Predicción de la calidad en revestimientos moldeados para puertas mediante el uso de minería de datos

Abstract

Un revestimiento moldeado para puertas es un tablero de madera de alta densidad que es utilizado como el principal componente en la fabricación de puertas.  Para asegurar su comercialización, se debe cumplir con exigentes normas de calidad, siendo la principal norma aquella que mide la fuerza necesaria para desprender el revestimiento de la estructura de una puerta. Los ensayos de calidad son realizados cada dos horas y sus resultados son obtenidos luego de aproximadamente cinco horas. Si los resultados muestran que los revestimientos están fuera del estándar de calidad exigido, se generan pérdidas económicas debido a este tiempo de espera. Esta investigación propone el uso de minería de datos mediante técnicas de machine learning para predecir en forma continua esta medida de calidad y reducir las pérdidas económicas asociadas a la espera de los resultados. Para la aplicación de minería de datos, se creó una base de datos en base al registro histórico de las variables del proceso productivo y de los ensayos de calidad. La metodología empleada es el descubrimiento de conocimiento en bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases). La aplicación de esta metodología permitió identificar las principales variables que afectan la calidad de los revestimientos y entrenar cuatro algoritmos de machine learning para predecir su calidad. Los resultados muestran que el algoritmo que mejor predice la calidad es Neural Net y permiten demostrar que la implementación del algoritmo Neural Net reducirá las pérdidas económicas asociadas a la espera de los resultados de los ensayos de calidad.