Reduce of adherence problems in galvanised processes through data mining techniques

Authors

  • F. J. Martínez-de-Pisón Área de Proyectos de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja
  • J. Ordieres Área de Proyectos de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja
  • A. Pernía Área de Proyectos de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja
  • F. Alba Área de Proyectos de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja
  • V. Torre Aceralia. Grupo ARCELOR MITTAL ESPAÑA, I+D+i. Centro de Desarrollo Tecnológico

DOI:

https://doi.org/10.3989/revmetalm.2007.v43.i5.77

Keywords:

Decision trees, Hot dip galvanizing line, Data mining, Database knowledge discovery, Industrial process improvement, Process parameter analysis

Abstract


This paper presents an example of the application of data mining techniques to obtain hidden knowledge from the historical data of a hot dip galvanizing process and to establish rules to improve quality in the final product and to reduce errors in the process. For this purpose, the tuning records of a hot dip galvanizing line where coils with adherence problems in the zinc coating had been identified were used as a starting point. From the database of the process, the classical data mining approach was applied to obtain and analyze a number of decision trees that classified two types of coils, i.e. those with the right adherence and those with irregular adherence. The variables and values that might have influenced the quality of the coating were extracted from these trees. Several rules that may be applied to reduce the number of faulty coils with adherence problems were also established.

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Author Biographies

F. J. Martínez-de-Pisón, Área de Proyectos de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja

Grupo EDMANS (http://www.mineriadatos.org)

J. Ordieres, Área de Proyectos de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja

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A. Pernía, Área de Proyectos de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja

Grupo EDMANS (http://www.mineriadatos.org)

F. Alba, Área de Proyectos de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja

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Published

2007-10-30

How to Cite

Martínez-de-Pisón, F. J., Ordieres, J., Pernía, A., Alba, F., & Torre, V. (2007). Reduce of adherence problems in galvanised processes through data mining techniques. Revista De Metalurgia, 43(5), 325–336. https://doi.org/10.3989/revmetalm.2007.v43.i5.77

Issue

Section

Articles