Recolección y análisis de datos avanzados en procesos de fabricación impulsados por datos

Resumen La demanda y la complejidad de los procesos de fabricación aumentan rápidamente, lo que potencia el uso de datos de fabricación con la máxima prioridad para lograr un análisis y control precisos, en lugar de usar modelos físicos simplificados y experiencia humana. En la era de la fabricación impulsada por datos, la explosión de la cantidad de datos ha revolucionado la forma en que se recogen y analizan los datos. Este documento revisa el avance de las tecnologías desarrolladas para la recolección y análisis de datos de fabricación en proceso. Se puede concluir que la tecnología de sensores innovadores para facilitar la medición directa es una tendencia importante para la recolección avanzada de datos, debido a la complejidad e incertidumbre durante la medición indirecta. Por otro lado, el análisis de datos basado en modelos físicos contiene simplificaciones inevitables y a veces soluciones mal planteadas debido a la capacidad limitada de describir procesos de fabricación complejos. El aprendizaje automático, especialmente el enfoque de aprendizaje profundo, tiene un gran potencial para tomar mejores decisiones para automatizar el proceso cuando se alimenta con abundantes datos, mientras que los enfoques de fabricación impulsados por datos han tenido éxito al utilizar datos limitados para lograr decisiones similares o incluso mejores. Y estas tendencias pueden demostrarse analizando algunas aplicaciones típicas del proceso de fabricación.