Abstract
This paper presents an example of the application of data mining techniques to obtain hidden knowledge from the historical data of a hot dip galvanizing process and to establish rules to improve quality in the final product and to reduce errors in the process. For this purpose, the tuning records of a hot dip galvanizing line where coils with adherence problems in the zinc coating had been identified were used as a starting point. From the database of the process, the classical data mining approach was applied to obtain and analyze a number of decision trees that classified two types of coils, i.e. those with the right adherence and those with irregular adherence. The variables and values that might have influenced the quality of the coating were extracted from these trees. Several rules that may be applied to reduce the number of faulty coils with adherence problems were also established.
Highlights
This paper presents an example of the application of data mining techniques to obtain hidden knowledge from the historical data of a hot dip galvanizing process and to establish rules to improve quality in the final product and to reduce errors in the process
El planteamiento del trabajo consistió en identificar la influencia de los parámetros del proceso de galvanizado en la adherencia del recubrimiento de zinc
La banda sale verticalmente, pasando entre cuchillas de aire que regulan el espesor del recubrimiento. — Después, atraviesa una serie de procesos auxiliares de tratamientos químicos donde se aplica una leve película de ácido crómico para prevenir la oxidación blanda. — Por último, se realiza un aplanado hasta obtener el producto final bien en forma de bobinas o chapas cortadas
Summary
La Minería de Datos (MD) es una disciplina que engloba un conjunto de metodologías y herramientas que son útiles para la búsqueda de conocimiento oculto en bases de datos. MD puede ayudar a obtener conocimiento que sirva para comprender mejor el sistema a optimizar y, de esta forma, reducir costos y tiempos. Del estudio se obtuvieron reglas de conocimiento que sirvieron para detectar qué parámetros afectaban a la calidad del recubrimiento de las bobinas y cuáles eran los márgenes de control que se podían establecer como medida de seguridad para reducir los problemas aparecidos. De esta forma, se consiguió reducir ostensiblemente los tiempos necesarios de ajuste del proceso ante el nuevo producto reduciendo los costes y aumentando la seguridad y conocimiento del proceso. Posteriormente, se presentará la metodología usada, los resultados obtenidos y las conclusiones finales
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