Representantes de la compañía acudirán el próximo 26 de septiembre al Spain Congress Foundry en Bilbao para presentar los últimos proyectos de IA implementados en el área de procesos de la compañía. En concreto, Jose Antonio Molina, director industrial, e Iñigo Fresán, ingeniero de mantenimiento y programación, explicarán varias iniciativas de mejora puestas en marcha en los últimos años en distintas fases de la cadena productiva, como arenería o fusión o planificación.
Spain Foundry Congress es el evento de referencia de los profesionales de la fundación a nivel nacional e internacional y reúne cada año a los profesionales más relevantes del sector. En este evento se reúne una industria nacional muy potente, puesto que España es del segundo país fabricante de automóviles de Europa después de Alemania.
Proyecto de mejora de defectabilidad
Uno de los proyectos más relevantes que compartirán los representantes de TIF será el llevado a cabo en los últimos dos años para reducir el defectivo en planta por la variabilidad de las condiciones de la arena utilizada en el proceso de moldeo.
En concreto, en TIF se preparan cada día más de 3.000 toneladas de arena en un circuito cerrado que después se utiliza para producir los moldes sobre los que se vierte el hierro fundido en la fase de moldeo. Por ello, es crítico que esta arena respete una condiciones muy precisas de humedad, resistencia a la cizalla, etc., para controlar la calidad de las piezas.
De hecho, la variabilidad de condiciones de la arena empleada en el proceso de moldeo daba lugar a lotes con rechazos muy distintos y era el principal motivo de defectivo en planta. Para dar respuesta a esta problemática, desde TIF se conformó un equipo de trabajo multidisciplinar con personas de las áreas de mantenimiento, calidad, producción e ingeniería de fabricación.
Este equipo analizó las principales variables y propiedades de la arena que motivaban el defectivo, generó un modelo predictivo de IA basado en series temporales a partir de los datos históricos de la última década y diseñó un gemelo digital para poder predecir cómo se comportan los molinos del área de arenería. De esta forma, se ha automatizado un proceso que antes se gestionaba semimanualmente, evitando el error humano y asegurando la vigilancia continua y automatizada de la planta de arenería.
Así, se ha conseguido un control continuo de parámetros críticos como el porcentaje de humedad y la resistencia a la cizalla, que el equipo de producción pueden modificar a partir de adiciones de agua y otros elementos. Gracias a este proyecto, el defectivo interno y externo se ha reducido en un 60% y el equipo de trabajo ha logrado formarse en potencialidades y posibles aplicaciones de la IA. De hecho, ya se han planificado nuevos proyectos para la implementación de esta tecnología en nuevas aplicaciones en el futuro, incluyendo un proyecto de planificación y otro para la mejora y optimización del cubilote, de forma que este tenga en cuenta los materiales a fundir y los requerimientos de cliente.
