REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

Analysis Engine, Multi-Stage Processes, Critical Variables, Machine Learning, Blind Fasteners, Motor de análisis, proceso multietapa, variables críticas, aprendizaje automático, remaches ciegos.

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

El control de calidad en la fabricación es un tema recurrente, ya que los objetivos finales son producir productos de alta calidad a menor costo. Con demasiada frecuencia, los problemas relacionados con los procesos de fabricación se limitan a estudiar el proceso en cuestión, dejando de lado la sucesión de operaciones previas que conforman la historia de la pieza. En este trabajo se presenta un motor de análisis basado en técnicas de Aprendizaje Automático que permite identificar relaciones entre variables de la cadena de procesos asociada a una pieza. La herramienta desarrollada se ha utilizado para analizar la instalación en estructuras aeronáuticas de remaches ciegos con el fin de identificar variables críticas para la calidad de la instalación tanto durante el remachado como en la etapa previa de taladrado. Los resultados demuestran que la etapa de taladrado afecta al remachado, especialmente al diámetro de la cabeza formada. También se ha identificado la fase más crítica del remachado, que es la fase donde ocurre la deformación plástica. Los resultados también revelan que los parámetros de proceso seleccionados como el espesor de la placa y tipo de remache influyen en la calidad final del remache instalado.

Palabras clave: Motor de análisis, proceso multietapa, variables críticas, aprendizaje automático, remaches ciegos.