestra un ejemplo de aplicación de técnicas de minería de datos para la obtención de conocimiento oculto a partir de los históricos de un proceso de galvanizado. El objetivo consistió en encontrar reglas que pudieran servir para mejorar la calidad del producto final y reducir los fallos del proceso. Para ello, se partió de los históricos correspondientes a la etapa de ajuste de una línea de galvanizado donde surgieron bobinas con problemas en la adherencia del recubrimiento de zinc aplicado. A partir de la base de datos de dicho proceso, se aplicó la metodología clásica de minería de datos para generar y analizar diversos árboles de decisión que clasificaban dos tipos de clases: las bobinas con adherencia correcta y las que presentaban adherencia irregular. De estos árboles se extrajeron las variables y sus valores, que más podían influir en la calidad del recubrimiento. Además, se establecieron reglas que podían ser aplicadas para reducir el número de bobinas con fallos de adherencia.