IA, VISIÓN ARTIFICIAL, REALIDAD AUMENTADA 87 se actualiza y presenta al operario. Es el modelo de ‘readiness’. • Un segundo modelo cuyo resultado se activa cuando la extrusión se puede lanzar y presenta unas recomendaciones sobre las consignas para minimizar el tiempo de estabilización y el residuo generado con respecto a las condiciones de extrusión. Es el modelo de optimización. El procedimiento de creación y explotación de ambos modelos es parecido: u na vez se dispone de los indicadores de las extrusiones, se determina qué relaciones deberán mapear los modelos, es decir, cuáles serán las entradas de nuestro modelo y cuáles sus salidas. Si el modelo es capaz de representar esas relaciones con suficiente precisión, podrá subrogar de forma satisfactoria nuestra planta real, o, lo que es lo mismo, podrá saber qué salidas se esperan cuando se den ciertas entradas. Así cada modelo cuenta con un set de entradas/salidas diferentes: Modelo de 'readiness': • Entradas: indicadores de condición que representan el estado previo al lanzamiento de la extrusión. • Salidas: indicadores de calidad global de la extrusión (buena o mala). • Objetivo: determinar si conociendo la situación previa al lanzamiento se puede saber si la extrusión será o no buena. Modelo de optimización: • Entradas: indicadores de condición y consignas del operario. Además de considerar la situación de las extrusoras en el lanzamiento, se incluye la acción del operario. • Salidas: indicadores de calidad, cantidad de residuo y tiempo de estabilización. • Objetivo: dadas ciertas condiciones de extrusora e inputs de operario, ser capaces de estimar el tiempo de estabilización y el residuo que generará una extrusión. El modelo de 'readiness' nos permite saber de forma directa si las lecturas, como las presiones y temperaturas, son adecuadas o no para lanzar una extrusión en este instante. Por ello, se puede ejecutar con cierta periodicidad introduciéndole las lecturas de los sensores y determinar si las condiciones son adecuadas o no. Por otro lado, el modelo de optimización nos permite estimar el residuo que se generaría y el tiempo de estabilización que requerirían ciertas condiciones de extrusión y ciertos parámetros introducidos por el operario. De esta forma, este segundo modelo nos permite lanzar una optimización en la que, de forma virtual, se evalúan el residuo y los tiempos de estabilización que se obtendrían con diferentes settings de la extrusión. De esta manera, se puede iterar hasta encontrar los parámetros óptimos de lanzamiento de la extrusión para cada receta sin necesidad de parar la planta real. EL DESPLIEGUE Para poder desarrollar y explotar estos modelos, es preciso crear una infraestructura que permita guardar los datos, así como ejecutar los modelos en tiempo real y facilitar su mantenimiento a lo largo del tiempo. En primer lugar, se extraen los indicadores del histórico de datos creando una base de datos de indicadores que Ilustración 2. Modelo subrogado de ‘optimización’ de una extrusora. Tekniker ha trabajado uno de los procesos críticos de la producción de neumáticos dentro de una linea de extrusión y fabricación de producto de la empresa Continental
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