DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE FALLAS EN PROCESOS DE MANUFACTURA: UN

ESTUDIO COMPARATIVO

Katia Anaheim Espinosa GuevaraEstudiante de Verano

Dr. Hugo Jair Escalante, Dr. Yasmin Rios, Dr. Arturo Berrones, I. Q. Mario A. Saucedo

Contenido

Verano de la Investigacion Cientifica

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Resumen Introducción Aprendizaje Computacional Recopilación de datos Métodos de aprendizaje computacional

considerados Resultados experimentales Conclusiones y trabajo futuro

Resumen

El trabajo consistió en realizar un estudio comparativo de diferentes métodos de aprendizaje computacional para la tarea de detección de fallas a partir de señales de sonido.

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Introducción

En la industria manufacturera es de vital importancia la detección temprana de fallas en los componentes del producto que se fabrica. Debido a que si no se detecta un producto con el componente defectuoso, esto tiene repercusiones económicas para la empresa además de afectar su prestigio en el mercado.

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Introducción

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En esta investigación, el problema de la detección de fallas mediante señales de sonido se aborda con aprendizaje computacional

Introducción

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Al aplicar un algoritmo de aprendizaje en este proceso de manufactura se puede saber con mayor exactitud en esta etapa si el componente bajo estudio presentara alguna falla, que entre en el tiempo de los terminos de garantia de la empresa y pueda repercutir en su economia, asi tambien poder mandar un producto de calidad al cliente para que tenga una buena imagen de la empresa.

Aprendizaje Computacional

Es una rama de la inteligencia artificial que se encarga de estudiar los sistemas capaces de adaptar su comportamiento automáticamente de acuerdo a datos recopilados por sensores o almacenados en bases de datos.

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Datos de

Entrena-miento

Consulta

Algoritmo de

aprendizaje

Máquina

entrenada

Respuesta

Enfoque

Nos enfocamos en la tarea de clasificación, donde los datos corresponden a mediciones del componente bajo estudio y estas mediciones pertenecen a una de dos categorías: falla o no-falla.

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NO FALLA

FALLA

Recopilación de Datos

Las mediciones son recolectadas por sensores de sonido en la línea de producción, generando señales asociadas al componente de interés.

A partir de las señales generadas se desea determinar si los componentes son defectuosos o no antes de que el producto salga a la venta.

Se hicieron pruebas en 4 conjuntos de datos: A, B, C Y D.

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Conjuntos de datos

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A: Conjunto de datos original

B: Conjunto A quitando atributos ruidosos

Conjuntos de datos

C: Conjunto A quitando señales ruidosas

Conjuntos de datos

D: Conjunto C quitando atributos ruidosos

Conjuntos de datos

Métodos de Aprendizaje Computacional Considerados Se consideraron todos los métodos de clasificación

disponibles en el toolbox denominado WEKA el cual nos ofrece diversos métodos de clasificación y regresión, los cuales se agrupan en diversas familias como son:

Bayes Funciones Lazy Meta Trees Rules.

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Evaluación

La evaluación se realizó usando validación cruzada tipo: leave-one-out.

La validación cruzada consiste en que: dado un número n se divide los datos en n partes y se construye el clasificador con las n−1 partes restantes y se prueba con la parte restante. Así por cada una de las n particiones.

La efectividad del clasificador es el promedio de todas las exactitudes obtenidas en las n particiones.

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Métodos utilizados y análisis de resultados

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Para el estudio de clasificación se usaron 67 métodos distribuidos en las diferentes familias contenidas en el programa.

Para el análisis de los resultados se tomaron en cuenta diferentes datos arrojados como son

ExactitudÁrea bajo la curva ROCTP RATEFP RATEPrecisionRecallF-MESURE

RESULTADOS EXPERIMENTALES

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% EXACTITUD

RESULTADOS EXPERIMENTALES

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 670.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1b)

DATOS A DATOS B DATOS C DATOS DMETODOS

ROC

area

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AREA BAJO LA CURVA ROC

Mejores Métodos

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CONJUNTO METODO EXACTITUD ROC AREA TP RATE FP RATE PRESICION RECALL F-MESURE

DATOS A Clasification Via Regression 96.6667 0.939 0.727 0.009 0.889 0.727 0.8

DATOS B Clasification Via Regression 96.6667 0.874 0.636 0 1 0.636 0.778

DATOS C Lad Tree 97.3684 0.981 0.889 0.019 0.8 0.889 0.842

DATOS D IB1 99.1071 0.944 0.889 0 1 0.889 0.941

Interpretación de los Resultados- La mayoría de los datos tienen una exactitud

del 90%

- Los mejores resultados se obtienen en los conjuntos C y D.

- Para elegir un clasificador se toma en cuenta la exactitud y como segunda instancia el área bajo la curva ROC

Interpretación de los Resultados- La reducción de atributos ruidosos mejoró la

efectividad de clasificación

- Se tiene que corroborar si las instancias ruidosas corresponden a señales mal etiquetadas

Conclusiones

Se realizó un estudio comparativo de diversos métodos de aprendizaje para la detección de fallas en un proceso de manufactura

Resultados aceptables se obtuvieron con la mayoría de los métodos

Se alcanzaron niveles de exactitud de hasta el 99% lo que nos

hace pensar que estos métodos se pueden implementar en línea de producción

.

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Se observó que algunos métodos nos arrojan resultados de una forma más rápida que otros obteniendo un porcentaje de exactitud similar.

Para cada conjunto de datos se obtienen mejores resultados con un método diferente, siendo la familia de las funciones las que nos brinda los mejores resultados.

Conclusiones

Trabajo futuro

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Al contar con pocas muestras de las señales clasificadas como falla, se pretende aplicar métodos de sobremuestreo para aumentar la cantidad de estas señales.

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Preguntas