GHI Smart Furnaces, empresa dedicada al diseño y fabricación de hornos industriales, buscaba el desarrollo y puesta en producción de un software (modelo de Machine Learning) capaz de predecir el tiempo de duración de cada proceso de fusión en un horno de fundición rotativo basculante.
El reto de GHI Smart Furnaces es mitigar la subjetividad que puede tener el factor humano en la toma de decisión del proceso de carga de sus hornos. Para ello, los objetivos a cubrir son, entre otros, encontrar soluciones como avisar del instante óptimo de carga, identificar los factores determinantes que se deben cumplir, así como patrones de uso para una gestión eficiente de carga del horno rotativo.
El primer proyecto desarrollado se ha centrado en el reto de poder predecir el siguiente momento de carga para optimizar el proceso de fusión para liberar tiempo del personal encargado de realizar la carga, que hasta el momento debía monitorear presencialmente el proceso para decidir cuándo añadir más carga. Las cargas tienen una duración de entre 20 minutos y hora y media, aproximadamente, por lo que poder estimarla aporta un gran valor.
La propuesta técnica de Datu(a), división especializada en Machine Learning de Merkatu, ha sido ganadora del reto tecnológico propuesto por el GHI Smart Furnaces en Telefónica Open Future para optimizar el proceso de carga de sus hornos rotativos.
Se ha llevado a cabo el desarrollo y puesta en producción de la primera fase propuesta, avisar del próximo momento de carga. Actualmente, GHI Smart Furnaces dispone de un modelo de Machine Learning disponible a través de una API en producción a la que solicitan los tiempos de colada estimados, de forma que los operarios pueden disponer de una estimación del tiempo restante hasta la siguiente carga del horno.
Para el desarrollo y validación del proyecto la API que contiene el modelo de Machine Learning se ha ubicado en un servidor de Datu(a). Para la puesta en producción la API se ha entregado como un contenedor Docker que el cliente ha puesto en producción en un servidor propio.
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