Un enfoque de machine learning para la predicción de la calidad de tableros contrachapados

Abstract

Dado el impacto que tiene en la productividad y en la reducción de costos, la toma de decisiones es uno de los aspectos más requeridos en la industria. En la fabricación de tableros, la calidad del producto es función de múltiples variables, especialmente de la variabilidad de la madera. Esta calidad depende, entre otros factores, de la adherencia entre chapas o resistencia a la tracción perpendicular. El objetivo principal de este estudio fue evaluar un enfoque de Machine Learning, esto es modelos de aprendizaje automático, que permitan predecir la adherencia bajo condiciones de operación industrial, en la etapa de encolado y pre-prensado. Las principales variables de control que determinan esta adherencia son los tiempos operacionales, la cantidad de adhesivo, las condiciones ambientales y la temperatura en la chapa.  Usando la metodología de analítica de datos Knowledge Discovery in Databases, se evaluaron algoritmos de Redes Neuronales Artificiales  y Máquina de Soporte Vectorial. Se obtuvieron buenos resultados al usar las funciones Relu y Sigmoid. La función Sigmoid entregó mejores resultados de acierto global (accuracy sobre el 66 %) y precisión en encontrar resultados correctos (casi 70 %). Al usar la función Relu se obtuvó un mejor recall (sobre el 74 %), lo que muestra su buena aptitud para identificar la realidad. Estos resultados muestran la viabilidad de usar inteligencia artificial en la predicción de procesos complejos. Muchos espacios de mejora se abren con un adecuado pretratamiento de las variables de proceso a objeto de obtener mejores resultados. El aporte de este trabajo radica en la definición de una metodología a ser usada en plantas industriales, en particular en la fabricación de tableros contrachapados, y en mostrar la factibilidad del uso de datos industriales y Machine Learning en la predicción de la calidad del producto.