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Análisis y optimización del proceso de ensamble de un actuador magnético
ARMANDO ERIK RIVERA PAZ
Luis Alberto Cáceres Díaz
Raúl Pérez Bustamante
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-CompartirIgual
Actuador magnético
Regresión lineal múltiple
Predicción
Actuator
Linear multiple regression
Forecasting
Los actuadores son dispositivos con la capacidad de recibir un tipo de energía (neumática, hidráulica, magnética, etc.) y transmitirla, realizando un efecto de fuerza con el objetivo de interactuar con un medio externo. Durante la fabricación de un actuador se genera mucha información que permite optimizar los procesos y calidad del dispositivo; sin embargo, el nivel de complejidad y de correlación de los datos dificulta la toma de decisiones. En este trabajo se desarrolló una metodología de optimización del proceso de ensamble de un actuador, el cual se llevó a través del departamento de ingeniería de proceso. Este método se acopla a la nueva tecnología industrial que involucra procesos automatizados y con uso de bases de datos. El uso de la ingeniería y tecnología existente se implementó de forma exitosa para crear la metodología de análisis estadístico, aplicando regresiones lineales simples y múltiples para evaluar el efecto de variables de ensamble sobre características críticas de funcionamiento de los actuadores magnéticos. Usando las bases de datos existentes de los parámetros de ensamble del actuador, se obtuvo un modelo que cumplía con las condiciones de ensamble del actuador. A partir de este punto se propusieron las nuevas condiciones de sub-ensamble que llevaron a un producto con características mayormente estables y dentro las de las tolerancias especificadas para las características críticas del actuador. Se tiene como resultado, la confirmación del uso del uso de técnicas de aprendizaje de máquina y bases de datos de fabricación disponibles en la línea de ensamble para la reducción del porcentaje de material de rechazo a un valor menor a 2%. A partir de las técnicas e información utilizados, se generó un modelo de regresión lineal múltiple con la capacidad de predecir en un 87.5 % la relación entre los valores medidos durante el proceso de ensamble y el resultado de una característica de funcionamiento del actuador.
Actuators are devices with the ability to receive a type of energy (pneumatic, hydraulic, magnetic, etc.) and transmit it, performing a force effect in order to interact with an external environment. During the manufacture of an actuator a lot of information is generated that allows to optimize the processes and quality of the device; however, the level of complexity and correlation of the data makes it difficult to make decisions. In this work, an optimization methodology of the actuator assembly process was developed, which was carried out through the process engineering department. This method is coupled to the new industrial technology that involves automated processes and the use of databases. The use of existing engineering and technology was successfully implemented to create the statistical analysis methodology, applying simple and multiple linear regressions to evaluate the effect of assembly variables on critical operating characteristics of magnetic actuators using existing databases of actuator assembly parameters, a model was obtained that met the actuator assembly conditions. From this point on, the new sub-assembly conditions were proposed that led to a product with mostly stable characteristics and within the tolerances specified for the critical characteristics of the actuator. The result is the confirmation of the use of machine learning techniques and manufacturing databases available on the assembly line to reduce the percentage of rejected material to a value less than 2%. From the techniques and information used, a multiple linear regression model was generated with the ability to predict by 87.5% the relationship between the values measured during the assembly process and the result of an actuator operating characteristic.
CIATEQ, A.C.
2021
Tesis de maestría
Español
INGENIERÍA DE PROCESOS
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