Cómo las redes neuronales reducen los costes de fabricación

Cómo las redes neuronales reducen los costes de fabricación

La adopción de ANNs da la capacidad de predecir las propiedades mecánicas de los productos procesados ​​en torno a algunos parámetros tecnológicos específicos.

El modelo de red neuronal (neural network NN model) es una herramienta precisa y eficiente que se puede usar para simular los procesos de fabricación. Muchas plantas industriales en el pasado han optado por adoptar redes neuronales artificiales (artificial neural networks ANNs) para optimizar estos procesos. 

Aplicaciones de las ANNs en la fabricación

La inteligencia artificial (AI) se ha utilizado por un tiempo en la fabricación, sin embargo, los fabricantes se centraron principalmente en los sistemas expertos a medida, y no se han beneficiado de las ventajas específicas que traen las ANNs, tales como:

• Su arquitectura de computación paralela, que puede afectar a muchas aplicaciones y disciplinas procesando el lenguaje natural y el habla, las imágenes, la ingeniería biomédica y los problemas en la bioinformática.
• Sus características de autoadaptación, que predicen cualquier cambio en el entorno para mejorar la capacidad de aprendizaje de las redes.

Esto hace que las ANNs sean una herramienta perfecta para la fabricación integrada por ordenador y para su uso en fábricas inteligentes. La industria de fabricación ha estado cambiando rápidamente en los últimos años y está muy lejos de las plantas de fabricación tradicionales que vienen a la mente de la revolución industrial, o incluso las plantas de hace 20 años.

Durante los procesos de arco de gas metálico (GMA), una corriente eléctrica es producida por un arco eléctrico, que se mantiene entre un electrodo de alambre y el metal de soldadura. El electrodo consumible y el metal de llenado son alimentados automáticamente por un dispositivo de alimentación de alambre. Una soldadura decente se determina por una relación de alta profundidad a ancho del grupo de metal fundido. Por lo tanto, el monitoreo y el control de las temperaturas de la superficie y la geometría de soldadura que determinan la formación de la piscina de soldadura son muy importantes, ya que afectan directamente la profundidad de la anchura de la perla trasera y la penetración. Un perceptron multicapa de ANNs usó estudios recientes y un sistema de detección de infrarrojos para controlar y detectar estas variables a un alto grado de precisión.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Los ANNs son modelos computacionales que identifican una relación entre las variables de salida y los factores de proceso. Las redes neuronales artificiales trabajan como coeficientes ajustables y se pueden combinar. Hay muchos marcos y programas diferentes, ya sea para simular la estructura neuronal, las funciones específicas o para el propósito general.

Está creciendo tanto en popularidad, de hecho, que los algoritmos y modelos que se utilizan se están convirtiendo rápidamente en herramientas estándar en la ingeniería de información y la informática.

Fuente: https://electronics360.globalspec.com/article/17437/how-neural-networks-reduce-manufacturing-costs