Desarrollo de un cerrojo artificial para el skin-pass en una línea de acero galvanizado por inmersión en caliente
DOI:
https://doi.org/10.3989/revmetalm.2008.v44.i1.93Palabras clave:
Acero galvanizado, Minería de datos, Redes neuronales, Cerrojo artificialResumen
En este trabajo se presenta la aplicación de técnicas de minería de datos en el desarrollo de un “cerrojo artificial” para el skin-pass, que permita solucionar un problema que puede presentarse en la fabricación de bobinas de acero galvanizado: el etiquetado incorrecto del grado de acero de una bobina. Para tratar de detectar estos errores y evitar así que los clientes reciban bobinas con propiedades distintas de las esperadas, se proponen modelos, basados en redes neuronales, que predicen on-line el alargamiento de las bobinas en el skin-pass en función de las variables del proceso de fabricación y de su composición química. De esta forma, si la diferencia entre el alargamiento que estima el modelo y el medido realmente es significativa, se hace necesario sacar la bobina de la línea para someterla a análisis más exhaustivos.
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