Modelo preditivo baseado em árvore de decisão para controle dimensional de carcaças de mancais de deslizamento flangeados - Soares, Rafael Gonçalves (2023)
A usinagem de precisão e o controle dimensional exigem equipamentos de alto nível tecnológico, porém, observa-se que a interação humana também é utilizada na tomada de decisões como, por exemplo, nos ajustes de parâmetros de processo ou na definição de conformidade de peças produzidas. Essa interação humana é capaz de causar imprevisibilidade nos processos de fabricação por usinagem, acarretando na diminuição da produtividade e o aumento de custos de produção. Neste sentido, esse trabalho apresenta um modelo de predição baseado em árvore de decisão para controle dimensional no processo de fabricação de carcaças de mancais de deslizamento flangeados, conforme a norma técnica DIN 31693. O método que implementa essa aplicação fundamenta-se no monitoramento holístico da geometria da superfície da peça usinada. A abordagem utilizada para a compensação dos desvios dimensionais baseia-se no monitoramento e modelagem do desvio total. A heurística é utilizada para as etapas que compõe o processo de tomada de decisão. O caminho para a implementação do modelo preditivo na linha de produção baseia se na interação entre a experiência humana e a máquina. É proposto o uso da técnica de aprendizado de máquina baseada em árvores de decisão por regressão, para definição dos parâmetros de deslocamento dos eixos do centro de usinagem a partir dos resultados dimensionais das carcaças. O modelo é validado se o erro médio absoluto for menor ou igual a 0,003mm. Uma comparação entre um modelo de floresta aleatória é realizada para verificar o desempenho entre diferentes modelos preditivos. O modelo desenvolvido resultou em um máximo erro médio absoluto de 0,002042mm. Experimentos foram realizados em uma indústria de fabricação de mancais de deslizamento, posicionada entre as três marcas de maior participação no mercado internacional no ano de 2023, onde um lote com 12 peças foi fabricado e 48 definições de parâmetros foram submetidas ao modelo preditivo, o qual teve seu resultado aplicado em 46 definições. Por fim, a utilização do modelo preditivo foi capaz de reduzir em até 32% o tempo total de execução do processo de controle dimensional de carcaças.