DATA SCIENCE APLICADO EN LA INDUSTRIA ACERERA

ARCIBA MELÉNDEZ, MARCO ANTONIO (2023) DATA SCIENCE APLICADO EN LA INDUSTRIA ACERERA. Maestría thesis, UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA.

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Resumen

Este trabajo de tesis está enfocado en la aplicación de un proceso de data science dentro de la industria acerera, se lleva a cabo la exploración de métodos de machine learning, métodos de segmentación y su implementación en tiempo real, todo esto para poder mantener, en un momento dado, un estado saludable al transformador que suministra energía eléctrica a los hornos de fundición de acero por arco voltaico, reduciendo riesgos y mejorando rendimientos de todos los componentes de dicho horno. Dentro de los métodos explorados son: isolation forest y autoencoders para la detección de anomalías, y la programación dinámica como método seleccionado para segmentar los gases, éste último implementando una metodología conjunta entre bottom-up y sliding window, en formato histórico y en tiempo real, logrando una efectividad por encima del 85%. Se explican las técnicas de como se ajusta la información, para que el umbral utilizado para la detección de segmentos sea el mismo y funcione de manera adecuada para todos los diferentes casos que se presenten.

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