Un enfoque de machine learning para la predicción de la calidad de tableros contrachapados
Fuente:
Redalyc
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad del Bío Bío
2023
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| Materias: | |
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| _version_ | 1876477737069182976 |
|---|---|
| author | Cynthia Urra-González |
| author_facet | Cynthia Urra-González |
| contents | Un enfoque de machine learning para la predicción de la calidad de tableros contrachapados Cynthia Urra-González Mario Ramos-Maldonado Agrociencias Algoritmos Machine Learning ingeniería de datos modelos predictivos industria de la madera Dado el impacto que tiene en la productividad y en la reducción de costos, la toma de decisiones es uno de los aspectos más requeridos en la industria. En la fabricación de tableros, la calidad del producto es función de múltiples variables, especialmente de la variabilidad de la madera. Esta calidad depende, entre otros factores, de la adherencia entre chapas o resistencia a la tracción perpendicular. El objetivo principal de este estudio fue evaluar un enfoque de Machine Learning, esto es modelos de aprendizaje automático, que permitan predecir la adherencia bajo condiciones de operación industrial, en la etapa de encolado y pre-prensado. Las principales variables de control que determinan esta adherencia son los tiempos operacionales, la cantidad de adhesivo, las condiciones ambientales y la temperatura en la chapa. Usando la metodología de analítica de datos Knowledge Discovery in Databases, se evaluaron algoritmos de Redes Neuronales Artificiales y Máquina de Soporte Vectorial. La función Sigmoid entregó resultados de acierto global (accuracy sobre el 66 %) y precisión en encontrar resultados correctos (casi 70 %). Al usar la función Relu se obtuvó un recall (sobre el 74 %), lo que muestra su aptitud para identificar la realidad. Estos resultados muestran la viabilidad de usar inteligencia artificial en la predicción de procesos complejos. Muchos espacios de mejora se abren con un adecuado pretratamiento de las variables de proceso a objeto de obtener mejores resultados. El aporte de este trabajo radica en la definición de una metodología para ser usada en plantas industriales, en particular en la fabricación de tableros contrachapados, y en mostrar la factibilidad del uso de datos industriales y Machine Learning en la predicción de la calidad del producto. 2023 artículo científico 0717-3644 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48575202038 https://www.redalyc.org/journal/485/48575202038/ https://www.redalyc.org/journal/485/48575202038/html/ https://www.redalyc.org/journal/485/48575202038/48575202038.epub https://www.redalyc.org/journal/485/48575202038/movil 10.4067/s0718-221x2023000100436 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=485 Maderas. Ciencia y Tecnología application/pdf Universidad del Bío Bío Maderas. Ciencia y Tecnología (Chile) Vol.25 |
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| publisher | Universidad del Bío Bío |
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