Page 18 - MetalForming Mexico Primavera 2023

Software para Fabricación
mular grandes cantidades de datos aso- ciados con corridas exitosas de producción internas. A lo largo de un periodo de 5 años, los ingenieros de procesos registraron los procesos exitosos de estampados de miles de piezas. Los datos históricos pro- porcionaron un conocimiento valioso, sin embargo, la pregunta permanecía: ¿Cómo podría Ford usar esta información para ayudar a automatizar y guiar la selección al mejor proceso de estampado para una pieza en particular?
Hace más de 30 años, Ford empezó a trabajar con Altair para el soporte de actividades de la compañía en el desarrollo de productos. En la actualidad, Ford emplea globalmente el programa (software) de Altair para dar soporte a los automóviles, camionetas y equipo pesado de Ford. Esa relación continuaría a lo largo de este proyecto.
Al saber por primera vez sobre Knowl- edge Studio mediante un informe de la tecnología de Altair, Ford México comenzó a explorar la posibilidad de aplicar el pro- ducto de análisis predictivo y de apren- dizaje de las máquinas de Altair para dar
soporte al proyecto. Haciendo uso de los más de 3000 procesos de estampados que Ford hubo recolectado como repre- sentativos de futuros requerimientos, los expertos en estampados de Ford y los arquitectos en soluciones de Altair colab- oraron para desarrollar un modelo confi- able y preciso de aprendizaje de las máquinas con Knowledge Studio.
Knowledge Studio ofrece 15 diferentes modelos de aprendizaje-de-las-máquinas, que permiten a los usuarios explorar, seleccionar y capacitar el modelo que se adecúe mejor a sus datos. Usando sub conjuntos de datos, el equipo corrió una serie de pruebas para determinar el mod- elo más efectivo. Con una precisión que rebasó una tasa del 90 por ciento, el modelo de árbol-de-decisiones produjo los resultados más consistentes. El proceso también reveló un sorprendente y valioso descubrimiento: Cuando se selecciona el proceso óptimo de estampado, los fac- tores más importantes son las dimensiones totales y el espesor de la pieza terminada. Por si solos, estos factores no conllevan a una decisión final, pero cuando se com-
binan con todos los otros puntos de datos, el algoritmo de aprendizaje-de-las- máquinas de Knowledge Studio propor- ciona a Ford resultados que se acercan a una precisión del 100 por ciento.
Esto amplia la eficiencia de producción y el valor del negocio, de acuerdo a direc- tivos de Ford. Usando la fuerza predictiva de Knowledge Studio le permite a Ford minimizar el re trabajo y las validaciones de procesos manuales de prueba-y-error, además de proporcionar a los ingenieros de proceso de estampados más tiempo para hacer frente a las piezas de diseños más difíciles y complejos. Sobre todo, la producción proyectada se ha incrementado un factor de tres y ha incrementado los índices FTT, dando como resultado un tiempo de re trabajo reducido sin incre- mentar los recursos. Además, el modelo de aprendizaje-de-las-máquinas de Knowl- edge Studio captura con efectividad el conocimiento interno de dominio de Ford para dar soporte a una curva de apren- dizaje más rápida cuando capacita a su personal de nuevo ingreso.
Altair Engineering: www.altair.com
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