Utilizan técnica machine learning para moldear hamburguesas

Utilizan técnicas de machine learning para mejorar la geometría de los moldes usados en la fabricación de hamburguesas.

 |   noviembre 1, 2021
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Un equipo de investigación del área de ingeniería de procesos de fabricación de la Escuela Politécnica Superior de Córdoba lleva tiempo trabajando con machine learning en la fabricación de moldes. Este sistema permite la fabricación de sartenes y moldes, a partir de chapa, utilizando un punzón y un centro de mecanizado.

De acuerdo con Pablo Romero, profesor en la Universidad de Córdoba (UCO) y uno de los investigadores responsables del trabajo, la principal ventaja de este método es la flexibilidad y la rapidez. “Si quieres fabricar un molde o una bandeja con una geometría determinada, simplemente lo diseñas y lo envías a la máquina; en un rato tendrás el modelo en tus manos” señala.

Además, agrega que el personal investigador destaca que este machine learning reduce plazos y coste, ya que no es necesario disponer de matrices y prensas para fabricar los moldes.

Machine learning es una disciplina del campo de la inteligencia artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.

Ventajas de machine learning en el proceso

El machine learning, una de las herramientas más en auge de la industria 4.0. Concretamente, han utilizado un algoritmo que, si se entrena adecuadamente, es capaz de predecir si la geometría del molde es o no correcta.

De tal modo, se pueden seleccionar a priori los parámetros del proceso que permiten fabricar un molde con una mayor precisión geométrica. Para comprobar la fortaleza de la metodología propuesta, los investigadores fabricaron pequeñas series de moldes para hamburguesas utilizando distintos parámetros y estrategias.

Posteriormente, se midieron la geometría del molde usando una máquina de medición de coordenadas. Los datos geométricos obtenidos se han usado para entrenar y testear el algoritmo.

Este proyecto aporta varias innovaciones adicionales. Por un lado, se trabaja con una chapa de acero aluminizado, material muy utilizado en la fabricación de moldes. Este material tiene un núcleo de acero y una protección de aluminio por ambas caras.

En procesos convencionales de formación incremental, el punzón utilizado para deformar arranca el aluminio, una de las condiciones para que el molde tenga contacto alimentario. Para no dañar la capa de aluminio, entre el punzón y el molde se coloca una lámina de sacrificio que evita el contacto directo y protege el recubrimiento.

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Autor

Guillermina García

Periodista especializada. Más de 10 años de experiencia en sectores como logística, negocios, industria plástica, tecnologías de la información, industria de alimentos y packaging.


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