Mejorando la Monitorización de Calidad de Soldadura con KGE

La soldadura es un proceso clave en la industria automotriz, usado para unir partes de metal. Dado que se producen millones de autos cada año, asegurar una soldadura de alta calidad es crucial. Los métodos tradicionales para monitorear la calidad de la soldadura suelen involucrar pruebas destructivas, donde se dañan las piezas para evaluar su calidad. Este enfoque es caro y genera desperdicio.

Con los avances en tecnología, hay un interés creciente en usar métodos impulsados por datos para monitorear la calidad de la soldadura. Estos métodos buscan reemplazar las pruebas tradicionales analizando grandes cantidades de datos recolectados durante el proceso de soldadura.

En este contexto, investigamos el uso de la incrustación de gráficos de conocimiento (KGE). KGE es una técnica que ayuda a representar información de manera estructurada, donde las entidades y sus relaciones se capturan de una forma que las máquinas pueden entender. Este documento investiga cómo KGE puede mejorar el monitoreo de la calidad de soldadura en la industria automotriz.

#Entendiendo el Proceso de Soldadura

Los procesos de soldadura automatizados son esenciales en la fabricación de carrocerías de autos. En una línea de producción típica, muchas máquinas de soldadura trabajan simultáneamente, produciendo puntos de soldadura en rápida sucesión. Cada carrocería puede tener miles de puntos de soldadura, y cada uno de estos puntos genera numerosos puntos de datos, incluidos los datos de varios sensores.

Estos sensores recopilan datos sobre factores críticos como corriente, voltaje y resistencia cada milisegundo. Toda esta información es crucial para evaluar la calidad de cada soldadura. Sin embargo, el volumen de datos puede ser abrumador y requiere métodos efectivos de gestión y análisis de datos.

#Desafíos en el Monitoreo de la Calidad de Soldadura

Monitorear la calidad de la soldadura presenta dos desafíos principales:

1. Diámetro del Punto: El tamaño del punto de soldadura es un indicador esencial de calidad. Un diámetro que sea demasiado pequeño puede llevar a conexiones débiles, mientras que un diámetro demasiado grande puede desperdiciar energía y debilitar los puntos circundantes. Determinar el diámetro correcto es clave para asegurar la seguridad y el rendimiento del vehículo.

2. Identificación de la Carrocería: Es importante saber a qué parte de la carrocería de un auto pertenece cada punto de soldadura. Cada carrocería tiene estándares de calidad específicos, y es crucial mantener un alto porcentaje de soldaduras buenas para toda la estructura.

Debido a la complejidad de estos desafíos, los métodos tradicionales de aprendizaje automático pueden tener problemas. La variedad de tipos de carrocerías crea un alto número de categorías, lo que hace que la clasificación sea difícil.

#Enfoque al Problema

Para abordar estos desafíos de manera efectiva, proponemos usar técnicas de gráficos de conocimiento para gestionar y analizar los datos producidos durante la soldadura. Esto implica:

1. Crear un gráfico de conocimiento (KG) a partir de los datos de soldadura.
2. Transformar el problema del monitoreo de la calidad de la soldadura en un problema de Predicción de vínculos, donde se pueden predecir las relaciones entre las entidades.
3. Aplicar métodos KGE para mejorar el rendimiento de las predicciones, especialmente con respecto a los dos desafíos identificados.

#Construyendo el Gráfico de Conocimiento

Un gráfico de conocimiento representa información en forma de entidades y sus relaciones. Para la soldadura, las entidades clave podrían incluir máquinas de soldadura, partes de la carrocería del auto y varias mediciones de sensores. Las relaciones indicarían cómo interactúan estas entidades, como qué máquina de soldadura se usa para una parte específica del auto.

#Pasos en la Construcción del KG

La construcción de un gráfico de conocimiento a partir de datos de soldadura implica varios pasos:

1. Recopilación de Datos: Reunir datos de diferentes fuentes, incluidos protocolos de soldadura y mediciones de sensores.
2. Limpieza de Datos: Eliminar datos irrelevantes o duplicados para asegurarse de que el gráfico contenga solo información útil.
3. Creación de Entidades: Identificar entidades clave y crear representaciones para ellas dentro de la estructura del gráfico.
4. Definición de Relaciones: Establecer conexiones (o relaciones) entre entidades en el gráfico.

#Manejo de Literales

Un aspecto crucial de la construcción del KG implica manejar literales: valores numéricos recolectados de los sensores. Estos valores pueden transformarse en entidades que representan rangos o categorías, lo que permite un análisis más efectivo.

Por ejemplo, las lecturas de los sensores pueden agruparse en rangos, permitiendo que el gráfico represente no solo datos en bruto, sino categorías significativas que se pueden analizar fácilmente.

#Implementando la Incrustación de Gráficos de Conocimiento

La incrustación de gráficos de conocimiento permite representar tanto entidades como relaciones como vectores matemáticos, facilitando así las computaciones y predicciones.

#Modelos KGE

Se pueden usar varios modelos KGE, incluyendo:

• TransE: Este modelo representa entidades como vectores y define relaciones como traducciones entre estos vectores. Por ejemplo, si conoces la posición de una entidad, puedes moverte en la dirección de una relación para encontrar la entidad relacionada.

• DistMult: Este modelo utiliza factorización de matrices, donde las relaciones se calculan como productos punto. Captura las interacciones de manera más sofisticada que simples traducciones.

• AttH: Este modelo incorpora mecanismos de atención para mejorar el rendimiento, especialmente para relaciones complejas.

Estos modelos pueden ayudar a hacer predicciones sobre los tamaños de los puntos de soldadura y qué partes de la carrocería del auto les corresponden, según los datos en el gráfico de conocimiento.

#Evaluación de Desempeño

Para evaluar la efectividad de los métodos KGE, se pueden usar varias métricas:

1. Precisión (Hits@1): Esto mide la proporción de entidades predichas correctamente.
2. Rank Promedio (MRR): Esto evalúa la posición promedio de la primera predicción correcta entre todas las predicciones posibles.
3. Error Cuadrático Medio Normalizado (nrmse): Esto cuantifica la precisión de las predicciones en términos de valores esperados, especialmente útil para tareas de regresión.

#Comparación con Métodos Tradicionales

Comparamos el desempeño de los métodos KGE con modelos tradicionales de perceptrón multicapa (MLP). Los resultados indicaron que si bien los métodos tradicionales pueden sobresalir en ciertas áreas como tareas de regresión, los modelos KGE mostraron promesas en capturar las relaciones y dependencias dentro de los datos.

#Hallazgos y Discusión

La adopción de KGE mostró varios beneficios:

1. Mayor Precisión: Los modelos KGE pudieron predecir las clases de diámetro y las partes de la carrocería del auto de manera más efectiva que los métodos tradicionales en ciertas pruebas.

2. Manejo de Complejidad: La capacidad de KGE para gestionar relaciones complejas en los datos permitió una mejor clasificación y predicción de la calidad de la soldadura.

3. Flexibilidad: Los métodos KGE se pueden adaptar a varios contextos industriales, lo que los convierte en una herramienta útil en la fabricación.

Sin embargo, también hay desafíos. Los modelos KGE requieren un manejo cuidadoso de los literales y pueden necesitar ajustes adicionales para optimizar su rendimiento en aplicaciones industriales específicas.

#Recomendaciones para Uso Industrial

Basado en nuestros hallazgos, recomendamos:

1. Entrenamiento y Pruebas: Recopilar continuamente nuevos datos y volver a entrenar los modelos para mejorar el rendimiento con el tiempo.

2. Integración con Sistemas Existentes: Integrar métodos KGE con los sistemas actuales de monitoreo de calidad para una operación fluida.

3. Capacitación para Ingenieros: Proporcionar capacitación para ingenieros y científicos de datos para que comprendan y utilicen mejor los métodos KGE, permitiéndoles aprovechar estas técnicas para mejoras en la calidad.

#Conclusión

En resumen, este trabajo explora el uso de la incrustación de gráficos de conocimiento para monitorear la calidad de la soldadura en la industria automotriz. Al transformar los desafíos tradicionales de monitoreo de calidad en un problema de datos estructurados, demostramos el potencial de los métodos KGE para mejorar la precisión y eficiencia del monitoreo de calidad de la soldadura.

A medida que la industria automotriz se basa cada vez más en enfoques impulsados por datos, la implementación de KGE podría desempeñar un papel vital en lograr un mejor control de calidad y reducir el desperdicio. El trabajo futuro se centrará en expandir estas técnicas y explorar su aplicabilidad en otras áreas de la fabricación.