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Presentacion_TG_Franco

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by

Franco Gutierrez

on 30 May 2013

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Transcript of Presentacion_TG_Franco

photo credit Nasa / Goddard Space Flight Center / Reto Stöckli TABLA DE CONTENIDO Planteamiento del problema

Objetivos (General y Específicos)

Justificación

Bases teóricas

Metodología

Análisis y Desarrollo

Conclusiones y Recomendaciones El PROBLEMA SIDOR en su proceso de fabricación de acero: Marco Teórico Marco Metodológico Modelo de desarrollo Conclusiones Análisis y planificación del sistema Diseño del sistema Contrucción del prototipo Revisión y validación UNIVERSIDAD CATÓLICA ANDRÉS BELLO
EXTENSIÓN GUAYANA
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA INFORMÁTICA DESARROLLO DE UN SISTEMA INTELIGENTE QUE PERMITA ADAPTAR LA CONDICIÓN DEL PROCESO DE PLANTA DE PELLAS DE SIDOR A LA VARIACIONES EN EL MINERAL BUSCANDO CUMPLIR CON LOS LINEAMIENTOS DE CALIDAD DE PRODUCTOS TRABAJO ESPECIAL DE GRADO presentado por:
Franco Jacobo, Gutiérrez Salazar
C.I 20.222.860 Tutor Académico:
Ing. María Cora Urdaneta

Tutor Industrial:
Lic. Olga Prado 5 4 3 6 1 2 7 Origen del estudio: Análisis de la muestra: Soluciones: En vista de ello surge la necesidad de generar un sistema que permita simular el proceso en la planta de pellas basado en técnicas inteligentes, donde conociendo la calidad del mineral que llega a la planta se pueda predecir la calidad del producto o pella y la condición operativa con la que dichas variables logren estar lo mas cerca de las condiciones optimas a los procesos subsiguientes. Propuesta: Desarrollar un Sistema Automatizado basado en Técnicas Inteligentes que permita adaptar la condición del proceso de Planta de Pellas de SIDOR, a las variaciones en el mineral que cumplan con los lineamientos de calidad de productos. Objetivo general Estudiar el flujo de información que se maneja durante el proceso de fabricación de pellas.

Análisis de desarrollo de sistemas para definición de la arquitectura y base de datos.

Experimentar soluciones de pequeña escala que permitan determinar la técnica de inteligencia más adecuada.

Obtener un sistema off-line basado en técnicas inteligentes.

Pruebas y validación como modelo de simulación. Objetivos Específicos 1 2 3 4 5 La implementación de este sistema permitirá predecir las propiedades que tendrá la materia prima durante el proceso de peletización. Con esto se lograría: Justificación 1 2 3 4 Pronosticar la calidad esperada en cada uno de los subproductos en la planta de pellas.

Mejorar la toma de decisiones oportunas en el recorrido del sistema, en su estado off-line, antes de que la pila sea procesada. Con esto se reduce en la gran cantidad la pérdida de material que no cumple con la calidad exigida.

Reducir el costo en la fabricación de la pella por incumplimiento del factor de calidad.

Mejorar el uso de los equipos debido a que estos pueden trabajar en condiciones más estables para la producción de pellas. La realización de éste proyecto se enfocará en la Planta de Pellas de la empresa de SIDOR, ubicada en Puerto Ordaz, zona industrial Matanzas y será llevado a cabo por la Dirección de Ingeniería y Medio Ambiente, particularmente en la Coordinación de Modelos Matemáticos y Sistemas Inteligente del Departamento de Automatización. El desarrollo de la Tesis Instrumental de Grado abarca desde el análisis de requerimientos a la definición de la arquitectura, herramienta de desarrollo y desarrollo del sistema. Debe contemplar todos los procesos de la Planta de Pellas: molienda, peletización y quemado. Para las pruebas de desarrollo y validación se utilizarán los datos de las pilas procesadas desde el segundo semestre del 2011 hasta septiembre del 2012.

En cuanto a las limitaciones del sistema están sujetas a las herramientas de desarrollo de la técnica inteligente utilizada. De acuerdo a esto es posible que para su desarrollo se implemente un sistema adaptado a SIDOR, bajo los siguientes sistemas operativos:
- Windows
- QNX4/QNX6. Alcance y limitaciones Técnicas inteligentes La inteligencia artificial es un campo de la ciencia y la ingeniería que se encarga de la compresión, desde el punto de vista informático, de lo que se denomina comúnmente comportamiento inteligente. Encyclopedia Of Artificial Intelligence (citado por Diez R. y Otros, 2001). Inteligencia Artificial Inteligencia
Artificial Los SBC es una técnica de resolución de problemas de la IA que incorpora conocimiento estructurado sobre un dominio específico (conocimiento). Donde busca resolver efectiva y eficientemente un conjunto de problemas específicos en ese dominio (funcionalidad), (Paletta, 2009). Cuando cuando la fuente de conocimiento en un SBC está constituida principalmente por la experiencia de un experto, se dice que el SBC es un Sistema Experto Una red neuronal artificial (RNA) se considera como la Interconexión de neuronas artificiales basado en abstracciones de las neuronas naturales como procesadores elementales, conectados entre sí mediante lazos electrónicos o lógicos que simulan conexiones sinápticas, (Paletta, 2009) Investigación Investigacion aplicada
Nivel Descriptivo
Diseño campo-experimental Análisis y Desarrollo Desarrollo de un sistema con pronóstico a través de un Sistema Experto Requerimientos Requerimientos funcionales

- Permitir la edición antes de simular mediante la selección las pilas, mostrando como conclusión el resultado pronosticado por pila.

- Mantener la comunicación al inicio de sesión durante la ejecución del sistema, entre el nodo en donde se alojen las interfaces junto con el nodo que contenga las definiciones de las reglas. Requerimientos no funcionales

Programar bajo la estandarización de SIDOR luego del desarrollo de las siguientes fases.

Cumplimiento de los atributos de un buen software (escalabilidad y usabilidad). Requerimientos de software

Sistema operativo: QNX 4.25. y QNX6

Ambiente gráfico: Photon 1.14

Sistema manejador de base de datos: Mysql 5.5.04

Interfaz de conexión con base de datos: ODBC

Comunicación con otros sistemas: IVISION 3.0

Software para programación del Sistema Experto: S-Expert Diseño de la arquitectura Diseño de la Base de datos Diseño de
interfaces Interfaces del Sistema Adquisidor y Reglas Comenzaron a llegar a SIDOR pilas con códigos diferentes (mayor variabilidad), manteniendo una baja frecuencia en cada código que impedían hacer un cálculo preciso para emitir la recomendación a nivel operativo de acuerdo a la calificación de pila. El equipo evaluador consideró que el proceso de cálculo por esta vía iba a ser muy lento para alcanzar una estabilidad en el sistema, considerando además que Ferrominera aseguró que la variabilidad de ahora en adelante se iba a profundizar más. Análisis y planeación del problema Analisis y planeación del problema Diseño del sistema Contrucción del sistema Revisión y validación Desarrollo de un sistema con pronostico a través de Redes neuronales . Requerimientos Alternativas de registros de pesos y tendencias de cada red Requerimientos funcionales

Permitir conexión entre las redes neuronales desarrolladas y el sistema, a fin de permitir el pronóstico de las variables de calidad.

Para las condiciones de consulta del sistema permitir la edición antes de simular.

Mantener como registro histórico los parámetros de cada red bajo el modo recuerdo.

Tener la opción de exportar a Excel toda la data manejada en el sistema con el fin de hacer cualquier tipo de estudios estadísticos. Requerimientos no funcionales

Aportar una respuesta segura y confiable de cada red.
Debe responder a tiempo real.
Cumplir con los atributos de un buen software (escalabilidad y comunicación). Requerimientos de software

Sistema operativo: Windows

Ambiente gráfico: Matlab

Sistema manejador de base de datos: Mysql 5.5.04

Interfaz de conexión con base de datos: JDBC

Comunicación con otros sistemas: IVISION 3.0 (Adquisidor de datos) Diseño de la arquitectura Diseño de la Base de datos El sistema demostró que mediante el pronóstico de las RNA bajo el modo recuerdo es factible y que cumple con los atributos de escalabilidad y comunicación a la base de datos. Durante esta fase se realizaron pruebas unitarias de cada módulo del sistema, a fin de comprobar y demostrar que el sistema satisface con los requerimientos. Mediante la revisión se tomó como muestra las pilas procesadas desde la fecha 2012-03-01 hasta el 2012-11-01 donde se consideró como pila actual la última pila procesada. En base a los pasos establecidos para ejecutar el sistema se debieron realizar las siguientes tareas:

Análisis del estado de la pila.
Análisis de la edición de la pila, de ser el caso.
Análisis Registrar una red, de ser el caso.
Posteriormente pronosticar las variables de calidad esperadas por cada estado y el código de la pila.
-Almacenar el archivo aplicando la estructura modular.
-Almacenar el archivo directamente en la base de datos.
-Almacenar la ruta en la base de datos, creando un sistema de ficheros, en un directorio seguro. Diseño de
interfaces Mediante la recabación de requerimientos y conocimientos de expertos en el área es posible diseñar un sistema capaz de representar grandes soluciones que sean implementadas como componentes al desarrollo, a tal fin de minimizar los tiempos de entrega y maximizar la calidad del proyecto.

A través de un estudio basado en la metodología en cascada es posible desarrollar un sistema inteligente debido a que permite hacer un estudio a priori de viabilidades involucradas en el sistema, determinando los planes para el caso de una solución hacia un problema de desarrollo. Mediante la formulación y el desarrollo de un sistema de este ámbito, desarrollar un sistema bajo la plataforma Matlab, demuestra que los requerimientos pueden ser cumplidos.

A través de técnicas inteligentes bajo una plataforma se pudo obtener que haciendo uso de estas es posible encontrar una solución óptima hacia procesos de plantas con el fin de pronosticar mediante variables empíricas variables de calidad durante cada proceso o etapa de producción. De esta manera es necesario realizar ciertos experimentos que se ajusten a cada proceso.

Las pruebas realizadas resultaron ser satisfactorias y de gran uso para el sistema, logrando demostrar la funcionalidad del sistema y así validar el cumplimiento de las expectativas planteadas. Como a mediano plazo se plantea lo siguiente:

A Nivel 3 de automatización (nivel de gestión) generar un proyecto enfocado a la organización de los datos siguiendo la metodología de este proyecto para el proceso de pellas.

Una vez con el sistema de automatización en el Nivel 3 se puede implementar: 

Un Sistema de control de proceso en línea.

El modelo de predisposición de equipo, el cual es presentado en este proyecto. Implementar como cambios proximos al sistema lo siguiente:

-Culminar la validación de las RNA bajo cierto entrenamiento pasando estas redes a modo recuerdo.

-Simulación del sistema con las nuevas RNA.

-Definir los involucrados del sistema, como de cualquier sistema posterior a desarrollar. Recomendaciones Evaluaciones realizadas de:

Escalabilidad .

Fiabilidad.

Portabilidad.

Optimización de recursos.

Comunicación a la Base de datos.

Usabilidad. Evaluación de escalabilidad Tabla de decisión Planteamiento de reglas “Código de pila= Código Hematina policristalina pequeña + Código Hematina policristalina grande + Código Hematina Monocristalina pequeña + Código Hematina Monocristalina grande + Código Hematina Granular rugosa pequeña+Código Hematina Granular rugosa grande + Código Cuarzo pequeño +Código Cuarzo grande + Código Martita pequeña + Código Martita grande + Código Goetita pequeña +Código de Goetita grande +Código de la Magnetita pequeña + Código de la Magnetita grande+ PPC”. Proceso de fabricación de la pella. Variables de entrada y salida de cada subproceso. Estados de pila -Mantener un control de los requerimientos más importantes del sistema. En caso de que no se disponga de estos requerimientos tempranos se debe estudiar el proceso a fin de conocer y aportar acotaciones que ayuden al equipo de usuarios a establecer las ideas prioritarias desde la perspectiva del diseño.

Desarrollar sistemas de modo de componentes manteniendo un análisis de integración ascendente, que logre representar el sistema en su funcionamiento. Para así no afectar los requerimientos funcionales. Tipos de sistemas Proceso de fabricación de la pella Recepción y preparación de la materia prima Mineral de hierro Pre-mezclado Molienda Mineral de
hierro Mezclado Peletización Piroconsolidación Mineral Molido, Fineza Productividad Mezcla humedad Número de caída Resistencia a la compresión
Indice de Tambor
Indice de abrasión
Porosidad
Reducibilidad e Hichamiento Temperatura Producción de hierro
de reducción directa. Producción de
acero líquido.
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