En el presente proyecto de trabajo de final de máster, se pretende abordar el estudio de la trazabilidad de las palanquillas que se fabrican en la empresa Global Steel Wire a través de códigos Datamatrix, análisis de imagen y análisis de datos con el fin de realizar un control de calidad optimizado en el proceso de fabricación de estos productos.
El proyecto nace de la necesidad de establecer una trazabilidad robusta mediante códigos Datamatrix pintados en la palanquilla y su posterior lectura a la entrada del horno de laminación, así como una monitorización del estado actual del proyecto de automatización.
El principal objetivo es evitar a toda costa posibles mezclas indeseadas en las coladas, impidiendo que lleguen a los clientes calidades de acero que no sean explícitamente las demandadas por estos, y evitando así, posibles incidentes y reclamaciones.
Se va a dar una visión global del proceso de fabricación del acero para dar nociones al lector a cerca de la dificultad del problema, y se va a aprovechar la utilización de tecnologías relativas al análisis de datos y visión artificial utilizando como lenguajes de programación Python, Matlab o SQL.
Además de ello, se enumerarán modos de fallo existentes y búsqueda de soluciones y alternativas para lograr un alto porcentaje de fiabilidad, marcado y lectura.
The aim of this master thesis project is to address the traceability study of billets manufactured by Global Steel Wire through the use of Datamatrix codes, image analysis, and data analysis in order to achieve optimized quality control in the production process of these products.
The project arises from the need to establish robust traceability by using Datamatrix codes painted on the billet and their subsequent reading at the entry of the rolling mill, as well as monitoring the current state of the automation project.
The main objective is to avoid, at all costs, unwanted mixtures in the melts, preventing steel grades that are not explicitly demanded by customers from reaching them, thus avoiding potential incidents and claims.
An overview of the steel manufacturing process will be provided to give the reader an understanding of the complexity of the problem. The project will leverage the use of technologies related to data analysis and computer vision, using programming languages such as Python, Matlab, or SQL.
Furthermore, it will list existing failure modes and explore solutions and alternatives to achieve a high level of reliability in marking and reading.
