Modelo predictivo de defectos de pintado de vehículos mediante técnicas de la Industria 4.0.
| Director | AGUILAR MARTÍN, JUAN JOSÉ |
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| Titulaciones | |
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Máster Universitario en Ingeniería Industrial Máster Universitario en Ingeniería Mecánica |
| Duracion | 4-6 meses |
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| Lugar | Area de Ingeniería de los Procesos de Fabricación |
| Fecha Alta | 2023-11-04 |
| Fecha Baja | 2024-11-04 |
| Resumen | Se estudiará el proceso automatizado de pintado y de inspección de vehículos. Se desarrollará un módulo de cálculo de las condiciones óptimas de pintado y se creará un simulador del proceso de forma que se validen estos algoritmos y la generación de alarmas en el proceso ante situaciones anómalas. Se utilizarán técnicas de machine learning de clasificación para analizar su capacidad predictiva. Se desarrollarán los diferentes módulos utilizando herramientas Matlab y PowerBI. Se establecerán situaciones óptimas en las variables del proceso de pintura para cada variante y robot de pintura y se clasificarán los vehículos en función de su defectuosidad. |
| Detalles/Contacto | jaguilar@unizar.es |