Revista Internacional de Avances en Tecnología
Acceso abierto

abstracto

Hacia un procesamiento de aluminio sostenible: control de calidad autónomo mediante análisis empresarial

Kgothatso Matlala*, Amit Kumar Mishra, Deepak Puthal

Este documento presenta el trabajo realizado como parte de un esfuerzo de transformación hacia un aluminio más ecológico y sostenible. planta manufacturera. El esfuerzo incluye reducir la huella de carbono al minimizar los desechos y aumentar la capacidad operativa. eficiencia. La contribución de este trabajo incluye la reducción de residuos a través de la implementación de autónomos, real- medición y clasificación de la calidad del tiempo en una fundición de aluminio. Los datos se recopilan del MV20/20 que utiliza pulsos de ultrasonido para detectar inclusiones de aluminio fundido, que degradan la calidad del metal y causan el metal posterior desperdiciar. El sensor mide la limpieza, el recuento de inclusiones y las distribuciones de 20 a 160 micras. La contribución de este el trabajo está en el desarrollo de análisis de negocios para implementar el monitoreo basado en condiciones a través de la detección de anomalías, y para clasificar los tipos de inclusión para las muestras que fallaron. Para la detección de anomalías, los algoritmos K-Means y DBSCAN multivariados son en comparación, ya que se ha demostrado que funcionan en una amplia gama de conjuntos de datos. Para la clasificación, se implementa un clasificador de dos etapas. La primera etapa clasifica el éxito o fracaso de la muestra, mientras que la segunda etapa clasifica la inclusión responsable de la muestra fallida. Los algoritmos considerados incluyen regresión logística, máquina de vectores de soporte, perceptrón multicapa y Red de función de base radial. El perceptrón multicapa ofrece el mejor rendimiento utilizando la validación cruzada k-fold, y es ajustado aún más utilizando la búsqueda de cuadrícula para explorar la posibilidad de un rendimiento aún mejor. Los resultados revelan que el modelo tiene alcanzado un máximo global en rendimiento. Las recomendaciones incluyen la integración de sistemas de sensores adicionales y la mejoras en las prácticas de control de calidad.